9、技术分析与中心化交易所交易指南

技术分析与中心化交易所交易指南

技术指标分析

技术分析在交易中起着至关重要的作用,其中相对强弱指数(RSI)和变化率(RoC)指标是常用的工具。

RSI作为一种动量振荡器,默认基于过去14根K线,其记忆周期较短,通常在15到30根K线范围内有效。若在14根K线的RSI动量振荡器上,背离现象在50根K线前就已开始,此时不能称之为RSI背离。不过,我们可以修改该指标,纳入更多历史K线进行分析。有交易者采用更长周期的RSI进行交易,认为这样能领先于其他交易者。虽然这种做法值得尝试,但关键在于根据自身需求调整指标,从而在交易中占据优势。

RoC指标也是专业交易者常用的工具,用于精准判断动量何时改变方向。你可以访问 https://www.investopedia.com/terms/r/rateofchange.asp 了解更多相关信息。

为了更好地掌握这些指标和概念,建议你完成以下活动:
1. 访问 https://www.investopedia.com/ ,搜索“Divergences”(背离)。
2. 阅读相关文章,推荐以下三篇:
- https://www.investop

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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