埃利奥特和甘恩已成为世界贸易界家喻户晓的名字。这些技术分析的先驱者发展了一些在该领域应用最广泛的技术。但是拉尔夫·纳尔逊·埃利奥特和W.D.甘恩是怎么想到这些技术的,他们是怎么变得如此成功的呢?说实话,这并不像听起来那么难!本文将带您完成构建自己的自定义指标的过程,您可以使用该指标在竞争中获得优势。
回想一下,技术分析背后的理论表明,财务图表考虑了所有的事情,即所有的基本面和环境因素。该理论接着指出,这些图表显示了可以通过技术指标来解释的心理学元素。
为了更好地理解这一点,让我们看一个例子。斐波那契回溯是从一个数学序列推导出来的:1,1,2,3,5,8,13等等。我们可以看到当前的数字是前两个数字的总和。这与市场有什么关系?事实证明,这些回溯水平(33%,50%,66%)影响交易者的决策,以至于这些水平已经成为一组心理支持和阻力水平。这个想法是,通过在图表上找到这些点,人们可以预测未来价格走势的方向。
所有的指标都是用来预测某一特定条件下的价格走势。交易员试图预测两个基本情况:
偶尔,指标会直接预测这两个因素——就像布林格带或埃利奥特波那样——但指标通常会制定一套规则来发布预测。
例如,当使用宽度推力指示器(由表示动量水平的线表示)时,我们需要知道哪些水平是相关的。指标本身只是一条线。广度-推力指标与相对标准指数(RSI)类似,因为它是“区间指标”,用于衡量价格走势的动量。当直线位于中间带时,动量很小。当它上升到上层区域时,我们知道动量增加了,反之亦然。当动量从低水平上升时,可以看多仓位,在高水平动量达到峰值后看空仓位。重要的是要制定规则来解释指标变动的含义,以便使其有用。
考虑到这一点,让我们看看创建预测的方法。指标主要有两类:独特指标和混合指标。只有通过图表分析的核心要素才能制定独特的指标,而混合指标可以结合核心要素和现有指标。
独特的指标基于图表和数学函数的固有方面。以下是两个最常见的组件:
模式只是在给定的时间段内重复明显的价格序列。许多指标使用模式来表示未来可能的价格变动。例如,Elliott波动理论的前提是,所有价格都以某种模式移动,该模式在以下示例中简化:
交易员还可以使用许多其他简单的模式来确定周期内价格变动的区域。其中一些包括三角形、楔形和矩形。
这些类型的模式可以在图表中识别,只需查看它们;然而,计算机提供了一种更快的方法来完成这项任务。计算机应用程序和服务提供了自动定位这些模式的能力。
数学函数的范围可以从价格平均到基于体积和其他度量的更复杂的函数。例如,布林带只是移动平均线上下的固定百分比。这个数学函数给出了一个清晰的价格通道,显示支持和阻力水平。
混合指标使用现有指标的组合,可以被认为是过于简单的交易系统。有无数种方法可以组合元素以形成有效的指标。下面是MA交叉的一个例子:
这个混合指标利用了几个不同的指标,包括移动平均线的三个实例。首先必须根据价格历史绘制三天、七天和二十天的移动平均线。然后规则寻找一个交叉点来购买证券,或者寻找一个交叉点来**。该系统指出了可以预期的价格变动水平,并提供了一种合理的方法来估计何时会发生这种情况(随着线越来越近)。可能是这样的:
交易员可以通过以下几个简单步骤创建指标:
假设我们想创建一个指标来衡量市场最基本的要素之一:价格波动。我们指标的目标是根据这种波动模式预测未来的价格走势。
我们希望开发一个独特的指标使用两个核心元素,一个模式和数学函数。
查看XYZ公司股票的周线图,我们注意到牛市和熊市之间的一些基本波动,每个波动持续大约5天。由于我们的指标是衡量价格波动,我们应该对定义波动的模式和定义这些波动范围的数学函数“价格平均数”感兴趣。
现在我们需要定义管理这些元素的规则。这些模式最容易定义:它们只是每五天左右交替出现的看涨和看跌模式。为了建立一个平均值,我们取了一个上升趋势持续时间的样本和一个下降趋势持续时间的样本。我们的最终结果应该是这些行动发生的预期时间段。为了定义波动的范围,我们使用了相对高和相对低的值,并将它们设置在周线图的高和低位置。接下来,要根据过去的倾斜/下降创建当前倾斜/下降的预测,我们只需平均总倾斜/下降,并预测未来发生的相同测量移动(+/-)。移动的方向和持续时间同样由模式决定。
我们采用这种策略并手动测试,或者使用软件来绘制它并生成信号。我们发现,它可以成功地返回5%,每次摆动(每五天)。
最后,我们接受这个概念,用真金白银交易。
构建自己的指标需要对技术分析进行更深入的研究,然后将这些基本组件开发成独特的东西。最终,目标是在其他交易者中获得优势。看看拉尔夫·纳尔逊·艾略特或W。D.江恩。这些成功的指标不仅使它们在交易中占据优势,而且在全球金融界也广受欢迎并声名狼藉。
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