선체 이동 평균 바이너리 옵션

이진 옵션 가장자리.

선체 이동 평균 비 회기 - 가능?

이 같은 thefistofkhan 03 7 월 3 일과 달리.

누구도 repaint Hull MA를 코딩 할 수 있는지 알고 있습니다. 아니면 거기에 하나가 있어도?

나는 연구하고 답을 찾을 수 없다. 많은 의견이있다. 그리고 하나가있다, 나는 그것을 발견 할 수 없다.

Sanz50과는 달리 2017 년 7 월 3 일.

누구도 repaint Hull MA를 코딩 할 수 있는지 알고 있습니다. 아니면 거기에 하나가 있어도?

나는 연구하고 답을 찾을 수 없다. 많은 의견이있다. 그리고 하나가있다, 나는 그것을 발견 할 수 없다.

어떤 시간 자존심 나는 지표의 mladen 전문가에게 그 질문을했고 그는 나에게 말해.

이동 평균 전략.

이진 옵션 전략에서 이동 평균 (MA)을 어떻게 사용할 수 있습니까?

단순 이동 평균 전략 (SMA) 표시기는 마지막 N 기간의 종가를 더한 다음 그 결과를 N 기간의 수로 나눔으로써 계산되는 값을 표시합니다. 단순 이동 평균은 과거 가격 데이터를 사용하여 미래 가격 움직임을 예측하는 데 사용할 수있는 지연 지표입니다.

또한이 표시기가 더 안정적이며 더 많은 기간을 사용하면이 표시기가 더 정확한 판독 값을 제공함을 발견하게 될 것입니다. 그러나 그렇게 할 때 SMA는 새로운 가격 개발에 느리게 응답하는 단점이 있습니다.

많은 바이너리 옵션 전략과 마찬가지로 가장 쉽게 이해할 수있는 전략이 가장 좋습니다. 5 기간 및 20 기간 크로스 오버로 구성된 이동 평균 전략은이 법안에 가장 적합하며, 이 법안은 가장 효과적인 바이너리 옵션 거래 도구 중 하나라는 인상적인 평판을 얻었습니다.

근본적인 개념은 더 간단하지 않을 수 있습니다. 5 기간 이동 평균이 20 기간 이동 평균보다 높거나 낮을 때마다 품질 거래 기회를 감지 할 수 있습니다. 특히 위쪽 교차는 구매 신호를 생성하고 아래쪽 신호는 판매 경고 신호를 보냅니다.

이 이동 평균 전략을지지하는 대부분의 사람들은 시간별 시간대를 표시하는 거래 차트에이 이동 평균 전략을 사용하는 경향이 있습니다. 이는 현재의 기간 동안 크로스 오버가 종종 생성되기 때문입니다. 그러나 이동 평균은 지연 지표라고 항상 기억해야합니다. 이 기능은 크로스 오버를 감지 할 때 새로운 바이너리 옵션의 진입 점이 시장 상황을 뒤처질 수 있음을 의미합니다.

이동 평균 전략의 예.

다음 차트는 5 기간 및 20 기간 이동 평균을 기반으로 한 전략을 보여줍니다. CALL 및 PUT 2 진 옵션을 열어야하는 교차점이 표시됩니다.

서로 다른 자산이 모두 자신의 행동 패턴을 갖고 있기 때문에이 전략의 주요 이점 중 하나는 높은 지불금 비율의 이진 옵션을 이용하기 위해 선택한 방향으로의 작은 가격 변동만을 검색한다는 것입니다. 위의 다이어그램을 검토하여 확인할 수 있듯이 크로스 오버는 종종 새로운 방향성 트렌드의 생성과 관련이 있습니다.

따라서이 기능은 'In-The-Money'를 완료하는 바이너리 옵션을 활성화 할 수있는 최적의 기회를 제공합니다. 따라서 이동 평균 전략은 소음 및 스프레드의 영향을 줄이기 위해 더 큰 가격 변동을 포착하는 데 더 많은 의존하는 다른 유형의 전략보다 뛰어납니다.

이동 평균 전략의 이점.

이동 평균 전략은 Range, Touch / No Touch 및 UP / DOWN 바이너리 옵션에서도 동일하게 작동합니다. 많은 거래자들은이 전략이 Touch 바이너리 옵션과 결합 될 때 매우 효과적 일 수 있다는 것을 발견했습니다. 터치 옵션은 300 % 이상의 높은 수익을 제공하므로 흥미로운 기능입니다. 그러나 Touch 바이너리 옵션을 거래하는 데 더 많은 위험이 있으므로 가능한 한 귀하의 거래가 목표 수준에 도달하기에 충분한 추진력을 보유하고 있는지 확인해야합니다. 위의 차트에서 알 수 있듯이 이동 평균 전략은 크로스 오버가 광범위한 가격 변동과 연계되어있어 그러한 거래 기회를 파악할 수 있습니다.

그러나 최소 위험을 사용하여 이익을 최적화하려면 이동 평균 전략과 'Touch'바이너리 옵션을 사용하여 경험을 쌓아야합니다. 본질적으로, 성공의 주된 비밀은 실행 된 각 거래에 대해 최상의 지불금 비율을 식별하는 방법을 배우는 것입니다. 이는 수익의 크기가 타겟 레벨과 개시 가격 사이의 거리에 비례하여 연결되기 때문입니다.

결과적으로, 파업 가격보다 너무 높은 '터치'수준을 선택하면 지불금 비율은 커지지 만 위험 부담도 커집니다. 결과적으로 터치 바이너리 옵션이 '인 - 더 - 돈 (in-the-money)'으로 끝나기 위해서는 미리 선택한 타겟을 한 번 이상 치기 위해 가격이 충분히 크게 진척하지 못할 가능성이 높습니다. 반대로 바이너리 옵션의 개시 가격에 너무 근접한 '터치'레벨을 선택하면 수익을 창출 할 가능성은 더 커지지 만 수익률은 크게 감소합니다.

그러나 이동 평균 전략은 매우 유리한 Touch 바이너리 옵션 거래로 이익을 얻을 수있는 능력을 제공합니다. 방금 설명한 것처럼 거래 유형과 관련된 회색 영역을 마스터하는 데 시간과 에너지를 소비해야합니다. 그렇게 할 때, 'No Touch'바이너리 옵션을 전략에 통합하는 덕목도 조사해야합니다.

지수 이동 평균을 소개합니다.

일부 거래자들은 단순 이동 평균에 기반한 전략의 지연 요소가 너무 제한적이라는 것을 발견했습니다. 따라서 그들은 지수 이동 평균에 대한 전략을 구조화하여 실험했습니다. 몇 시간 동안 간단한 이동 평균 기술 지표를 사용한 이후에 그들은 Forex 추세를 감지하는 데는 좋지만 가격 상승에 대해서는 대처하지 못하기 때문입니다. 이는 설계가 구형인지 신형인지에 관계없이 모든 가격 데이터를 똑같이 강조하기 때문입니다.

변화하는 시장 상황에보다 신속하게 대응하기 위해 새로운 가격 데이터를 더욱 강조하는 기술 지표를 사용할 수 있습니다. Exponential Moving Average가 바로 그런 것처럼, 진화하는 거래 조건에 훨씬 빠르게 적응할 수 있습니다.

차트 작성 소프트웨어가이 작업을 수행하기 때문에 EMA와 같은 표시기를 사용할 때 수학적 계산을 수행 할 필요가 없다는 것을 알게되어 기쁩니다. 이와 같이 바이너리 옵션을 교환하기 위해 EMA에 기반한 많은 이동 평균 전략이 개발되었습니다. 예를 들어, 가장 인기있는 것 중 하나는 지수 이동 평균 무지개 전략입니다. 다음 다이어그램은 SMA와 EMA를 비교합니다.

이진 옵션 가장자리.

HMABB (선체 이동 평균 볼린 거 밴드)

이와 달리 2020 년 1 월 12 일 hazel1919.

제가 생각하는 전략은 1 분보다 5 분 더 효과가 있다고 생각합니다.

우리는 모두 시장 가격이 위쪽 / 아래쪽 bollinger 밴드 라인을 지나칠 때 역 분개의 가능성이 올라간다는 것을 압니다.

따라서이 전략을 사용하는 아이디어는 선체 이동 평균 Bollingers에서 Bollingers를 기반으로 BB를보다 반응 적으로 만드는 것입니다. (HMABB)

HMABB의 매개 변수는 20/3입니다. 가짜 BB 반전 차단을 걸러내는 것입니다.

첨부 된 표시기는 시장이 HMABB를 관통 할 때 알려줍니다. (위아래 수치가 양수로 갈 때, 공격 준비를하십시오!)

나는 ATR을 동적 지표로 사용하여 시장의 변동성을 판단합니다. 예를 들어, ATR14가 3.5 pips이면 시장에서 상단 또는 하단 HMABB를 3 ~ 4 pips로 나누면 반전해야합니다. 이는 70 %의 ITM 산출량을 산출하는 것으로 보인다.

ATR이 실제로 휘발성이라면 6 pips 이상을 말한 다음 침투에 전체 핏을 더 추가하십시오. 예를 들어 ATR이 6.6을 읽으면 7.6 이상을 입력하십시오.

내가 5 분 시장에서 이것을 거래하고있는 이유는 1 분이 너무 빠르며 빠르며 정확한 입력을하기 때문입니다.

희망이 의미가 있습니다. 내 수작업 지표와 템플릿을 다운로드하여 확인하십시오. 템플리트에서 런던과 뉴욕 거래 시간을 회색으로 강조했습니다.

여기서 내가 정말로 희망하는 것은 HMABB의 위 또는 아래 라인이 침투되었을 때 경보를 울릴 수있는 친절한 코더입니다.

긍정적 인 비판을 환영합니다. 공유하십시오.

첨부 파일.

Example. PNG 309.53KB 22 다운로드 팀의 System. zip 119.55KB 147 다운로드.

2016 년 1 월 14 일 [& # 160; 보호]와는 다릅니다.

이처럼 ghogreentea와는 달리 2016 년 1 월 14 일.

공유해 주셔서 감사합니다.

호기심이있는 사람들에게 Hull은 무엇인가 :

선체의 MA는 기본적으로 전통적인 이동 평균의 지연을 줄이는 것을 목표로하는보다 반응적인 이동 평균입니다.

이진 옵션에 대한 평균 전략 이동.

이동 평균 전략을 배우고 구현하여 바이너리 옵션 거래 스타일을 개선하십시오. 우리는 이미 차트 패턴과 기술 분석의 중요성에 대해 이야기했습니다. 그러나 대부분의 경우에 우리가 제시 한 예제 에서처럼 명확하지는 않다는 사실을 명확히하는 것이 중요합니다. 많은 경우 가격 변동과 움직임이 많아서 애널리스트가 매번 자산의 정확한 추세를 추측하기 란 쉽지 않습니다.

거래자가이 현상의 영향을 완화하는 데 사용하는 가장 흥미로운 방법 중 하나는 이동 평균을 적용하는 것입니다. 이동 평균은 미리 정해진 기간 동안 자산의 평균 가격을 계산한다는 단순한 표현 방법입니다. 이러한 방식으로 데이터를보다 명확하게 관찰 할 수 있으므로 진정한 추세를 파악하고 결국 좋은 결과를 얻을 확률을 높일 수 있습니다.

이동 평균의 유형.

이동 평균에는 여러 유형이 있지만 그 중 3 가지가 가장 널리 사용되고 일반적으로 널리 사용됩니다. 이 세 가지 유형은 단순하고 선형이며 지수 적입니다. 평균이 계산되는 방식에는 차이가있을 수 있지만 해석은 동일하게 유지됩니다. 변수의 대부분은 다른 데이터 요소에 중점을 두는 점에서 비롯됩니다. 어떤 경우에는 최근의 움직임에 중점을 두는 반면 다른 경우에는 동등한 중요성의 전체 기간의 가격 변동을 강조합니다.

단순 이동 평균 (SMA)

이름에서 알 수 있듯이 단순 이동 평균 (SMA)은 이동 평균을 계산하는 가장 간단한 방법 중 하나입니다. 따라서, 그것은 또한 많은 상인과 애널리스트들에 의해 매우 보편적으로 사용되고 있습니다. 방법은 얻는만큼 간단합니다. 이 방법을 사용하여 이동 평균을 계산하려면 특정 기간의 모든 마감 가격의 합계를 취한 다음 취해진 가격 수로 나누어야합니다. 이를보다 명확히하기 위해 여기에 예제가 있습니다. 10 일 동안 이동 평균을 계산한다고 가정 해 보겠습니다. 이 경우 모든 10 일의 종가를 받아 합계하여 10으로 나눕니다. 이렇게하면 동향의 강도를 측정하고보다 분명하게 알 수 있습니다. 모든 환상이 제거되면 상인은 자신의 재정과 관련하여 건전한 선택을 할 수 있으며 결과에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 아래 예를 보면 모든 것이 의미가 있습니다.

많은 분석가와 거래자들은 SMA가 제시 한 데이터가 상세하고 관련성이 없기 때문에 심각하게 받아 들여질 것이라고 추측합니다. 그들에게는 최근의 가격 움직임이 훨씬 더 중요하며, 가격 움직임의 이러한 측면에는 적절한 관심과 무게가 주어져야한다고 생각합니다. 단순 이동 평균은 모든 것을 동일한 중요성을 고려하여 고려하므로이 인수가 왜 유지 될지 알기가 쉽습니다. 물론 많은 상인들에게 최근 움직임은 훨씬 더 중요합니다. 평균에 반영되지 않으면 평균 자체가 충분히 정확하지 않다고 느낍니다. 이것은 평균을 계산하는 다른 방법의 생성으로 이어진 것입니다.

선형 가중 평균 (LWA)

일부 전문가는 SMA가 자신의 필요에 부응 할만큼 충분하지 않다고 강력히 믿습니다. 그래서 다른 곳에서도 안심할 수 있습니다. SMA가 이러한 거래자와 관련하여 부족한 경우 선형 가중 평균 이상을 보상합니다. 이 문제는 최신 데이터에 더 중점을두면 해결됩니다. 이것은 더 복잡한 계산을 도입함으로써 이루어집니다. 단순히 종가를내는 대신, 종가는 일정 기간 동안 종가를 취한 다음 연대순 진행에 따라 종가를 곱합니다.

예를 들어, 3 일간의 선형 가중 평균이있는 경우 매일 데이터 포인트가됩니다. 이 경우에는 종가를 달리하여 데이터 포인트의 위치로 곱합니다. 첫날의 종가는 1을 곱하고, 두 번째는 2를 곱하고 세 번째는 3을 곱합니다. 그런 다음 모든 값을 합계하여 배율의 합으로 나눕니다 (이 경우 3 + 2 + 1 = 6). 첫 번째보다 세 번째 날에 더 중점을 둔 평균을 제공합니다. 물론, 우리가 더 긴 시간 창을 선택한다면, 규칙들은 모두 똑같이 적용될 것이고, 우리가 선택한 며칠 동안 문제가되지는 않을 것입니다. 이것은 원칙의 기초입니다.

지수 이동 평균 (EMA)

LWA와 마찬가지로 EMA는 최신 가격에 더 중점을두기 위해 노력합니다. 그러나 LWA의 기초적인 성격과는 달리 좀 더 복잡하고 아마도 더 세련된 방식으로 그렇게합니다. 많은 경우 지수 이동 평균은 훨씬 더 효율적이고 선호됩니다. 대부분의 경우 차트 작성 패키지에서 데이터가 산출되므로 다른 계산 방법을 알아야 할 필요가 없습니다. 즉 평균을 계산하지 않아도됩니다. 당신이 필요로하는 모든 것은 당신 앞에 놓여 있으며, 당신이해야 할 일은 그것을 이해하는 것입니다 (때로는보기보다 조금 더 힘들 수 있습니다).

보다 고급 기술로서 EMA는 LWA보다 훨씬 자주 사용됩니다. 비평가들도 있지만, SMA는 여전히 매우 유명하여 LWA는 가장 드물게 사용됩니다. EMA는 SMA보다 새로운 정보에 훨씬 더 민감합니다. 이것은 기술적 분석을 사용하는 많은 상인에게 만족스러운 정보를 제공하기 때문에 훨씬 간단한 대안보다 선호되는 이유 중 하나입니다. 동일한 차트를 두 가지 관점, 즉 SMA와 EMA의 차트에서 살펴보면 서로 다른 값의 상승 및 하강에 따라 EMA가 단순한 차트보다 훨씬 빠르게 수정되었음을 알 수 있습니다. 차이는 미묘 할 수도 있지만 여러 가지 방법으로 의사 결정에 영향을 줄만큼 중요 할 수 있습니다.

이동 평균의 주요 용도.

이전에 이미 말했듯이 이동 평균은 데이터의 환상과기만적인 요소를 없애기 위해 사용됩니다. 즉, 기술 분석가와 거래자가보다 일반적인 데이터를 기반으로 동향을 파악하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 것이 주 목적입니다. 때로는 단기간에 정보를 통해 시장 상황이 실제 상황과 다른 것으로 믿을 수 있으며 이동 평균은 가능한 오해를 처리하는 데 도움이됩니다. 또한 우리는 당신이 기억한다면 지원과 저항의 수준을 설정하는 것을 도울 수 있습니다.

이동 평균의 방향에 따라 추세를 쉽게 식별 할 수 있습니다. 이동 평균이 올라가고 가격이 그 이상이면, 우리는 확실한 상승 추세에 대해 말하고 있습니다. 그러나 이동 평균이 하락하고 가격 움직임이 그 이하이면 우리는 분명히 하락 추세를 볼 수 있습니다.

한 트렌드에서 움직임을 결정할 수있는 또 다른 방법은 두 개의 이동 평균 간의 관계를 살펴 보는 것입니다. 우리가 단기 평균보다 낮은 장기 평균을 가지고 있다면, 우리는 상승 추세에 대해 이야기하고 있습니다. 단기 평균이 장기 평균보다 낮 으면 우리는 하락 추세를 목격하고 있습니다.

이동 평균은 또한 경향 반전을 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 추세 반전을위한 두 가지 주요 신호가 있는데, 둘 다 교차로 특징 지어집니다. 첫 번째는 이동 평균과 가격 사이에 교차가있을 때입니다. 그런 일이 일어나면 우리는 아마도 추세 반전에 대해 이야기하고있을 것입니다. 이것은 물론 신호 일뿐입니다. 이는 이것이 시간의 100 %가 아니라는 것을 의미합니다. 그러나 신호가 충분히 강하고 충분한 경우 충분한주의가 필요합니다. 실제로 추세가 바뀌면 곧 이동 평균에 반영됩니다.

다른 신호는 두 개의 이동 평균 간의 크로스 오버입니다. 우리가 이것을 보게되면 거의 언제나 추세가 뒤바뀔 것이라는 확신을 가질 수 있습니다. 이동 평균이 둘 다 단기이면, 우리는 단기 추세 반전에 대해 이야기 할 것입니다. 논리적으로 말하면, 두 개의 장기 이동 평균 사이의 교차를 보면 충분히 장기간의 추세 반전을 말할 수 있습니다.

크로스 오버가 추세 반전을 나타내는 데 사용되는 것처럼 이동 평균을 지원 또는 저항 수준을 결정하는 도구로 사용할 수 있습니다. 장기 이동 평균은이 점에서 특히 유용합니다. 보안의 가격이 이동 평균에 도달 할 때까지 내려 가고 다시 돌아 오는 경우가 많습니다. 이 경우 이동 평균은 지원 수준의 역할을합니다. 우리는 가격이 아마도 그것을 깨뜨리지 않을 것이라는 것을 안다. 만약 그렇다면, 이것은 추세의 신호이므로 우리는 준비되고 시장의 현재 상태에 따라 무엇을해야할지 알 것이다.

이동 평균은 기술 분석가에게 매우 유용하며 관심을 끌고 싶지 않은 "소음"과 관련성이없는 (또는 덜 관련성이있는) 데이터를 분명히하는 데 도움이됩니다. 그들은 추세를 예측하거나 확인하는 것을 도울 수 있고 우리에게 시장 상황에 대한 좋은 개요를 줄 수 있습니다.

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