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外汇交易基础入门篇

20交易策略用于把握趋势

  • 文章作者 孫卫东
  • 发布日期 4月 11, 2022
20交易策略用于把握趋势
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建立量化交易趋势跟踪策略的五个指标

BigQuant 于 2022-07-04 12:06:03 发布 179 收藏

趋势是如何出现的？

由于互联网的力量，我们都听说过病毒式传播。尽管这是相同的概念，但目标不同。在金融界也有 FOMO（害怕错过），尽管在这里，原因是普遍希望站在胜利的一方。情绪驱动人。
虽然我们使用算法交易（即量化交易策略）来抑制情绪化交易，但同样也可以用于利用情绪并将其货币化。

如何实施趋势跟踪策略？

移动平均线

如何在趋势跟踪策略中使用移动平均线

在 Python 中为趋势跟踪策略绘制移动平均线

在绘制移动平均线之前，我们将首先定义一个时间段并选择一个公司股票，以便我们对其进行分析。对于本文，让我们将范围保持为 2017 年 1 月 1 日至 2018 年 1 月 1 日，要使用的公司详细信息是特斯拉（TSLA）。

因此，导入相关库并在 python 中定义句点在以下代码中给出：

现在，我们使用以下 python 代码绘制公司的 SMA 和 EMA：

移动平均线图</p> <p>

如何在趋势跟踪策略中使用布林带

将布林带绘制成距离平均平均值两个标准差的原因是为了确保两个带之间的距离占价格行为的 80% 以上，从而使高于或低于该带的任何价格都非常重要。

在 Python 中绘制布林带以实现趋势跟踪策略

在这里插入图片描述

布林带策略源码

根据时间序列的带宽，您可以评估两个不同时间段的价格波动。一个持续一个月，另一个持续 200 天。

如何在趋势跟踪策略中使用 MACD

在 Python 中为趋势跟踪策略绘制 MACD

在这里插入图片描述

相对强弱指数

#相对强弱指数

RSI = 100 – 100 / (1 + RS)

其中 RS = 指定时间范围内上涨时段的平均收益 / 指定时间范围内下跌时段的平均损失。

RSI 用于衡量价格波动的速度和变化。该指标提供了证券近期在股市中的表现的一个概念。它衡量股票在 0 到 100 范围内的强度。

如何在趋势跟踪策略中使用 RSI

股票在 70 范围内被视为超买，在 30 以下被超卖。您可以相应地修改您的交易策略。

在 Python 中为趋势跟踪策略绘制 RSI

在这里插入图片描述

绘制的图表如下所示：

平衡交易量 (OBV) 指标是一种基于动量的指标，可测量交易量以衡量趋势的方向。量和价格的上涨是成正比的。

上涨的 OBV 代表价格上涨，而下跌的 OBV 代表价格下跌。如果 OBV 以与价格相同的模式描绘上涨，这是一个积极的指标。而与模式的对比描绘了一个负面指标。

如何在趋势跟踪策略中使用 OBV

OBV 被用作关于价格趋势的确认工具。如果 OBV 相对于价格上涨趋势而增加，则可以推断价格趋势是可持续的。

但是，如果 OBV 相对于价格上涨趋势显示下降，那么它可能预示着价格趋势反转。

在 python 中为趋势跟踪策略绘制 OBV

在这里插入图片描述

绘制的图表如下所示：

06-30 694

# 根据不同的时间段设置滑点与手续费 def set_slip_fee(context): # 将滑点设置为0 set_slippage(FixedSlippage(0)) # 根据不同的时间段设置手续费 dt=context.current_dt if dt>datetime.datetime(2013,1, .

06-10 1263

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虚心屈己，受福之基。彼气盈者，必非远器，纵发亦无受用。 文章目录什么是MACD 什么是MACD MACD全称为Moving Average Convergence and Divergence，也就是股市中常说的平滑异同移动平均线。最早由Geral Appel于1979年提出，它属于一个趋势类指标，由快速线DIF，慢速线DEA以及红绿柱状图组成。 其中，DIF与DEA是以X轴为中心轴，上下交叉移动的两条线，而柱状图由DIF减去DEA获得，我们常常在股市中，将MACD的红绿柱收缩作为研判行情的辅助指标。所.

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20世纪80年代，美国股市分析家唐纳德·蓝伯特(Donald Lambert)发明了顺势指标，即CCI指标，早期被用于期货市场的判断，后来被广泛应用在股票市场的研判。与大多数技术分析指标相比，根据统计学原理的CCI指标是比较独特的，它通过测量股价的波动是否已超出其正常范围，来预测股价变化趋势的技术分析指标，属于超买超卖类指标的一种。 CCI与其他技术分析指标一样，由于选用的计算周期不同，其中包括：分钟CCI指标、日CCI指标、周CCI指标、年CCI指标等很多种类型。其中，日、周CCI指标较为常用在股市..

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趋势跟踪策略 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from finance import GetData import warnings; warnings.filterwarnings('ignore') data = GetData.get_data('../data/002236.csv') .

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中国区写字楼租户调查

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最新市场报告

上海房地产市场报告2021年第二季度

科技行业升温为写字楼与商务园区市场带来强大驱动力；大宗交易市场活跃度恢复，机构投资者增持意愿增强 写字楼市场 主力需求持续推升，上半年净吸纳量已逾去年全年水平。以内资TMT为首的升级扩张需求助推热点新兴商圈范围明显拓宽，季内搬迁扩租需求占比近六成。 零售市场 三个.

中国房地产市场报告2020年第三季度

市场焦点 写字楼 2020年三季度主要城市录得写字楼新增供应147万平方米，当年累计供应量为390万平方米，较去年同期减少40%。当季净吸纳量达到116万平方米，环比和同比分别增长221％和19％。国内金融机构和TMT企业仍是需求主力。季内全国空置率小幅下降0.2个百分点至24.1%。 .

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