트레이딩에서 큰 사이클의 트렌드는 상승하고 작은 사이클의 트렌드는 하락합니다.
만약 순차적으로 행해지는 거래이념이 큰 트렌드의 방향에 따라 행해지는 경우 두 가지 문제가 발생한다. 첫째, 작은 트렌드가 큰 트렌드에 반하는 큰 변화로 큰 파손을 일으킬 수 있고, 심지어는 사람들이 견딜 수 없을 정도로 자금을 자아내게 할 수 있다. 둘째, 작은 트렌드가 일어난다면 큰 변동이 큰 트렌드의 변동을 유발할 수 있으며, 큰 트렌드가 변하는 것을 발견할 때 다시 자금을 자아내기에는 너무 늦다.
위 그림의 예시와 같이: 30분 주기의 M머리의 반전 신호가 나타나고, 40점 이상의 상공점의 시작은 빈 오더 조건을 유발할 가능성이 높지만, 1분 단기 주기의 시작은 순차적으로 하락하고 얼마 지나지 않아 회복되기 시작하여 최대 43.8점을 올렸다. 이 정도의 큰 상승 손실은 쉽게 일찍 좋은 스톱 손실 오더를 설정하는 것을 유발한다.
따라서, 사이즈와 사이즈 사이즈의 관계를 파악하고 최적의 동작 시기를 파악하는 것이 사이즈 분석의 연구의 문제이다. 사이즈 분석은 기본적으로 작은 변동이 큰 트렌드에 영향을 미치는 방법, 또는 큰 트렌드가 작은 트렌드를 제한하는 방법을 해결하는 문제이다.
또 다른 적용은 공명 이론이다.
먼저 작은 이야기를 들려드리겠습니다. 제1차 세계대전 당시 독일군 군인들이 순조로운 발걸음으로 다리를 지나가면서 다리를 무너뜨렸습니다. 다리의 무게는 그 자체로 다리의 무게에 비해 훨씬 큽니다. 그러나 군인들이 순조로운 발걸음을 맞추고 일치하기 때문에 다리는 이러한 힘의 작용으로 무너졌습니다. 이것이 공명입니다. 짧은 주파수가 긴 주파수와 곱한 관계가 발생하면 공성이 발생합니다.
공명 이론은 거래 시장에서 나타난다: 시장의 변동률 또는 내재적인 주기적인 요소, 시장 시간과 가격의 배수 관계에서 나온다. 시장의 내재적인 변동 빈도와 외부 시장 추진력의 빈도 사이에 배수 관계가 있을 때 시장은 공명 관계가 발생하여 시장이 상승 또는 하락에 큰 영향을 미친다.
// 本代码演示如何引用不同周期的公式在同一代码里
// #EXPORT扩展语法, 以#END结束标记为一个公式,可以声明多个
#EXPORT TEST
均值1:EMA(C, 20);
均值2:EMA(C, 10);
#END // 结束
#IMPORT [MIN,15,TEST] AS VAR15 // 引用公式, K线周期用15分钟
#IMPORT [MIN,30,TEST] AS VAR30 // 引用公式, K线周期用30分钟
CROSSUP(VAR15.均值1, VAR30.均值1),BPK;
CROSSDOWN(VAR15.均值2, VAR30.均值2),SPK;
十五分最高价:VAR15.HIGH;
三十分最高价:VAR30.HIGH;
AUTOFILTER;
더 자세한 내용은:https://www.fmz.com/digest-topic/2569
이 모델의 기본 구조는 다음과 같습니다.
첫 번째 단계: 참조 모델 FORMULA를 구축
두 번째 단계: 다음 방법으로 적용할 수 있는 초주기 모델을 구축합니다.
#IMPORT [PERIOD,N,FORMULA] AS VAR
A1:VAR.A;
A1>REF(A1,1),BPK;
A1<REF(A1,1),SPK;
…
AUTOFILTER;
예제 1: 5분 사이클에서 어제의 K 라인을 인용한 종료 가격
CC:REF(C,1);
#IMPORT[DAY,1,A] AS A1
C1:A1.CC;
이것은 간단한 예제와 코드 프레임워크입니다.
예제 2: 30분 주기 차트에 기초하여, 30분 주기 MACD 지표가 빨간색 기둥을 표시하고, 거래량이 이전보다 많을 때; 큰 주기 (일선 및 1시간) 평균선은 다목적 배열이 결합되어 있으며, 작은 주기 (15분 또는 5분) KD 지표는 골드포크로 구매점이 된다.
DIFF : EMA(CLOSE,12) - EMA(CLOSE,26);
DEA : EMA(DIFF,9);
#IMPORT[DAY,1,MM] AS MM1
MD1:MM1.M1;
MD2:MM1.M2;
MD3:MM1.M3;
#IMPORT[HOUR,1,MM] AS MM2
MH1:MM2.M1;
MH2:MM2.M2;
MH3:MM2.M3;
#IMPORT[MIN,15,KD] AS KD1
K1:=KD1.K;
D1:=KD1.D;
#IMPORT[MIN,5,KD] AS KD2
K2:=KD2.K;
D2:=KD2.D;
TMP1:= DIFF>DEA&&VOL>REF(VOL,1);
TMP2:=(MD1>MD2&&MD2>MD3)&&(MH1>MH2&&MH2>MH3);
TMP3:=(CROSSUP(K1,D1)||CROSSUP(K2,D2);
TMP1&&TMP2&&TMP3,BK(10);
예제에서 이해되지 않는 함수의 설명과 사용에 대해서는 발명자 정량화 플랫폼의 공식 API 문서와 My 언어 문서를 참조하십시오:https://www.fmz.com/digest-topic/2569
이 경우, 이 경우, 이 경우, 이 경우,
예제 3: 삼면 거래 시스템; 월선 그래프의 변동 지표가 상향으로 추세일 때, 주간 그래프의 변동 지표가 하향으로 추세일 때, 더 많은 것을; 월선 그래프의 변동 지표가 상향으로 추세일 때, 빈자리를.
EMA1:EMA(C,13);
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*100
K:SMA(RSV,3,1);
D:SMA(K,3,1);
J:3*K-2*D;
#IMPORT [ MONTH,1,SPJY] AS VAR1
YMA:=VAR1.EMA1;
#IMPORT [ WEEK,1,SPJY] AS VAR2
ZJ:=VAR2.J;
LL:=VALUEWHEN(YMA>REF(YMA,1)&&ZJ<30,L);
HH:=VALUEWHEN(YMA<REF(YMA,1)&&ZJ>70,H);
YMA>REF(YMA,1)&&ZJ<30,BK;//月线的趋势向上,周线的振荡指标向下
YMA<REF(YMA,1)&&ZJ>70,SK;//月线的趋势向下,周线的振荡指标向上
C<LL,SP;//多头止损出场
C>HH,BP;//空头止损出场
C<LLV(L,20),SP;//多头出场条件
C>HHV(H,20),BP;//空头出场条件
AUTOFILTER;
참고: 크로사이클 지표, 모델은 작은 사이클에 큰 사이클을 참조할 수 있고 큰 사이클에 작은 사이클을 참조할 수 있습니다.
지표 DAYBAR
N:=BARSLAST(DATE<>REF(DATE,1))+1;
#IMPORT[HOUR,1,DAYBAR] AS VAR1
N1:VAR1.N;
盘中3分钟引用1小时周期的当日K线根数,20个3分钟周期N1才变动。
#IMPORT[MIN,3,DAYBAR] AS VAR2
N2:VAR2.N;
盘中1小时引用3分钟周期的当日K线的根数N,1小时中存在20个N2值变动。
위와 같은 My 언어의 간단한 응용은, 독자가 원하는 효과를 얻기 위해 다양한 주기 및 지표 조합을 유연하게 사용할 수 있는, 특히 디지털 통화 측면에서, 영구 계약의 출현으로, My 언어의 효율적인 사용은, 상품 선물과 같은 주요 계약의 교체 문제를 피할 수 있습니다. 독자는 단지 전략 논리의 디자인에 초점을 맞추고 계약의 만료 문제를 걱정할 필요가 없습니다.
인터사이클, 인터컨트랙트 모델에서 인용된 지표 (모델) 에는 참조가 존재하지 않는다.
크로스 사이클, 크로스 계약 모델은 최대 6개의 참조 문장을 지원합니다.
전체 My 언어에서 50개 이상의 범주적, 범계약적 데이터 소스를 사용할 수 없습니다.