시장 폭 무역 전략

시장 폭스.
'시장 폭'이란 무엇인가?
시장 폭은 기술 분석에서 사용되는 기법으로, 감소하는 숫자와 관련하여 발전하는 회사의 수를 분석하여 전체 시장의 방향을 측정하려고 시도합니다. 긍정적 인 시장 폭은 더 많은 회사가 더 낮은 가격으로 움직이는 것보다 더 많이 움직일 때 발생하며, 이는 황소가 모멘텀을 제어한다고 제안하는 데 사용됩니다. 반대로, 쇠퇴하는 증권의 불균형 수가 곰 같은 기세를 확인하는 데 사용됩니다.
'시장 폭'을 깨고
다수의 전진 쟁점은 완고한 시장 감정의 신호이며 광범위한 시장 상승 추세를 확인하는 데 사용됩니다. 거래자들은 52 주 최저 수준의 주가에 비해 52 주 최고치를 만든 기업의 수를 조사 할 것입니다. 왜냐하면이 데이터가 강세 또는 약세 흐름이 계속 될지에 대한 장기 정보를 제공 할 수 있기 때문입니다.

시장 폭 거래 전략
주식 시장은 합성 시장입니다. 시장에서의 전반적인 움직임은 수백 또는 수천 개의 주식 이동을 종합 한 것입니다. 따라서 이동에 참여하는 수준이 중요합니다. 얼마나 많은 주식이 위 또는 아래로 움직이는 지 알면 시장에서의 자금 흐름의 정도를 알 수 있습니다. 시장 폭은 이동에 참여하는 주식의 수를 측정합니다.
시장의 다양성 지표를위한 완벽한 안내서 : Gregory L. Morris의 시장 방향 및 힘에 대한 분석 및 평가 방법은 폭에 관한 가장 포괄적 인 책입니다.

시장 범위 표시기.
시장 폭 표시기 & # 8211; 사전 거부 번호 & # 8211; 2016 년 6 월 14 일
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시장 폭 표시기 & # 8211; 사전 거부 번호 & # 8211; 2016 년 6 월 13 일
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시장 범위 표시기 - 사전 거부 번호 - 2016 년 6 월의 3 주 전망.
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시장 폭 표시기 & # 8211; 사전 거부 번호 & # 8211; 2016 년 6 월 9 일.
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시장 폭 표시기 & # 8211; 사전 거부 번호 & # 8211; 2016 년 6 월 8 일
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시장 폭 표시기 & # 8211; 사전 거부 번호 & # 8211; 2016 년 6 월 7 일
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시장 폭 표시기 & # 8211; 사전 거부 번호 & # 8211; 2016 년 6 월 6 일
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시장 폭 표시기 & # 8211; 사전 거부 번호 & # 8211; 2016 년 6 월의 두 번째 주 전망.
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거래 시스템에서 시장의 폭을 사용합니다.
대부분의 전통적인 거래 모델은 구매 또는 판매 여부를 결정하는 규칙에 대한 유일한 데이터 입력으로 과거 가격 데이터 시리즈를 사용합니다. 그러나 이처럼 단순한 사고 방식을 넘어보다 나은 시스템을 구축 할 수 있습니다. 시장 규모에 대한 자신 만의 측정을 설계하고 수집함으로써 이러한 데이터를 거래 시스템에 통합하고 특히 많은 구성 요소가있는 시장에서 시장 역학에 대한 훨씬 더 나은 그림을 얻을 수 있습니다. 여기서는 설계된 폭 데이터의 유용성을 보여주기 위해 예제 거래 시스템을 사용합니다. E-mini S & amp; P 500 및 관련 구성 요소 주식을 살펴보면이 새로운 정보를 활용하는 규칙을 작성할 수 있습니다. 첫째, 올바른 데이터를 수집해야합니다.
시장 BREADTH 측정.
시장 폭 분석은 일반적으로 주식 시장 내의 모든 거래 된 주식에서 가져온 통계를 기반으로 주식 시장의 전반적인 행동을 연구하기 위해 헌신 된 기술 지표를 나타냅니다. 우리는 사전 / 거절 문제, 사전 / 감소 물량, 52 주간 새로운 최고치 및 최저치에 대해 모두 들었습니다. 그것들은 전체 주식 시장의 시장 데이터입니다. 좋은 소식은 이러한 폭 넓은 데이터가 실시간으로 증권 거래소를 통해 제공된다는 것입니다. 주식 시장의 전반적인 강세를 측정 할 수 있도록 쉽게 액세스 할 수 있습니다.
그러나 특정 주식 시장 지수를 거래하는 것이 가장 큰 관심사 인 상인 인 경우 광범위한 시장 폭 데이터는 최상의 분석을 위해 필요한 특정 정보를 제공하지 않을 수 있습니다. 주식 시장 지수는 주식 시장 전체에서 거래되는 수천 개의 기호와 비교할 때 작은 기호 집합 만 갖고 있습니다. 전체 주식 시장의 폭 데이터는 인덱스 구성 요소가 수행하는 작업을 정확하게 반영하지 않을 수 있습니다. 해결책은 사용자 정의 된 광범위한 데이터 표시기를 만드는 것입니다.
너의 것을 옮기기.
아이디어는 수십 년 전에 우리에게 전해준 고전적인 것들을 보는 것과는 반대로 우리 자신의 폭 넓은 측정을 디자인하는 것입니다. 측정을 정의하고 모든 구성 요소에 적용 할 수있는 한 우리는 자체 설계 한 폭 데이터를 얻을 것입니다. 우리의 광범위한 데이터는 구성 요소의 매우 특정한 측면을 측정 할 것이기 때문에 우리가 거래하는 시장에 대한 새로운 정보를 밝힐 수 있어야합니다.
시장 폭의 한 측정 기준은 3 일 간의 사전 문제 수입니다. 3 일간의 이슈는 3 일전의 종가보다 현재 가격이 높은 종목의 수입니다.
이 기준을 충족시키는 S & amp; P 500의 500 가지 구성 요소 주식을 모두 카운트함으로써 맞춤형 3 일 사전 이슈 데이터 시리즈를 얻습니다. 이 정보는 실시간으로 수집 할 수 있으며 실시간으로받은 다른 모든 데이터와 함께 사용할 수 있습니다. & rdquo; 누가 상승하고 있습니까? & rdquo; (아래)는 S & P 500에 대한 3 일간의 사전 이슈 라인의 예를 보여줍니다.
맞춤 3 일 사전 이슈 지표가 어떻게 설계 되었기 때문에 3 일 간의 거절 문제가 필요하지 않습니다. 더 넓은 주식 시장과는 달리 우리가 신경 쓰는 500 개의 상징이 있습니다. 예를 들어, 3 일 전진 쟁점의 가치가 오늘 300 일 경우 변동이없는 주식의 중요하지 않은 영향을 무시하면 3 일 쇠퇴 문제의 해당 가치는 200이어야합니다.
3 일 전진 문제 데이터 시리즈는 범위 제한 (0부터 500까지)이므로 오실레이터처럼 작동한다고 가정 할 수 있습니다. 이 시장 폭 데이터의 유용성을 조사하기위한 한 가지 접근법은 E-mini S & P 500 지수 선물에 대한 가격 예측 측면에서 데이터 시리즈를 사용하여 간단한 과매 수 / 과매도 시스템을 구현하는 것입니다.
초과 매수 조건은 높은 값으로 정의 할 수 있습니다. 다시 말해, 3 일 전에 종가보다 많은 수의 개별 종목이 거래되고 있습니다. 낙폭 과대 상태의 경우, 3 일 전부터 닫히는 개별 주식의 수가 많습니다. 두 경우의 가정은 어느 한 상태의 극한 성질이 유지되지 않을 것이라는 것입니다. 시장이 파산하면 시장이 방향을 바꾸는 경향이있다. 물론, 극단을 정의하는 것이 움직이는 표적이 될 수 있습니다. 이는 단순 과매 수 / 과매도 시스템에 대한 인정 된 문제이지만 그 유용성에서 빼는 것이 아닙니다.
다음은 시스템의 규칙과 사양입니다.
항상 시장에 있습니다.
정기적 인 거래 시간.
130 분 막대가 사용됩니다 (E-mini S & amp; P 거래의 마지막 15 분 제외)
SPD3A = 3 일 전진 문제.
SMA = SPD3A에서 8 기 간 단순 이동 평균.
SPD3A & gt; SMA와 SPD3A는 220을 초과합니다.
SPD3A & lt; SMA와 SPD3A는 360도 아래로 교차합니다.
평이한 영어로 시스템은 항상 길거나 짧은 위치로 시장에 머물러 있습니다. 3 일 선행 이슈가 과도한 상황에서 증가하는 추세를 보이면서 시스템은 오래갑니다. 이 시스템은 3 일 선행 이슈가 과매 수 상태에서 떨어지면서 그 추세를 밑도는 경우에 짧아집니다.
E-mini S & amp; P 500에서 정규 거래 시간의 마지막 15 분을 버려야하는 이유는 그 기간 동안의 폭 데이터가 없기 때문입니다. 모든 구성 요소 (S & P 500를 구성하는 개별 주식)가 활발하게 거래되는 동안 광범위한 데이터 만 수집 할 수 있습니다. 이것은 폭 데이터의 한계입니다.
& ldquo; 거래 규칙 & rdquo; (위의)는 NeoTicker 수식으로 작성된 시스템에 대한 규칙을 보여줍니다 (이러한 간단한 규칙은 사용자 정의 시스템을 허용하는 합리적으로 유연한 거래 시스템 소프트웨어로 쉽게 이식 할 수 있습니다). & ldquo; 폭 넓은 연주하기 & rdquo; (아래)는 시스템이 3 일간의 사전 이슈 라인 및 평균과 관련하여 길고 짧게되는 방식을 그래픽으로 묘사합니다.
시스템의 성능은 여러면에서 흥미 롭습니다 (& ldquo; 가격없이 가격 & rdquo; 참조).
첫째, S & amp; P 500은 테스트 기간 동안 약 400 포인트 상승했으며, 이는 E-mini S & amp; P 500에서 실행되는 구매 및 보류 전략에 대해 약 2 만 달러의 이익으로 변환됩니다. 여기에 제시된 시스템은 이 접근법이 몇 가지 장점이 있으며 더 많은 조사가 필요함을 입증하는 것보다 두 배 이상입니다.
둘째, 시스템의 단점은 구매 및 보유 전략만큼 돈을 벌고 있다는 것입니다. 그런 강세장에서 시스템은 베타 (시장에 대한 간단한 노출)에 지나치게 의존하지 않는다는 것을 의미합니다.
그러나 기본 모델을 실생활에 배치하기 전에 항상 문제가 있습니다. 예를 들어, 시스템은 시장 충격으로부터 스스로를 보호하기 위해 자금 관리 규칙을 사용하지 않습니다. 따라서 대규모 삭감이 예상됩니다. 이 개념을 바탕으로 거래 시스템을 구축하려는 경우 & mdash; 또는 그 어떤 개념이든간에, 돈 관리 및 위험 관리 세부 사항을 먼저 파악해야합니다.
마지막으로 시스템의 의사 결정은 가격 시리즈 자체와는 독립적이므로 S & P 500 지수와 높은 상관 관계가있는 다른 계측기의 타이밍 도구로 사용할 수 있습니다.
자신의 시장 폭 데이터를 실시간으로 수집하는 몇 가지 방법이 있습니다. 일부 실시간 거래 플랫폼은 여러 기호와 표시기 값의 조합을 기반으로 합성 기호를 구성 할 수 있습니다. 플랫폼에이 기능이있는 경우 사용자 정의 폭 데이터를 직접 정의 할 수 있습니다. 일부 플랫폼에서는 이러한 합성 기호에 대한 기록 데이터를 재구성 할 수 있기 때문에 사용자 정의 된 폭 넓은 디자인에 대한 연구를 쉽게 수행 할 수 있습니다.
이러한 기능을 지원하지 않는 플랫폼의 경우 차트의 여러 데이터 시리즈에서 작동하는 사용자 지정 지표를 작성하여 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다. 이 접근법의 단점은 구성 요소를 변경할 필요가있을 때 이전 데이터를 저장할 수 없다는 것입니다.
디자인 된 폭 데이터를 실시간으로 수집하는 동안 업데이트 된 구성 요소 목록을 유지해야합니다. 한 달 안에 몇 가지 문제 만 색인으로 바뀌거나 바뀌면 데이터의 유용성에 큰 영향을주지 않습니다. 따라서 매일 구성 요소 목록을 업데이트 할 필요가 없습니다. 일반적으로 한 달에 한 번 구성 요소 변경 사항을 따라 잡을 수 있으면 수집 한 데이터가 정확합니다.
그러나 데이터 수집과 관련하여이 간단한 3 일 사전 이슈 시스템은 주식 지수를 어떻게 거래 하는지를 향상시키기 위해 자신의 폭 측정을 설계하는 방법의 예일뿐입니다. 고전적인 폭 측정의 개선 된 버전을 갖는 것의 유용성을 보여줍니다. 보다 정교한 너비 데이터를 직접 만들면 거래하는 색인에 대한보다 유용한 정보를 알 수 있습니다.