文章 "借助成交量精准洞悉交易动态:超越传统OHLC图表"

 

新文章 借助成交量精准洞悉交易动态:超越传统OHLC图表已发布:

一种将成交量分析与机器学习技术(特别是LSTM神经网络)相结合的算法交易系统。与主要关注价格波动的传统交易方法不同,该系统强调成交量模式及其衍生指标,以预测市场走势。该方法包含三个主要组成部分:成交量衍生指标分析(一阶和二阶导数)、基于LSTM的成交量模式预测,以及传统技术指标。
在技术分析领域,交易者历来主要依赖价格波动作为市场活动的主要指标。本文提出了一种独特的方法,将先进的成交量数学分析与机器学习技术相结合,重点探讨成交量模式如何为理解市场动态提供更深入地认知。我们提供了一个复杂的系统,该系统通过将LSTM神经网络与基于微积分的成交量衍生指标相结合,超越了传统的技术分析方法。

文章分为三个主要部分:第一部分讨论成交量分析的基本重要性及其数学基础;第二部分探讨成交量衍生指标和LSTM预测在识别市场机会中的实际应用;第三部分解释如何利用成交量背离分析、趋势确认和突破验证来优化交易决策。


作者:Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera

 
您是一位天才。我一直在寻找用交易量进行这种级别分析的方法。是否考虑过使用 "之 "字形指标 来分析价格方向,以及少量的需求和折扣区?如果时间允许,我会尝试这样做。
 
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嗨,谢谢!我不太确定基因......但觉得这很有趣。我会写一篇文章,介绍人字形指标和交易量。我还将继续使用交易量制定更多策略。我正在搬家,需要一些时间来做更多的工作。

 
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你好,我花了几天时间研究交易量和之字形指标,但只得到了盈亏平衡的结果......以后我可能会花更多时间研究,但现在我觉得还不足以写成一篇文章。请你自己试试看,如果这是个好办法,请指正我。)(我发现有趣的是带有 ZigZag 的 ADX ...我可能会用它写一篇文章......刚刚开始......)......我保证以后会再用 ZigZag 检查成交量。