개요

이중 OTT 트렌드 추적 전략은 개선된 OTT 전략으로, 이중 OTT 라인과 계수를 결합하여 시장을 조정할 때 가짜 신호에 더 잘 대응한다. 이 전략은 터키의 거래자 Anıl Özekşi가 개발했으며, 그는 자신의 비디오 자습서에서 이 전략의 설계 아이디어를 자세히 설명한다.

원칙

이중 OTT 전략의 핵심은 두 개의 최적화된 트렌드 추적 라인 OTT를 사용하여 트렌드 방향을 판단하는 것이다. 그것은 먼저 이동 평균 MAvg를 계산하고, 그 다음 MAvg 값의 비율에 따라 긴 스톱 라인 longStop와 짧은 스톱 라인 shortStop를 얻는다. 가격이 긴 스톱 라인을 통과하면 상향 신호가 되고, 짧은 스톱 라인을 통과하면 상향 신호가 된다.

이 전략은 2가지 면에서 개선된 것으로, 시장의 잘못된 신호를 처리하기 위한 것이다.

1. 두 개의 수직 이동 OTT 라인을 추가, 각각 OTTup 및 OTTdn, 그들은 OTT의 약간 위 위 이동 및 아래 이동. 가격이 이 두 개의 이동 라인을 돌파 할 때만 진정한 거래 신호를 생성한다.

2. 작은 coefficient을 도입하여 두 개의 디지탈 OTT 라인을 미세 조정하여 시장에 더 정확하게 맞게합니다.

이 쌍 OTT 디자인을 통해, 대부분의 정리 시장의 잡음을 필터링 할 수 있으며, 잘못된 신호를 생성하지 않습니다. 따라서 트렌드 전환점을 더 잘 포착 할 수 있으며, 적시에 포지션을 전환 할 수 있습니다. 이것은 쌍 OTT 전략의 가장 큰 장점입니다.

장점

• 이중 OTT 라인 디자인을 사용하여 가짜 신호를 효과적으로 필터링하여 전략의 안정성을 강화할 수 있습니다.
• 추가된 미세 조정 계수 (coef) 는 OTT 라인을 시장 반응에 더 가깝게 만듭니다.
• 작가는 Anıl Özekşi가 비디오에서 전략적 아이디어를 자세히 설명하고, 쉽게 이해할 수 있습니다.
• 종합 EMA, 정지선 등 다양한 기술 지표로 시장 움직임을 판단한다.
• 저자 Anıl Özekşi는 터키의 유명 상인이며, 전문적인 인지도가 있습니다.

위험

• OTT 지표는 자체적으로 테스트를 끌 수 있는 위험이 있으며, 이중 OTT 디자인은 이 문제를 줄일 수 있습니다.
• 대규모의 변동이 있을 경우, 스톱 라인이 자주 트리거될 수 있으며, 과도한 거래의 위험이 있습니다.
• coef 인수는 신중하게 테스트하여 최적의 값을 얻어야 합니다. 그렇지 않으면 효과가 저하됩니다.
• 이 비디오는 터키어 학습 프로그램으로, 언어 장애가 알고리즘의 올바른 이해에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 데이터 부족으로 인해 전략의 효과는 더 긴 기간과 더 많은 시장에서 검증되어야 합니다.

대책:

• 정지선과 쌍 OTT 사이의 완충선을 추가하여 과민성을 피하십시오.
• 코에프의 설정을 최적화하여 피드백 결과와 더 잘 일치시킵니다.
• 알고리즘 논리를 올바르게 이해하도록 작성자 튜토리얼을 번역합니다.
• 더 많은 역사적인 상황으로 재검토하여 전략 변수의 신뢰성을 검증합니다.

최적화 방향

• 주기 길이와 같은 변수를 조정 가능한 입력 값으로 설정하는 것을 고려할 수 있습니다.
• 다른 종류의 이동 평균을 시도하고, OTP 원리에 더 잘 맞는 평균 알고리즘을 찾아보세요.
• 다양한 거래 품종에 따라 각각 최적화된 coef 계수의 크기
• 필터링 메커니즘을 추가하여 비주류 거래 시간대의 잘못된 신호를 방지합니다.
• 스톱 라인을 동적 추적으로 바꾸고, 변동률에 따라 실시간으로 조정합니다.
• 기계 학습 알고리즘을 추가하여 AI를 사용하여 매개 변수 설정을 자동으로 최적화합니다.

종합적으로, 이중 OTT 전략은 Anıl Özekşi의 OTP 경험을 활용하고 혁신합니다. 그것은 신뢰할 수 있고 사용자 정의 가능한 트렌드 추적 전략 프레임 워크가 될 수 있습니다. 그러나 시장 변화에 적응하기 위해 지속적인 최적화 테스트가 필요합니다.

요약하다

이중 OTT 전략은 쌍 최적화 트렌드 추적 선과 미세 조정 계수를 통해 시장의 잘못된 신호 문제에 효과적으로 대응한다. 그것은 이동 평균 생각을 합리적으로 사용하고, 중지 선을 보조하여 동적으로 트렌드 추적한다. 이 전략은 간결하고 실용적이며, 유명한 거래자의 직접 경험을 통해 깊이 있는 연구의 가치가 있습니다. 그러나 우리는 또한 그것의 한계를 인식하고, 과대평가하지 않고 신중하게 검증해야합니다.