当前位置: 首页 > news >正文

进阶系统策略

该策略主要基于价格动态分析,结合多种技术指标和数学计算来生成交易信号。其核心逻辑包括:

1. 价格极值计算:首先,策略计算给定周期(由`Var3`定义)内的最高价和最低价,分别存储在`Var12`和`Var13`中。这一步骤旨在捕捉价格的短期波动范围。

2. 相对位置计算:接着,策略通过比较当前收盘价与价格极值,计算出收盘价在价格极值范围内的相对位置,这一比例值被存储在`Var0`中。这有助于了解当前价格相对于近期价格区间的位置。

3. 复杂指标计算:策略进一步运用一系列复杂的数学公式和指标计算,如平方根、对数、指数等,生成多个中间变量(如`Var8`至`Var41`),这些变量综合反映了价格的动态变化和趋势强度。

4. 布林带应用:在计算了多个技术指标后,策略利用布林带的概念(通过`Value1`至`Value4`表示)来判断价格是否处于超买或超卖状态。具体来说,当价格上穿布林带上轨(`Value4`)时发出买入信号;当下穿下轨(`Value1`)时发出卖出信号。

5. 盈利目标设定:策略还包含了一个固定的盈利目标(由输入参数`pt`定义),当持仓达到该盈利目标时自动平仓。这有助于锁定利润,控制风险。

特点分析

1. 多指标融合:该策略融合了多种技术指标和数学计算,形成了一个相对复杂的交易决策系统。这种多指标融合的方式有助于更全面地捕捉市场信息,提高交易决策的准确性。

2. 动态适应性:通过实时计算和调整多个中间变量,策略能够根据市场状况的动态变化做出相应的反应。这使得策略具有一定的灵活性和适应性,能够在不同市场环境下保持一定的盈利能力。

3. 风险控制意识:策略在买入和卖出信号的生成过程中,充分考虑了价格波动的范围和速度,

http://www.lryc.cn/news/598979.html

相关文章:

  • 人形机器人双足行走动力学:K-V模型其肌腱特性拟合中的应用
  • 模拟退火算法 (Simulated Annealing, SA)简介
  • 【推荐100个unity插件】Animator 的替代品?—— Animancer Pro插件的使用介绍
  • AD一张原理图分成多张原理图
  • 深入思考【九九八十一难】的意义,试用歌曲能否解释
  • python教程系列1--python001
  • 学习设计模式《十九》——享元模式
  • 【硬件-笔试面试题】硬件/电子工程师,笔试面试题-17,(知识点:PCB布线,传输线阻抗影响因素)
  • ParFlow 模型
  • 【自用】JavaSE--阶段测试
  • vite+vue3 工程-SVG图标配置使用指南——vite-plugin-svg-icons 插件
  • Vitest 用法详解及 Coverage Web 工具介绍
  • 工具篇之开发IDEA插件的实战分享
  • Nvidia Isaac Sim机械臂实验
  • Linux命令基础完结篇
  • Mysql大数据架构设计:当表中数据超过800万时,对数据表进行分表操作,以及分页查询优化详解
  • C++STL系列之set和map系列
  • Node.js 中的内置模板path
  • 【时时三省】(C语言基础)怎样定义和使用指向函数的指针变量
  • 北京-4年功能测试2年空窗-报培训班学测开-第五十九天-模拟面试前
  • io_uring:Linux异步I/O的革命性突破
  • Web前端开发:JavaScript reduce() 方法
  • 亚马逊云科技:以云为翼,助你翱翔数字新天空
  • 【高等数学】第五章 定积分——第三节 定积分的换元法和分部积分法
  • Zookeeper的分布式事务与原子性:深入解析与实践指南
  • 暑假集训篇之并发处理①练习题
  • C语言转义字符‘\\‘‘ 解析与常见误区
  • SAP全自动化工具开发:Excel自动上传与邮件通知系统
  • Python字典get方法使用解析
  • Spring之SSM整合流程详解(Spring+SpringMVC+MyBatis)