개요

다중 공간 힘 전략은 알렉산더 엘더 박사가 개발한 것으로, 시장의 구매와 판매 압력을 엘더-레이 지표로 측정한다. 엘더-레이 지표는 일반적으로 3 화면 거래 시스템과 함께 사용되지만, 독립적으로도 사용할 수 있다.

알렉산더 엘더 박사는 13일 지수 이동 평균 ((EMA) 을 사용하여 시장 가치의 공감대를 나타냅니다. 다중 힘은 구매자가 가치 공감대보다 가격을 높일 수있는 능력을 나타냅니다. 공중 힘은 판매자가 평균 가치 공감대보다 가격을 낮출 수있는 능력을 나타냅니다.

다중력 (多頭力) 은 13일 EMA를 빼고 고점을 계산한다. 공중력 (空頭力) 은 13일 EMA를 빼고 저점을 계산한다.

전략 원칙

이 전략은 공중력 지표를 계산하여 시장의 공중 상태를 판단한다.

1. 13일 EMA를 시장 가치 합의로 계산합니다.
2. 다중력 계산: 13일 EMA를 빼고 하루 최고가
3. 공백력을 계산: 13일 EMA를 빼면 당일 최저값
4. 다중 머리 힘과 공허 머리 힘의 밀도와 관계, 다중 공허 신호를 판단하기
5. 역거래를 선택할 수 있습니다.

다중 힘이 <unk>값보다 크면 다중 신호로, 공중 힘이 <unk>값보다 크면 공백 신호로. 반전 거래도 선택할 수 있다.

우위 분석

1. 시장의 공백을 판단하기 위해 공백력 지표를 사용하세요.
2. 구성 가능한 매개 변수 유연성, <unk>값 및 주기 조정
3. 다양한 시장 환경에 적응할 수 있는 역거래 옵션
4. 급격한 사건에 대한 감수성이 낮은 지수 이동 평균

위험 분석

1. 다공력 지표는 잘못된 신호를 유발할 수 있으며, 추세와 다른 지표의 필터링이 필요합니다.
2. 고정 사이클은 시장 변화에 적응할 수 없으며, 적응 사이클 최적화를 적용할 수 있다.
3. 시장이 너무 큰 손실을 초래할 수 있는 손해배상 장치가 없습니다.
4. 시장에 진입할 시기가 부족하다는 판단에 불과하다.

스톱로스를 설정하고, 이동 평균 주기를 최적화하고, 트렌드 지표와 결합하여 최적화할 수 있다.

최적화 방향

1. 이동 평균 주기 변수를 최적화하여 적응 주기 EMA를 사용합니다.
2. 트렌드 지표 필터를 추가하여 역전 거래를 피하십시오.
3. 단편적 손실을 통제하기 위한 손실 차단 전략을 강화
4. 다른 지표와 함께 시장에 진입할 때
5. 기계 학습 기술을 적용하여 최적화 파라미터 설정

요약하다

다공간력 전략은 Elder-ray 지표를 통해 시장 다공간 상태를 판단하며, 간단하고 직관적이며, 파라미터가 구성할 수 있다. 그러나 잘못된 신호를 발생시키는 경향이 있으므로 추세 판단과 상쇄를 추가로 최적화해야 한다. 이 전략은 학습할 가치가 있지만, 직접 적용할 때는 신중해야 한다.