文章 "周期与交易"

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本文将探讨如何在交易中运用周期理论。我们将考虑基于周期模型构建交易策略。

交易者面临的主要任务是预测价格走势。交易者会基于某种模型构建自己的预测。其中，最简单且直观的模型之一便是价格周期性波动模型。

任何周期性模式背后的基本思想是，各种因素相互作用，从而形成价格走势周期。这些周期可能在持续时间和强度上有所不同。如果您了解这些周期的参数，那么交易操作将变得非常简单：在周期达到最低点时开立多头仓位，在周期达到最高点时卖出平仓。

让我们看一下该模型如何应用于实践中。


作者：Aleksej Poljakov

 
请特别聪明的人说明一下：

是在优化结果出来之后？还是在 "迎面 "直行时？向前
 
Ivan Butko #:
请特别聪明的人说明一下：

是在优化结果出来之后？还是在 "迎面 "直行时？结果

前两个是优化结果，其他的都是我自己摸索出来的，然后尝试了参数 +/- 剩下我最喜欢的。

 
Aleksej Poljakov #:

前两个参数--优化，以及所有其他参数--我先试了一下，然后尝试参数 +/- 留下我更喜欢的参数

谢谢

 
Ivan Butko #:

谢谢

还有其他可能性--用价格的对数代替价格。这样时间序列就会变得平滑，您就可以抛开所有的均线等。

第二种是使用不同精确度的差值......但是，在这里我绞尽脑汁--如何简单地解释它。

 
乍一看，这些材料似乎很有趣....。我会重新阅读，看看拍卖会上有什么...在这里给您反馈。谢谢。
 
在脉冲均衡理论中，有一个 M 周期性的概念。
 
您是否考虑过创建一个自适应引擎，对市场条件进行评估，并尝试为当前条件选择最佳优化方案？
 
CapeCoddah #:
这篇文章写得很好，但它也是一个饼干罐，有这么多替代方案可以尝试。您是否考虑过建立一种自适应机制，对市场条件进行评估，并尝试选择最适合当前条件的优化方案？

适应的一种方法是同时评估多个周期。而且，这比想象的要容易得多。例如，您可以这样做。第一个周期 - 连续计数。第二个周期 - 一个接一个地采集价格样本。以此类推。将这些周期组合起来，就能得出当前市场状态的独特图景。

 
谢谢你的好建议，我会试一试，然后告诉你，但需要一段时间。
 

🚫 红旗：

  1. 无法使用的默认参数：

    • iPeriod = 870 , R = -940 , S = 450 → 短期交易的荒谬值

  2. 未触发交易：

    • EA 在每个新条形图中只 评估一次 信号，默认参数几乎从未达到信号逻辑阈值。

  3. CalcLWMA() 在原始数据中 使用静态累加器--随着时间的推移会导致完全无效的结果。

  4. 代码中没有回溯测试 或验证--文章中也没有提供指标 供实时可视检查。

  5. 在没有可共享证据或 MQ5 信号链接的情况下吹嘘股票增长。

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