My 언어의 사이클 모형을 작성합니다

왜 우리는 초주기 모델을 작성해야 할까요?

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.

함수의 범주 모델에서의 응용

// 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

크로시클 모델의 구조와 프로그래밍

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

• 첫 번째 단계: 지표 1을 만드는 것

CC:REF(C,1);

• 2단계: 횡사이클 지표 2를 만드는 것

#IMPORT[DAY,1,A] AS A1
C1:A1.CC;

• 세 번째 단계: 지표 2를 5분 K선 그래프에 적용합니다.

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.

• 첫 번째 단계: 인용된 SPJY를 작성합니다.

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;

• 두 번째 단계: 3개의 화면 거래 시스템을 구축

#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.

주의사항

• 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.