熊市亏钱了?不用怕,ET钱包带你领糖果薅羊毛

本文介绍区块链糖果的概念,即项目方免费派发的代币,以及如何通过PRA糖果盒DApp领取糖果。文章还提及了糖果的潜在价值和风险,包括如何通过邀请好友获取返佣。

糖果是什么?

糖果是各种区块链的项目方在刚发行token时,免费派发给用户的代币,是项目方为吸引用户加入早期的使用和传播而发放的福利。可以简单地理解为区块链世界里的“免费午餐”。

对于项目方来说,用户越多,越有价值;越有价值,用户越多;最后实现赢家通吃的局面。所以他们也愿意投放免费的token做为糖果来吸引用户。

PRA糖果盒是什么?

简单的说,PRA糖果盒是一个可以薅羊毛的DApp,里面有各种项目方的糖果,比较多的是游戏平台,每天登陆可以领取空投福利,点开还可以查看每个项目的官网、所上的交易所等信息。

PRA糖果盒中文名叫般若,它基于以太坊、EOS、雷电网络与IPFS技术的大数据精准广告区块链应用,主要应用于去中心化媒体与应用的广告投放结算,用户投票,防欺诈等业务场景,从广告角度切入,服务于整个以太坊、EOS生态。

如何在ET钱包中领取糖果?

我们打开ET钱包,在【发现】页,有个【PRA糖果盒】,点开可以看到里面有正在空投的项目,可以选择一个项目,点击【领取token】,然后点击【确认】,输入密码,即可领取。

需要注意的是:领取糖果也是需要消耗CPU的,一定要有足够的CPU,才能成功领取。

在这里插入图片描述

正常EOS账号每隔4小时可以领取一次糖果,可以通过抵押更多的EPRA,来获得更多的领取机会,PRA糖果盒把账号等级分成12级,1级需要4个小时才能获得1次领取资格,而12级1个小时就可以领取一次,还可以累计一次性领取12次。

在这里插入图片描述

1-12级待遇差距不可谓不大,不过12级条件也很苛刻,需要锁仓500万以上的EPRA般若代币,玩游戏的都知道,土豪玩家和平民玩家肯定是有非常大的差距,毕竟花钱的都是大爷。在PRA糖果盒领糖果也是一样,哈哈!

EPRA是基于EOS的代币,总量为100亿枚,已经登陆多家基于EOS生态的交易平台,但成交量并不多,而且价格波动较大,风险很大,如果是为了领取糖果而买EPRA,不太妥当,可能代币价格下跌的价值远远大于能领到的糖果价值。

不过我们可以邀请好友,复制邀请链接发送给好友,可以从好友的每次领取中获得5%的返佣。

那为什么要领取糖果呢?

有一部分糖果代币是有价值的,一般在流通后,可以选择在交易平台上卖出,但往往一开始价格比较低,所以有些人会在增值后卖出。

另外,如果项目发展顺利,那么这些糖果也能够作为媒介在某些应用场景中使用,就像腾讯的Q币可以用于游戏、音乐之类的场景一样。

但需要注意的是,有的项目会要求输入你的身份证信息,所以一些不靠谱的小项目,很可能会出现身份盗窃等隐患。所以呢,最好不要什么项目的糖果都领,一定要在比较了解的情况下再去参与,大家一定要擦亮眼睛,不然容易因小失大。

下期跟大家分享如何将领取的糖果变现。

<think>我们正在设计一个适用于熊市行情的量化交易策略。熊市通常指价格长期下跌的市场,投资者情绪悲观,市场波动性可能增加。在这样的市场环境下,我们需要采取防御性策略,同时利用下跌趋势获利。参考引用内容:-引用[1]提到"熊市力量指标",这是一个衡量市场下跌动能的指标,我们可以考虑将其纳入策略。-引用[3]和[5]强调了趋势跟踪策略的重要性,但在熊市中,我们需要特别关注下跌趋势的跟踪。 -引用[4]指出在交易前需要判断市场是趋势还是震荡,并采取不同的策略(趋势追涨杀跌,震荡高抛低吸)。在熊市中,我们可能遇到连续下跌(趋势)和下跌过程中的反弹(震荡)。-引用[5]还提到,试图同时完美捕捉趋势和震荡是困难的,因此我们需要明确策略的主要方向。设计思路:1.识别熊市环境:使用长期移动平均线(如200日均线)来判断市场是否处于熊市(价格低于长期均线且均线向下)。 2.趋势跟踪:在确认熊市后,采用趋势跟踪策略,主要做空或持有空头头寸。 3.风险管理:熊市波动大,需严格控制风险,设置止损和动态止盈。4.利用反弹:在超卖区域(如RSI低于30)可考虑短暂做多反弹,但需谨慎。具体策略步骤:1.趋势判断:-计算200日移动平均线(MA200),当价格低于MA200且MA200向下倾斜时,认为处于熊市。2.入场信号:-主趋势方向(做空):当短期均线(如MA10)下穿中期均线(如MA50)时,开空仓。-反弹机会(谨慎做多):当RSI<30且价格反弹突破短期阻力位(如前一日高点)时,可轻仓做多,快进快出。3.出场信号:-空头出场:当价格上穿短期均线(如MA10)或达到预设的止损/止盈位时平仓。-多头出场:设置较小的止盈和止损,一旦获利及时平仓。4.资金管理:-固定手数交易,避免重仓。-总风险控制在每笔交易不超过账户资金的1%。 实现步骤(以Python和MQL5为例):1.数据获取:使用量化平台(如赫兹量化)获取历史数据和实时数据。 2.指标计算:计算移动平均线、RSI等指标。3.信号生成:根据上述条件生成交易信号。 4.执行交易:通过交易平台API执行买卖操作。 下面是一个简化的Python代码示例(仅用于说明逻辑,实际交易需更严谨): ```pythonimport pandasas pdimportnumpy asnpdef calculate_ma(data, window):return data['close'].rolling(window=window).mean()def calculate_rsi(data,window=14):delta= data['close'].diff()gain =(delta.where(delta>0,0)).rolling(window=window).mean()loss= (-delta.where(delta<0,0)).rolling(window=window).mean()rs =gain /lossreturn100- (100 /(1+rs))#假设data是包含日期和收盘价的DataFrame#步骤1:计算指标data['MA200']= calculate_ma(data,200) data['MA50'] =calculate_ma(data,50)data['MA10'] =calculate_ma(data,10)data['RSI'] =calculate_rsi(data,14) #步骤2:生成信号data['bear_market']= (data['close']< data['MA200'])& (data['MA200'].diff() <0)data['short_signal']= (data['MA10'] <data['MA50']) &(data['MA10'].shift(1)>= data['MA50'].shift(1))& data['bear_market'] data['long_signal']= (data['RSI'] <30) &(data['close'] >data['high'].shift(1))& data['bear_market'] #步骤3:模拟交易(简化版)positions =[]#记录持仓fori inrange(1,len(data)):#做空信号ifdata['short_signal'].iloc[i]:positions.append(('short', data['close'].iloc[i]))#做多信号(反弹)elif data['long_signal'].iloc[i]:positions.append(('long',data['close'].iloc[i]))#平仓逻辑(这里简化,实际需要跟踪持仓)#...#后续需要根据出场信号平仓,并计算盈亏```注意事项:-回测:使用历史数据回测,覆盖不同熊市阶段(引用[4]强调回测的重要性)。-优化:根据回测结果调整参数,但避免过度拟合。-实盘:在模拟盘测试后,再投入实盘。 在赫兹量化平台中,我们可以使用MQL5实现类似策略,并利用其内置的熊市力量指标(如`iBearsPower`)来增强策略。 §§相关问题§§1.如何识别熊市开始和结束的信号? 2.在熊市中,哪些技术指标更有效?3.如何控制熊市策略的回撤风险? 4.如何将熊市力量指标整合到量化策略中?5.在熊市策略中,如何平衡做空和捕捉反弹的机会?</think>### 适用于熊市的量化交易策略设计与实现 熊市行情以价格持续下跌、市场情绪悲观为特征,策略设计需聚焦**风险控制**和**下跌趋势捕捉**。以下是关键设计步骤: #### 一、核心策略框架 1. **趋势判断** - 使用三重确认判定熊市环境: $$ \text{熊市信号} = \left( \text{价格} < \text{MA200} \right) \land \left( \text{MA50} < \text{MA200} \right) \land \left( \text{ADX} > 25 \right) $$ (MA为移动平均线,ADX衡量趋势强度[^3]) 2. **做空信号生成** - **熊市力量指标**(Bears Power): $$ \text{BearsPower} = \text{Low}_t - \text{EMA}(\text{Close}, 13)_t $$ 当指标连续3期低于零轴且斜率向下时触发做空[^1] - **突破策略**:价格跌破布林下轨($ \text{Close}_t < \text{BBLower}_t $)结合成交量放大 3. **动态止损止盈** ```python # 以ATR(平均真实波幅)动态调整 stop_loss = entry_price + 2 * atr # 空头止损在上方 take_profit = entry_price - 4 * atr # 盈利目标为风险2倍 ``` #### 二、关键风控机制 1. **仓位管理** - 单笔风险 ≤ 1%账户净值 - 熊市最大总仓位 ≤ 30%(引用[4]建议固定手数) 2. **波动率过滤** 当VIX指数 > 40时暂停交易,避免极端波动(引用[2]提及突发事件风险) 3. **多周期验证** 需同时满足: - 日线趋势向下 - 1小时图出现做空信号 - 15分钟图无超卖反弹迹象(RSI > 30) #### 三、代码实现(Python示例) ```python import talib def bear_market_strategy(data): # 1. 趋势判定 ma200 = talib.SMA(data.close, timeperiod=200) adx = talib.ADX(data.high, data.low, data.close, timeperiod=14) is_bear = (data.close[-1] < ma200[-1]) and (adx[-1] > 25) # 2. 信号生成 bears_power = talib.BOP(data.open, data.high, data.low, data.close) # 熊市力量指标 lower_band, _, _ = talib.BBANDS(data.close, timeperiod=20) short_signal = ( is_bear and (bears_power[-3:] < 0).all() and (data.close[-1] < lower_band[-1]) ) # 3. 仓位管理 if short_signal: atr = talib.ATR(data.high, data.low, data.close, timeperiod=14)[-1] entry_price = data.close[-1] stop_loss = entry_price + 2 * atr take_profit = entry_price - 4 * atr position_size = account_equity * 0.01 / (entry_price - stop_loss) # 1%风险 return { "action": "SELL", "price": entry_price, "stop_loss": stop_loss, "take_profit": take_profit, "size": position_size } return {"action": "HOLD"} ``` #### 四、策略优化方向 1. **熊市反弹捕捉** - 当RSI < 30且价格触及斐波那契0.786回撤位时,轻仓做多(引用[5]) 2. **相关性对冲** - 做空高&beta;股票同时做多防御性板块(如公用事业ETF) 3. **数据异常处理** ```python # 引用[4]提到的脏数据过滤 def clean_data(series): return series[(series < series.quantile(0.99)) & (series > series.quantile(0.01))] ``` > **关键注意事项**: > - 回测需覆盖2008、2020等典型熊市(引用[4]第9条) > - 避免在流动性不足的品种交易(引用[2]提及的局限性) > - 熊市力量指标需配合成交量验证(引用[1])
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