볼린저 밴드 표시기 작업

마지막 업데이트: 2022년 4월 9일 | 0개 댓글
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UNI/USD 1일 가격 차트, 출처: TradingView

이진 옵션 속초시

Bollinger Bands 모멘텀 모델 Trading Strategy Setup. I Trading Strategy. Developer John Bollinger Bollinger Bands 개념 Bollinger Bands를 기반으로 한 추세 거래 전략 연구 목표 3 상 모델의 Long Short Neuter의 성능 검증 사양 표 1 결과 그림 1-2 거래 설정 Long Trades Close i 1 UpperBand i 1 짧은 거래 닫음 1 LowerBand i 1 지수 i. Current Bar Trade Entry 롱 트레이드 오픈에서의 구매는 낙관적 인 위치에 놓였습니다. 쇼트 트레이드 오픈에서의 매도는 약세 매매 출구 표 1 포트폴리오 42 선물 시장 4 가지 주요 시장 부문 원자재, 통화, 이자율 및 주식 지수 1980 년 이후 36 년 데이터 매트릭스 MATLAB. II 감도 테스트 모든 3 차원 차트에는 이익을위한 2 차원 등고선 차트 요인, 샤프 비율, 궤양 성능 지수, CAGR, 최대 인하 (Drawdown), 수익성있는 거래 비율 (%), 평균 손실 평균 비율 최종 그림은 형평성 곡선의 감도를 보여줍니다. 표 1. 그림 1의 포트폴리오 성과 입력 표 1. Commission Slitage 0.Bollinger Bands Introduction. Bollinger Bands는 1980 년대 초 John Bollinger가 창안 한 기술 거래 도구입니다. 적응 거래 밴드에 대한 요구와 변동성은 당시에 널리 믿어 지듯이 정적이 아니라 동적이었습니다. Bollinger Bands의 목적은 높고 낮음의 상대적인 정의를 제공하는 것입니다. 정의 가격은 상위 밴드에서 높고 하위 밴드에서 낮습니다. 이 정의는 엄격한 패턴 인식을 사용하고 가격 행동을 지표 행동과 비교하여 체계적인 거래 결정에 도달하는 데 유용합니다. 볼링 밴드는 증권 가격과 관련하여 그려지는 세 개의 곡선으로 구성됩니다. 중간 밴드는 보통 중기 경향의 척도입니다 상위 밴드와 하위 밴드의베이스가되는 간단한 이동 평균 상하 밴드와 중간 사이의 간격 밴드는 변동성, 일반적으로 평균에 사용 된 동일한 데이터의 표준 편차에 의해 결정됩니다. 기본 매개 변수, 20 기간 및 표준 편차 2 개가 용도에 맞게 조정될 수 있습니다. 볼린저 밴드를 실제로 사용해보십시오. 볼링거 사용법 알아보기 밴드 Bollinger Bollinger Bands John Bollinger, CFA, CMT의 책 22 Bollinger Band 규칙을 작성하십시오. Bollinger Bands, 웨비나 및 John의 최신 작품에 대한 이메일을 수시로 보냅니다. 정보를 공유하지 않습니다. John Bollinger의 월간 자본 성장 편지 분석 및 시장에 대한 논평과 John Bollinger의 투자 권고. CGL 구독자 영역. 2017 년 2 월 발췌 현재 전망. 미국 주식에 대한 우리의 현재 전망은 매우 긍정적입니다. 우리는 중기 적으로 높은 가격을 기대합니다. 시장 내부는 강하고, 참여는 넓고 성장합니다 관심을 끌고있다 새로운 52 주 최고는 강하게 남아 있고 새로운 최저는 존재하지 않는다 언론의 의견은 종종 부정적이어서 ou CNBC, MarketWatch 및 Yahoo Finance와 같은 웹 사이트를 조사한 결과 밸류에이션은 높지만 이것이 부정적인 요소는 아닌 것으로 보았습니다 또 다른 잠재적 인 부정적인, 이자율 상승, 볼링 밴드 특징. 봉투를 형성하기 위해 가격 구조 안과 주위에 그려진 선인 밴드는 우리가 관심을 갖고있는 봉투 가장자리 근처의 가격 행동입니다. 기술적으로 기반을 둔 투자가가 이용할 수있는 가장 강력한 개념 중 하나이지만 일반적으로 믿는 것처럼 밴드를 만지는 가격에 기초한 절대적 매매 신호를 제공하지 않습니다. 그들이하는 일은 가격이 높거나 상대적으로 낮음이 정보로 무장 한 지능형 투자자는 가격 행동을 확인하기 위해 지표를 사용하여 구매 및 판매 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 하지만 시작하기 전에 우리가 다루고있는 것의 거래 거래 밴드는 봉투를 형성하기 위해 가격 구조와 그 주변에 그려진 선입니다. 우리가 특히 관심을 갖고있는 봉투 가장자리 근처의 가격 작용입니다. 제가 만난 거래 밴드에 대한 최초의 언급 기술 문학에서 Profit Magic of Stock Transaction Timing 저자 JM Hurst의 접근법은 순환 식별을 돕기 위해 가격 주위에 매끄러운 봉투를 그리는 것과 관련이 있습니다. 그림 1은이 기법의 예를 보여줍니다. 특히주기의 다른 봉투 사용에 유의하십시오. 거래 밴드의 아이디어에서 다음 주요 발전은 1970 년대 중반에서부터 특정 포인트 수나 고정 된 비율로 이동 평균을 상하로 움직여서 가격을 둘러싼 봉투를 얻는 개념이 인기를 얻음에 따라 1970 년대 중후반에 나왔습니다. , 많은 사람들이 여전히 사용하고있는 접근법 좋은 예가 그림 2에 나와 있는데, 여기서는 다우 존스 산업 평균 D JIA 사용 된 평균은 21 일 이동 평균입니다. 밴드는 위아래로 4 위씩 이동합니다. 이러한 차트를 만드는 절차는 간단합니다. 먼저 원하는 평균을 계산하고 플롯 한 다음 평균에 1을 곱하여 상위 밴드를 계산합니다 선택한 백분율을 더한 값 1 0 04 1 04 다음으로 평균에 1과 선택한 백분율의 차이를 곱하여 하위 대역을 계산합니다. 1 - 0 04 0 96 마지막으로 두 밴드를 플롯합니다. DJIA의 경우 가장 인기있는 두 평균은 20 일 및 21 일 평균과 가장 인기있는 비율은 3 5에서 4 0 범위에 있습니다. 다음 주요 혁신은 Bomar Securities의 Marc Chaikin에서 나 왔으며 시장에서 대역폭을 설정하는 방법을 찾으려 시도했습니다 이전에 사용 된 직관적 인 방법이나 무작위 추출 방식보다는 지난 해에 고정 된 비율의 데이터를 포함하도록 밴드를 구성 할 것을 제안했습니다. 그림 3은 21 일 평균을 제시하고 제안 된이 강력하면서도 매우 유용한 접근 방식을 보여줍니다 밴드는 85 개의 데이터를 포함해야합니다. 따라서 밴드는 3만큼 위로 이동하고 2만큼 아래로 이동합니다. Bomar 밴드가 결과가됩니다. 밴드의 폭은 상단 및 하단 밴드에 따라 다릅니다. 지속 된 황소 이동에서 상위 밴드 폭 확장되고 낮은 밴드 너비는 축소 될 것입니다. 반대는 베어 마켓에서 사실입니다. 전체 밴드 너비가 시간에 따라 변할뿐만 아니라 평균 주변의 변위도 또한 바뀝니다. 시장에서 무슨 일이 일어나고 있는지는 항상 말하기보다 좋은 접근법입니다 시장 할일 1970 년대 후반, 거래 보증 및 옵션과 1980 년대 초 인덱스 옵션 거래가 시작되었을 때, 나는 변동성을 핵심 변수로 집중했다. 변동성에 대해, 나는 다시 자기 자신의 거래 접근 방식을 만들었다. 밴드 나는 밴드 폭을 설정하는 방법으로 표준 편차를 선택하기 전에 몇 가지 변동성 측정을 테스트했습니다. 특히 극단적 인 편차에 대한 민감도 때문에 표준 편차에 관심이있었습니다. res Bollinger Bands는 시장에서 큰 움직임에 대해 대단히 빠르게 반응합니다. 그림 5에서 Bollinger Bands는 20 일 단순 이동 평균 위와 아래의 두 표준 편차로 표시됩니다. 표준 편차를 계산하는 데 사용 된 데이터는 단순 이동 평균에 사용되는 것 본질적으로, 이동 평균 주위의 플롯 밴드에 대한 이동 표준 편차를 사용합니다. 계산의 시간 프레임은 중간 - 용어 경향을 설명하는 것과 같습니다. 많은 역전 현상이 밴드 근처에서 발생합니다 그리고 평균은 많은 경우에 지원과 저항을 제공한다는 것을 의미합니다. 가격의 다른 측정을 고려할 때 큰 가치가 있습니다. 일반적인 가격, 높은 낮은 마감 3은 유용하다고 판별 된 측정 값 중 하나입니다. 가중치가 높고 낮음 낮음 닫기 4, 또 하나입니다 명확성을 유지하기 위해, 저는 거래 밴드에 대한 논의를 밴드 건설을위한 마감 가격의 사용으로 한정 할 것입니다. 제 1 차 초점은 중간 기간이지만 짧고 짧습니다 ong-term applications 역시 잘 작동 중간 트렌드에 초점을 맞추면 장단기 영역에 대한 참조, 즉 값어치없는 개념에 대한 하나의 수단이됩니다. 주식 시장과 개별 주식에 대해 20 일 기간은 Bollinger Bands 중기 경향을 기술하고 폭 넓은 수용을 얻었습니다. 단기 추세는 10 일 계산 및 50 일 계산에 의한 장기 추세에 잘 부합하는 것으로 보입니다. 선택한 평균은 선택한 시간 프레임 이것은 거의 항상 크로스 오버 구매 및 판매에 가장 유용한 것으로 입증 된 평균 길이와 다른 평균 길이입니다. 적절한 평균을 식별하는 가장 쉬운 방법은 맨 아래부터 위로 첫 번째 이동의 수정을 지원하는 옵션을 선택하는 것입니다. If 평균은 보정에 의해 관통되고, 평균은 너무 짧다. 차례로 보정이 평균에 미치지 못하면 평균이 너무 길다. 정확하게 볼린저 밴드 표시기 작업 선택되는 평균은 거의 모든 시장이나 보안에 적용 할 수 있습니다. 모든 시장과 이슈에 대해 20 일간의 계산 기간을 시작점으로 삼고, 상황은 나를 그렇게하도록 강요합니다. 관련된 기간의 수를 늘리면, 표준 편차의 수를 늘릴 필요가 있습니다. 50주기, 2 및 10 표준 편차는 좋은 선택이며, 10주기는 1 9 시간입니다. 작업은 상당히 양호합니다 .0 1 표준 편차가 2 1 표준 편차가 10 기간에 표준 편차가 1 9입니다. 상위 대역 50 일 SMA 2 1 중간 대역 50 일 SMA 하위 대역 50 일 SMA - 2 1 s 상위 대역 10 - 일 SMA 1 9 s 중간 대역 10 일 SMA 낮은 대역 10 일 SMA - 1 9 s. 대부분의 경우, 기간의 성격은 중요하지 않습니다. 모두 정확하게 지정된 볼링 밴드에 반응하는 것 같습니다. 분기 별 데이터, 그리고 많은 상인들이 intraday 기준으로 적용 알아요. Upp의 낮은 밴드 거래 밴드는 가격이 상대적으로 높거나 낮은 지 여부에 대한 질문에 답합니다. 이 문제는 실제로 상대적인 구로 중심에 있습니다. 거래 밴드는 오히려 감동을 받아서 단순히 매매 신호를 내지 않고, 프레임 워크를 제공합니다 어떤 이전의 연구는 이동 평균으로부터의 표준 편차로 측정 된 추세와의 편차가 극한의 과매 수 및 과매 수 상태를 결정하는 데 사용되었다고 말했지만, 나는 매수의 세대로서 거래 밴드의 사용을 권장한다. 매도 및 계속 신호를 밴드 내에서 가격의 작용과 비교하여 비교할 수 있습니다. 가격 태그 상단 밴드 및 표시 액션이 확정하면 매도 신호가 생성되지 않습니다. 반면에 가격 태그가 상단 밴드 및 표시기 행동은 그게 아니라는 것을 확인하지 못합니다. 우리는 판매 신호를 가지고 있습니다. 첫 번째 상황은 판매 신호가 아닙니다. 구매 신호가 있으면 계속 신호입니다. 밴드 내에서의 가격 행동으로부터 신호를 생성하는 것도 가능합니다. 밴드 외부에 형성된 상단 차트 형성과 밴드 내부의 두 번째 톱은 판매 신호를 구성합니다. 두 번째 최상위 위치에 대한 요구 사항은 없습니다 밴드에만 상대적으로 첫 번째 톱 이것은 두 번째 푸시가 명목상의 새로운 최고치로가는 톱을 스포팅하는 데 종종 도움이됩니다. 물론 반전은 로우에 해당합니다. 백분율 bb 및 대역폭 b라고하는 Bollinger Bands에서 파생 된 표시기는 조지 레인이 stochastics에 사용했던 공식을 사용하여 큰 도움이 될 것입니다. 지표 b는 우리가 밴드 내에서 어디에 있는지 알려줍니다. 0과 100으로 묶인 stochastics과는 달리, b는 가격이 외부에있을 때 음의 값과 100 이상의 값을 취할 수 있습니다 밴드의 100에서 우리는 상위 밴드에 있습니다. 0에서 우리는 하위 밴드에 있습니다. 100 이상에서는 상위 밴드 위이고 하위 밴드는 0 아래입니다. 하위 밴드입니다. 하위 밴드 - 하위 밴드입니다. 비 우리는 가격 행동을 지표 행동과 비교한다. 큰 푸시 다운에서 b에 대해 -20, 상대 강도 지수 RSI에 대해 35라고 가정하자. 다음 집회에서 가격 수준을 약간 낮추려면 b가 10으로 떨어지는 반면, RSI는 40에서 멈 춥니 다. 우리는 밴드 내에서 가격 행동으로 인한 구매 신호를 얻습니다. 밴드의 바깥 쪽에서 첫 번째 낮은 밴드가 나오고, 밴드 내부에서 두 번째 밴드가 만들어졌습니다. 구매 신호가 RSI에 의해 확인되었습니다. 따라서 우리에게 확정 된 구매 신호를 줄 수 있습니다. 윗쪽 밴드 - 낮은 밴드. 띠와 표시기는 모두 좋은 도구이지만, 결합하면 시장에 대한 결과적인 접근이 강력 해집니다. 볼링거 밴드에서 파생 된 다른 지표 인 Bandwidth가 또한 흥미로울 수 있습니다 거래자 밴드의 폭을 이동 평균의 퍼센트로 표현 밴드가 급격히 좁혀지면 가까운 장래에 변동성의 급격한 팽창이 일어난다. 예를 들어 Standard Poor s 500의 밴드 폭이 2보다 작 으면 ~에 이르렀다. 장엄한 움직임 시장은 실제로 진행되기 전에 밴드가 바짝 죄어진 볼린저 밴드 표시기 작업 이후 1991 년 1 월이 좋은 예가되는 방향으로 가장 빈번히 시작됩니다. 다중 선선도를 피하십시오. 기술적 분석을 성공적으로 사용하기위한 기본 규칙은 다중 공선 성을 나타내는 다중 공선 성을 피할 것을 요구합니다 단순히 동일한 정보를 여러 번 계산하는 것입니다. 동일한 일련의 마감 가격에서 파생 된 서로 다른 4 가지 지표를 사용하여 서로를 확인하는 것이 완벽한 예입니다. 종가에서 파생 된 하나의 지표, 수량 및 가격 범위에서 나온 마지막 지표 유용한 지표 그룹을 제공 할 것이다. 그러나 RSI, 이동 평균 합산 발산 MACD 및 모든 비율이 종가에서 파생 된 것으로 가정하고 유사한 시간 범위를 사용하는 것은 결합하지 않을 것입니다. 그러나 여기서는 구매 및 판매를 생성하기 위해 밴드와 함께 사용하는 세 가지 지표가 있습니다 문제없이 실행하라 가격만으로 도출 된 지표에서 RSI는 좋은 선택입니다 Clos 가격 및 거래량이 합쳐져서 잔고를 생산할 수있는 또 다른 좋은 선택 마지막으로, 가격 범위와 거래량이 합쳐져 돈 흐름을 만들어냅니다. 다시 좋은 선택은 없습니다. 너무 높지 않으므로 함께 결합하여 훌륭한 기술 도구 그룹으로 묶을 수 있습니다. MACD가 RSI로 대체 될 수 있습니다. 예를 들어, 상품 채널 색인 CCI는 밴드와 함께 사용하기위한 초기 선택 이었지만, 밝혀진 바와 같이 가난한 사람이었습니다. 특정 시간대의 밴드 자체 결론은 밴드 내의 가격 액션을 잘 알고있는 표시기의 동작과 비교하는 것입니다. 신호 확인을 위해 다른 인디케이터의 동작을 비교할 수 있습니다. 볼링 밴드는 John Bollinger, 볼린저 밴드 표시기 작업 CFA, CMT에 의해 만들어졌고 1983 년에 출판되었습니다. 완전히 적응 가능한 거래 밴드를 만들기 위해 개발되었습니다. Bollinger Bands의 사용을 다루는 다음 규칙이 q에서 수집되었습니다 우리는 Bollinger Bands와 함께 25 년 동안 가장 자주 경험 해왔다. Bollinger Bands는 높고 낮은 상대적인 정의를 제공한다. 정의 된 가격은 상위 밴드에서 높고 하위 밴드에서 낮다. 이 상대적인 정의는 가격 행동 및 지표 행동을 통해 구매 및 판매 의사 결정을 결정할 수 있습니다. 적절한 지표는 모멘텀, 거래량, 센티멘트, 미결제, 시장 간 데이터 등에서 도출 될 수 있습니다. 하나 이상의 지표가 사용 된 경우 지표가 직접 관련되지 않아야합니다 예를 들어, 운동량 표시기는 볼륨 표시기를 성공적으로 보완 할 수 있지만 두 개의 운동량 표시기는 하나보다 우수합니다. 볼린저 밴드는 M 상판과 W 상판과 같은 순수한 가격 패턴을 명확하게 정의하는 데 패턴 인식에 사용될 수 있습니다. 등등. 밴드의 태그는 바로 그것입니다. 태그는 신호가 아닙니다. 상단 Bollinger 밴드의 태그는 자체 판매 신호가 아닙니다. 하단 Bollinger 밴드의 태그는 in-a가 아닙니다. 트렌드 시장에서는 가격이 상승 할 수 있고, 위쪽 Bollinger 밴드를 걷고, 아래쪽 Bollinger Band를 내린다. Bollinger 밴드 바깥 쪽은 초기에는 계속 신호이고, 반전 신호는 아니다. 많은 성공적인 변동성 브레이크 아웃 시스템. 이동 평균 및 표준 편차 계산을위한 20 개 기간의 기본 매개 변수와 밴드 폭의 두 표준 편차가 바로 기본값입니다. 특정 시장 작업에 필요한 실제 매개 변수는 다를 수 있습니다. 평균 Bollinger Band는 크로스 오버를위한 최상의 제품이 아니어야합니다. 중간 기간의 추세를 설명해야합니다. 지속적인 가격 억제 평균을 길게하면 표준 편차의 수를 20에서 2로 늘릴 필요가 있습니다 기간을 50주기에서 2 1로 감소시킨다. 마찬가지로 평균을 줄이면 표준 편차의 수는 20주기에서 2에서 10주기에서 1 9로 감소해야한다. 표준 Bollinger 밴드는 단순한 이동 평균을 기반으로합니다. 이것은 표준 편차 계산에 간단한 평균이 사용되고 논리적으로 일관성이 있기를 원하기 때문입니다. 지수 Bollinger Bands는 큰 가격 변화로 인한 밴드 폭의 급격한 변화를 제거합니다. 계산 창 돌아 가기 중간 대역과 표준 편차를 계산할 때 지수 평균을 사용해야합니다. 밴드 구성시 표준 편차 계산을 사용하여 통계적으로 가정하지 말아야합니다. 정상이고 Bollinger Bands의 대부분의 배치에서 일반적인 샘플 크기는 통계적으로 의미가 너무 작습니다. 실제로 Bollinger Bands 내부의 데이터는 기본 매개 변수가 아닌 90 개가 아니라 95 개입니다. b는 Bollinger Bands와 관련된 위치를 알려줍니다. 밴드 내의 위치는 Stochastics의 공식을 적용하여 계산됩니다. b는 Bollinger Bands를 사용하여 divergences, 패턴 인식 및 거래 시스템의 코딩을 식별하는 것보다 더 많이 사용합니다. 인디케이터는 프로세스에서 고정 임계 값을 제거하여 b로 정규화 할 수 있습니다. 이 플롯을 수행하려면 50주기 이상의 Bollinger Bands를 사용하십시오. 표시기를 누른 다음 표시기의 b를 계산합니다. BandWidth는 Bollinger 밴드의 너비를 알려줍니다. 원시 너비는 중간 밴드를 사용하여 정규화됩니다. 기본 매개 변수를 사용하여 BandWidth는 배율 계수의 4 배입니다. BandWidth는 다양한 용도로 사용됩니다. 볼링 볼린저 밴드 표시기 작업 밴드는 주식, 인덱스, 외환, 상품, 선물, 옵션 및 채권을 포함하여 대부분의 금융 시계열에서 사용할 수 있습니다. 볼링 밴드는 모든 길이, 5 분, 1 시간, 매일, 매주 등 핵심은 막대가 가격 형성 메커니즘에 대한 견고한 그림을 줄만큼 충분한 활동을 포함해야한다는 것입니다. rk. Bollinger Bands는 오답이 도움이 될 수있는 설정을 식별하는 데 도움이 아니라 지속적인 조언을 제공하지 않습니다. John Bollinger의 메모 Bollinger Bands와 같은 분석 기법을 발명 한 큰 즐거움 중 하나는 다른 사람들이 Bollinger Bands의 사용법을 다루는이 규칙은 사용자가 자주 묻는 질문과 25 년간의 밴드 사용 경험을 바탕으로 작성되었습니다. Bollinger Bands를 사용하는 여러 가지 방법이 있지만이 규칙은 좋은 출발점이되어야합니다. Bollinger Bands에 대해 자세히 볼린저 밴드 표시기 작업 알아보십시오. 22 개 규칙을 다루는 웹 세미나를 보려면 22 Bollinger Bands 사용 규칙을 클릭하십시오. Bollinger Capital Management 판권 소유.

Amazon FinSpace – 금융 서비스를 위한 데이터 관리 및 분석 기능

데이터 관리는 금융 서비스 산업 (FSI) 의 핵심입니다. 저는 사설 은행 및 펀드 관리 회사에서 근무했으며 분석가가 포트폴리오 관리, 주문 관리 및 회계 시스템과 같은 내부 데이터 소스는 물론 실시간 시장 피드, 과거 주식 가격 및 대체 데이터 시스템과 같은 외부 데이터 소스에서 수백 페타바이트의 데이터를 수집, 집계 및 분석할 수 있도록 도왔습니다. 이 기간 동안 내부 사일로 조직의 데이터에 접근하고, 권한을 관리하고, 점점 늘어나고 복잡한 환경에서 반복되는 작업을 자동화하는 시스템을 구축하기 위해 노력했습니다.

현재 이러한 프로젝트에 소요되는 시간을 단축할 수 있는 솔루션이 필요한데요. Amazon FinSpace는 금융 서비스 산업을 위해 특별히 제작된 데이터 관리 및 분석 솔루션입니다. 데이터를 찾고 준비하는 데 걸리는 시간을 몇 개월에서 몇 분으로 단축하므로 분석가가 분석에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

고객 요청 내용
데이터를 결합하고 분석하기 전에 분석가들은 시장, 기기 또는 지역별로 특화된 여러 부서에서 데이터를 찾아 액세스하는 데 몇 주 또는 몇 개월을 소비합니다. 이러한 논리적 분리 외에도 데이터는 서로 다른 IT 시스템, 파일 시스템 또는 네트워크에서 물리적으로 격리됩니다. 데이터 액세스는 거버넌스 및 정책에 의해 엄격하게 제어되므로 분석가는 규정 준수 부서에 액세스 요청을 준비하고 설명해야 합니다. 이것은 매우 수동적이고 임시적인 프로세스입니다.

액세스 권한이 부여되면 분석을 위해 데이터를 준비하거나 정보를 추출하기 위해 점점 더 커지는 데이터 세트에 대해 계산 논리(예: 볼린저 밴드, 지수 이동 평균 또는 평균 트루 범위)를 수행해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 계산은 현대 금융계에서 워크로드 크기를 처리하도록 설계되지 않았기 때문에 용량이 제한된 서버에서 실행되는 경우가 많습니다. 서버 측 시스템조차도 저장 및 분석에 필요한 데이터 세트의 계속 증가하는 크기에 맞추고 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

Amazon FinSpace 가 도움이 되는 방법
Amazon FinSpace 는 데이터에 대한 접근, 저장, 준비, 관리 및 감사하는 데 필요한 수많은 작업을 제거합니다. 또한 데이터를 찾아 분석을 위해 준비하는 작업과 관련된 단계를 자동화합니다. Amazon FinSpace 는 업계 및 내부 데이터 분류 규칙을 사용하여 데이터를 저장 및 구성합니다. 분석가들은 Amazon FinSpace 웹 인터페이스에 연결하여 익숙한 비즈니스 용어(“S&P500”, “CAC40”, “유로 사모펀드” 등)를 사용하여 데이터를 검색할 수 있습니다.

데이터 분석가들은 시계열 데이터에 대해 100개 이상의 특수 함수가 포함된 내장 라이브러리를 사용하여 선택한 볼린저 밴드 표시기 작업 데이터 세트를 준비할 수 있습니다. 통합 Jupyter 노트북을 사용하여 데이터를 실험하고 클라우드 규모에 맞춰 이러한 재무 데이터 변환을 몇 분 만에 병렬화할 수 있습니다. 마지막으로, Amazon FinSpace는 데이터 액세스를 관리하고 누가 어떤 데이터에 언제 액세스하는지 감사할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 데이터 사용을 추적하고 규정 준수 및 감사 보고서를 생성합니다.

또한 Amazon FinSpace 를 사용하면 기록 데이터에 대한 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 신용 리스크를 계산하기 위해 모델을 만들었다고 가정 해 봅시다. 이 모델은 이자율과 인플레이션율에 의존합니다. 이 두 요금은 자주 업데이트됩니다. 고객과 관련된 위험 수준은 물가상승과 금리가 달랐던 몇 달 전이었기 때문에 오늘과 동일하지 않습니다. 데이터 분석가가 데이터를 현재의 시점과 과거의 시점에서 볼 때 그것을 이시간(Bitemporal) 모델링이라고 부릅니다. Amazon FinSpace 를 사용하면 시간을 거슬러 올라가고 모델이 여러 차원과 함께 어떻게 진화하는지 쉽게 비교할 수 있습니다.

Amazon FinSpace 의 작동 방식을 보여주기 위해 분석가 및 데이터 과학자 팀이 있고 데이터를 검색, 준비 및 분석할 수 있는 도구를 제공한다고 가정해 보겠습니다.

Amazon FinSpace 환경을 만드는 방법
AWS 계정 관리자로서 재무 분석가 팀을 위한 작업 환경을 만듭니다. 한 번만 설정하면 됩니다.

Amazon FinSpace 콘솔로 이동하여 환경 만들기를 클릭합니다.

FinSpace 환경 만들기

각 환경에 이름을 부여합니다. 저장된 데이터를 암호화하는 데 사용할 KMS 암호화 키를 선택합니다. 그런 다음 AWS Single Sign-On 과 통합하거나 Amazon FinSpace 에서 사용자 이름과 암호를 관리하도록 선택합니다. 통합을 통해 분석가가 기업 Active Directory와 같은 외부 시스템을 인증하여 Amazon FinSpace 환경에 액세스할 수 있습니다. 이 예에서는 직접 자격 증명을 관리하도록 선택합니다.

FinSpace 환경 세부 정보 만들기

Amazon FinSpace 환경에 대한 관리 권한을 가질 수퍼 유저를 만듭니다. 수퍼 유저 추가를 클릭합니다.

임시 암호를 메모합니다. 수퍼 유저에게 보낼 메시지의 텍스트를 복사합니다. 이 메시지에는 환경에 대한 초기 연결에 대한 연결 지침이 포함되어 있습니다.

수퍼 유저에게는 Amazon FinSpace 환경 자체에서 다른 사용자를 추가하고 이러한 사용자의 권한을 관리할 수 있는 권한이 있습니다.

마지막으로, 이 데모의 목적을 위해 초기 데이터 세트를 가져 오도록 선택합니다. 이를 통해 환경의 일부 데이터로 시작할 수 있습니다. 콘솔에서 한 번의 클릭만으로 이 작업을 수행할 수 있습니다. 이 데이터 세트의 스토리지 비용은 월 41.46 USD이며 언제든지 삭제할 수 있습니다.

샘플 데이터 번들, Capital Markets 샘플 데이터에서 데이터 세트 설치를 클릭합니다. 이 작업은 몇 분이 소요될 수 있습니다.

FinSpace 설치 샘플 데이터 세트

Amazon FinSpace 환경을 사용하는 방법
AWS 계정 관리자가 관련 자격 증명과 함께 Amazon FinSpace 환경에 연결할 URL이 포함된 이메일을 재무 분석가인 나에게 보냅니다. 그리고, Amazon FinSpace 환경에 연결합니다.

환영 페이지의 몇 가지 사항에 주목할 필요가 있습니다. 먼저 오른쪽 상단에서 톱니바퀴 아이콘을 클릭하여 환경 설정에 액세스합니다. 여기에서 다른 사용자를 추가하고 권한을 관리 할 수 있습니다. 둘째, 왼쪽의 범주별로 다른 데이터를 찾아보거나 화면 상단의 검색 창에 검색 쿼리를 입력하여 특정 용어를 검색하고 왼쪽에서 검색을 구체화할 수 있습니다.

Amazon FinSpace를 데이터 허브로 사용할 수 있습니다. 데이터는 API를 통해 제공되거나 워크스테이션에서 직접 데이터를 로드할 수 있습니다. 태그를 사용하여 데이터 세트를 설명합니다. 데이터 세트는 데이터를 위한 컨테이너입니다. 변경 내용은 버전이 지정되며 데이터의 기록 보기를 만들거나 Amazon FinSpace 에서 유지 관리하는 자동 업데이트 데이터 보기를 사용할 수 있습니다.

이 데모에서는 AMZN 재고에 대해 5분 시간 막대를 사용하여 실현 변동성을 보여주는 차트를 원하는 포트폴리오 관리자로부터 요청을 받았다고 가정해 보겠습니다. 검색 창을 사용하여 데이터를 찾은 다음 노트북에서 해당 데이터를 분석하는 방법을 보여 드리겠습니다.

먼저 데이터 세트에서 주가 타임바 요약을 5분 간격으로 검색합니다. 검색 상자에 “주식”을 입력합니다. I’m lucky: 첫 번째 결과는 내가 원하는 것입니다. 필요한 경우 왼쪽의 패싯을 사용하여 결과를 다듬을 수 있습니다.

finspace 주식 검색

데이터 세트를 찾으면 해당 설명, 스키마 및 기타 정보를 탐색합니다. 이를 바탕으로 포트폴리오 관리자의 요청에 답하기 위한 올바른 데이터 세트인지 결정합니다.

finspace 데이터 세트 상세 정보

노트북에서 분석을 클릭하여 PySpark로 데이터를 더 자세히 탐색할 수 있는 Jupyter 노트북을 시작합니다. 노트북이 열리면 먼저 Amazon FinSpace PySpark 커널을 사용하도록 올바르게 구성되었는지 확인합니다(커널을 시작하는 데 5-8 분 소요).

Finspace 커널 선택

첫 번째 코드 상자에서 “재생”을 클릭하여 Spark 클러스터에 연결합니다.

Finspace 클러스터에 연결

내 데이터 세트를 분석하고 PM의 특정 질문에 대답하려면 PySpark 코드를 일부 입력해야 합니다. 이 데모의 목적을 위해 Amazon FinSpace GitHub 리포지토리의 샘플 코드를 사용하고 있습니다. 노트북을 사용자 환경에 업로드할 수 있습니다. 위 화면 왼쪽 위에 표시된 위쪽 화살표를 클릭하여 로컬 컴퓨터에서 파일을 선택합니다.

이 노트북은 앞서 찾은 Amazon FinSpace 카탈로그 “미국 주식 타임바 요약” 데이터에서 데이터를 가져온 다음 Amazon FinSpace 의 기본 제공 분석 함수 realized_volatility() 를 사용하여 티커 그룹 및 교환 이벤트 유형에 대한 실현된 변동성을 계산할 수 있습니다.

그래프를 만들기 전에 데이터 세트를 이해해 봅시다. 데이터의 시간 범위는 얼마입니까? 이 데이터 세트에는 어떤 시세 표시기들이 있습니까? Amazon FinSpace에서 제공하는 간단한 select () 또는 groupby () 함수로 이러한 질문에 답합니다. FinSpaceAnalyticsAnalyser 클래스를 아래 코드로 준비합니다.

finspace 분석 1

완료되면 데이터 세트를 탐색할 수 있습니다.

2019년 10월 1일부터 2020년 3월 31일 사이에 561778건의 AMZN 거래와 가격 시세가 있다는 것을 알 수 있습니다.

실현된 변동성을 플롯하기 위해 Panda를 사용하여 값을 플롯합니다.

finspace 실현 변동성 코드 플롯

이 코드 블록을 실행하면 다음과 같은 메시지가 나타납니다.

finspace 실현 변동성 그래프 플롯

마찬가지로, 볼린저 밴드 분석을 시작하여 변동성 급증으로 인해 AMZN 주식의 과매도 상태가 발생했는지 확인할 수 있습니다. 또한 값을 플롯하기 위해 Panda를 사용하고 있습니다.

finspace 볼린저 밴드 코드 플롯

finspace 실현 변동성 볼린저 그래프 플롯

포트폴리오 관리자의 질문에 대답할 준비가 되었습니다. 그런데 왜 2020년 1월 30일에 급등이 있었습니까? 답은 다음 뉴스 있습니다. “Amazon, 수입 실적 발표 후 주가 급등”፦)

가용성 및 요금
Amazon FinSpace는 현재 미국 동부(버지니아 북부) , 미국 동부(오하이오) , 미국 서부(오레곤) , 유럽(아일랜드) , 캐나다 (중부) 에서 이용 가능합니다.

평소와 같이 프로젝트에서 사용하는 리소스에 대해서만 요금이 부과됩니다. 가격은 서비스에 대한 액세스 권한이 있는 분석가의 수, 수집된 데이터의 양 및 변환을 적용하는 데 사용된 계산 시간의 3가지 차원을 기준으로 결정됩니다. 자세한 요금 정보는 서비스 요금 페이지에서 확인할 수 있습니다.

Pocket Option에서 볼린저 밴드를 사용하여 중요한 거래를 하는 방법

볼린저 밴드는 당신이 얻을 수 있는 최고의 지표 중 볼린저 밴드 표시기 작업 하나입니다. 시장 변동성을 쉽게 파악하고 이를 통해 쉽게 거래할 수 있습니다. 이 지표는 주식 시장, 외환 시장, 선물 시장 등 모든 시장에서 가장 잘 작동합니다.

볼린저밴드란?

볼린저 밴드는 1980년 John Bollinger가 디자인한 추세 지표입니다. 이 표시기는 추세를 식별하기 위해 세 개의 선을 사용합니다. 여기서 중간선은 하단선과 상단선의 단순 이동 평균이고 볼린저 밴드 표시기 작업 볼린저 밴드 표시기 작업 하단 및 상단 라인은 단순 이동 평균의 표준 편차입니다. 이 표시기는 작업하기가 정말 쉽습니다. 볼린저 밴드 라인이 축소되면 낮은 변동성을 나타내며 볼린저 밴드 라인이 확장될 때 유사하게 더 많은 거래를 할 수 있습니다. 볼린저 밴드 라인은 높은 변동성을 나타내며 여기서 더 적은 거래를 할 수 있습니다.

포켓 옵션에서 볼린저 밴드 설정 볼린저 밴드 표시기 작업

Pocket Option 계정에 로그인한 후. 왼쪽 상단에 있는 표시기 버튼을 클릭하고 메뉴에서 볼린저 밴드를 선택합니다.

더 나은 가시성을 위해 색상을 변경할 수 있습니다.

가격이 상단 밴드에 닿을 때 매수 거래를 하십시오.

가격이 위쪽 밴드에 닿을 때. 이것은 시장이 낙관적이며 여기서 매수 거래를 하고 있음을 나타냅니다.

가격이 하단 밴드에 닿을 때 매도 거래

가격이 아래쪽 밴드에 닿을 때. 이것은 시장이 약세임을 나타내며 우리는 여기서 매도 거래를 합니다.

마지막 생각들:

B-밴드와의 거래는 매우 쉽습니다. 작동 방식을 기억하기만 하면 됩니다. 중간 라인의 용도가 무엇인지 궁금할 것입니다. 글쎄, 이 라인은 강력한 신호를 주기 때문에 똑같이 중요합니다. 가격이 중간선의 지지를 받고 가격이 다시 반등할 때 이는 강세 추세를 나타내며 여기에서 매수 거래를 해야 합니다. 유사하게, 가격이 중간선의 저항을 받고 가격이 지속적으로 다시 반등하면 여기에서 약세 추세를 나타냅니다. 우리는 매도 거래를 해야 합니다.

B-Bands를 이해하고 분석하는 가장 좋은 방법은 Pocket Option 데모 계정에서 무료로 동일한 연습을 하는 것입니다. 여기에서 표시기가 어떻게 작동하는지, 자신에게 적합한지 여부를 쉽게 확인할 수 있습니다. 기사가 도움이 되었는지 아닌지 아래에 의견을 말하십시오.

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I am Subham Sahuwala. I am a Forex and Fixed Time trader since 2017. Trading is one of my Bread & Butter and my goal is to help you to make few bucks out of trading. Contact us: [email protected]

주식 시장 거래의 주요 지표

거래 나 주식 시장 투기에 자신을 바치려면 지금부터 다양한 주식 시장 전략 및 지표 투자 부문에서 필요한 많은 솔루션을 제공 할 수 있습니다. 의심 할 여지없이 저축에 대한 수익을 얻는 것 이상의 목표를 가지고 있습니다. 2019 년 주식 시장에 투자 할 수있는 몇 가지 주요 지표를 제공 할 예정입니다. 특히 주식 금융 시장에서 다소 복잡한 시나리오가 예측되는 순간부터.

이러한 지표는 주식 시장에 진입 할 수있는 출발점을 제공 할뿐만 아니라 종료 할 수도 있습니다. 더 나은 가격 조정으로 결국 생산할 수있는 것은 훨씬 더 수익성이있다 지금까지. 중소기업 투자자에게 최상의 결과를 제공하는 투자 전략 중 하나입니다. 더 높은 학습이 필요하고 움직임의 결과를 보장하지 않는 다른보다 정교한 시스템보다 우선합니다. 즉, 이러한 지표를 통해 위험은 지금부터 훨씬 더 제한 될 것입니다.

한편, 우리가 제시 할 이러한 지표가 주식 시장에 투자 할시기를 나타낼 수 있다는 점을 강조하는 것도 매우 중요합니다. 실제로 이것은 금융 시장에 진출하다 또는 반대로 이런 종류의 수술에서 몇 주 또는 몇 달을 기다려야합니다. 따라서 지표는 항상 복잡한 화폐 세계와 관련하여 둘 이상의 응용 프로그램을 가질 수 있습니다. 주식 투자 작업에 도움이 될 수있는 간단하고 쉬운 방법입니다.

지표 : 볼린저 밴드

우리는 현재 존재하지만 높은 신뢰성을 제공하는 가장 복잡한 것 중 하나로 시작합니다. 실제로이 밴드가하는 일은 약세 및 강세 채널 보안의. 즉, 주식 시장에 진입 할 때 중소 투자자가 가장 관심을 갖는 요소 중 하나입니다. 당연히 마지막 거래 세션의 평균을 연구하는 책임이 있으며 주식 시장에서 포지션을 열기에 좋은 시간인지 여부에 대한 신호를 제공 할 수 있습니다. 이 종류의 투자 전략에서 다른 매개 변수가 우리에게 말하는 것 이상.

마찬가지로 볼린저 밴드는 분석이 매우 기본적이고 간단하기 때문에 특성화됩니다. 우리 돈을 투자하기에 완벽한 시스템은 아니지만 그 대가로 최종 결과에 대해 많은 의심을주지는 않습니다. 이러한 이유로 많은 투자자들이이 특별한 지표를 공식으로 선택하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 투자 인센티브 더 효과적이고 이해하기 쉬운 방법으로 재정 능력을 향상시킬 수 있습니다. 즉, 이러한 종류의 운영에 대한 경험이 적은 소매 업체의 모든 프로필에서 사용할 수 있습니다.

이동 평균

우리는 무엇보다도 기술 분석의 고전이며 중소 투자자는 거의 사용하지 않습니다. 이 경우 기본적으로 서로 다른 단기간의 평균과 더 긴 기간의 평균을 비교하는 문제입니다. 사실, 그것은 간단하고 결과적으로 해석하기가 매우 쉽고 간단합니다. 우리가 분석하고있는 가치가 제시하는 추세가 무엇인지 아주 짧은 시간 안에 알아낼 수있을 정도입니다. 올바른 적용에 대한 제한이나 제한이 없기 때문에 어느 쪽이든 상관 없습니다.

물론 이동 평균은 우리에게 엔트리 레벨 시장 가치로. 예를 들어, 매도 이동 평균이 매도 이동 평균을 위로 교차 할 때. 반대로, 판매는 반대 움직임을 초래할 것입니다. 이는 주식 시장에서 결정을 내리는 데 도움이되는 수치입니다. 이전의 수준에 도달하지 않았지만 신뢰성 수준이 실제로 매우 높은 곳. 이 경우 주식 시장에서 이러한 종류의 움직임에 대한 더 많은 지식과 경험이 필요하기 때문입니다.

확률적이고 실용적인 인물

이것은 주식 시장 가치의 실제 상태를 반영하기 때문에 주식 시장에 대한 우리의 행동에 가장 도움이 될 수있는 수치 중 하나입니다. 그러나 강세에서 약세 위치로 또는 그 반대로 교환을 감지하는 것이 유용성이 더 명확한 추세의 변화입니다. 그 순간부터해야 할 일에 대한 지침을 제공하기 때문입니다. 한편, 가격의 첫날 이동 평균을 나타낼 수도있는 부가 가치도 제공합니다. 이러한 관점에서 볼 때 주목할만한 가치 이상의 가치가있는 증권 포트폴리오를 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

반면에 거래 전략에서 가장 많이 사용되는 수치 중 하나입니다. 즉, 매우 빠른 작업의 경우 몇 시간 내에 수행되며 작업에서 더 많은 것을 얻는 것이 주 목표입니다. 반대로 위에서 언급 한 것보다 다소 복잡하고 더 많은 경험을 가진 투자자들에게 주된 수혜자가있는 수치입니다. 이 수치는 많은 거래자가 거래 전략 내에서 수행하는 주요 주식 시장 지표 중 하나입니다.

지원 및 저항

그것들은 모두의 가장 기본적인 지표이며 적용의 단순성으로 인해 중소 투자자의 전략이 부족해서는 안됩니다. 지지선의 선은 특정 기간 동안 주식 가격이 더 낮은 수준에 도달했음을 나타낼 수 있습니다. 반면 저항은 판매 압력이 매우 강한 수준을 나타냅니다. 그러나 붕괴의 경우 투자자가 선택한 유가 증권이나 금융 자산을 구매할 수있는 옵션을 제공 할 수 있습니다.

두 경우 모두 상승에 대한 베팅으로 시장에 진입하기에 좋은시기 일 수 있음을 나타내는 것은 의심의 여지가 없습니다. 또는 반대로 며칠 또는 몇 주 내에 발생할 수있는 판매 압력 이전에 포지션을 취소 할 수있는 기회입니다. 또한 주식 시장에서 다음 세션에서 수행 할 작업에 올바른 적용에 대한 문제를 제공하지 않습니다.

MACD 지표는 무엇입니까?

주식 시장 거래에 유용 할 수있는 또 다른 지표는 MACD (이동 평균 수렴 발산) 또는 스페인어로의 번역에서 이동 평균의 수렴 또는 발산이며 MACD, 신호 및 히스토그램의 세 가지 구성 요소가 있습니다. 첫 번째 MACD는 차이점입니다. 두 이동 평균 사이 길이가 다른 지수 : 첫 번째 평균은 단기적으로 가격 변동에 더 민감하고 두 번째는 중기 평균입니다. 일반적인 것은 다른 값을 취할 수 있지만 12 선 이동 평균과 26 선 이동 평균의 차이를 사용하는 것입니다.

음, MACD는 상한선이나 하한선없이 중심선이나 제로 선을 중심으로 움직입니다. 이 XNUMX 선에서 수요의 힘은 공급의 힘과 동일하므로 MACD는 중립 영역에 있습니다. 이 XNUMX 선 위에이 표시기가 과매 수되기 시작하다 이 수준 이하에서는 과매도되기 시작합니다. 그러나 과매 수 또는 과매도의 개념은 MACD가 XNUMX 선에서 충분히 멀어 질 때까지 고려되어서는 안되며, 이러한 한도는 일반적으로이 지표가 전체 기간 동안 도달 한 저점 또는 고점에 의해 설정됩니다. 차트.

지표를 사용하는 방법

이러한 지표의 모니터링은 중소기업 투자자에게 지나치게 복잡한 프로세스가 아닙니다. 그렇지 않은 경우에는 반대로 전문 미디어 및 증권 거래소 포털을 통해 추적 할 수 있습니다. 정확한 볼린저 밴드 표시기 작업 해석을 위해 사전 지식이 필요하지 않습니다. 어쨌든 모든 주식 시장 사용자가 따라하기가 매우 쉽습니다. 주식 시장 운영에서 수행 할 작업에서 일부 부품이 생성 될 수 있습니다. 예를 들어, 아래에서 보여 드릴 것은

Uniswap 가격 분석: UNI/USD는 황소가 우위를 점함에 따라 $10.78에서 저항을 다시 테스트합니다.

Uniswap 가격 분석에 따르면 Uniswap 가격은 3월 26일 $10.39에서 거래 세션을 시작했으며 $10.78에서 정점을 찍은 후 $10.77에서 마감했습니다. 오늘날 Uniswap 가격은 $10.39에서 $10.78 사이의 좁은 범위에서 통합되고 있습니다. 지난 24시간 동안 가격은 1.17% 상승했고 거래량은 1억6449만1670.45달러로 30.16% 감소했다.

Uniswap 가격 분석에 따르면 Uniswap 가격은 $10.78에서 확고한 저항을 설정했으며 현재 해당 수준을 다시 테스트하고 있습니다. 가격이 이 저항을 극복하지 못하면 매도가 발생하여 가격을 $10.39에서 다시 지지할 수 있습니다. 그러나 황소가 가격을 $10.78 이상으로 끌어올리면 Uniswap 가격을 최고 $11.17까지 끌어올릴 수 있는 가격 상승을 기대할 수 있습니다. Uniswap 가격 분석에 따르면 UNI/USD 지원 수준은 $9.80, $9.50 및 $9.20이며 저항 수준은 $10.78, $11 및 $11.17입니다.

1일 가격 차트의 Uniswap 가격 조치: 이용 가능한 강세 기회

1일 가격 차트에서 Uniswap 가격을 분석한 결과 Uniswap 가격은 3월 15일 이후 오름차순 병렬 채널을 따라가고 있습니다. 3월 20일 하강 삼각형 패턴이 발생한 이후 Uniswap 가격은 지속적인 상승세를 유지하고 있습니다. MACD 표시기는 볼린저 밴드 표시기 작업 현재 강세 영역에 있으며 신호선이 MACD 선을 교차하고 있어 시장의 강세 모멘텀이 증가하고 있음을 나타냅니다. RSI 지표는 현재 65.78이며 과매수 영역을 향해 천천히 움직이고 있어 가까운 장래에 가격 조정이 가능할 수 있습니다.

Uniswap 가격 분석: 황소가 우위를 점함에 따라 UNI/USD는 $10.78에서 저항을 다시 테스트합니다.

UNI/USD 1일 가격 차트, 출처: TradingView

Uniswap 시장 변동성은 ATR의 증가에서 알 수 있듯이 지난 며칠 동안 볼린저 밴드 표시기 작업 증가했습니다. 황소와 곰이 시장 통제를 위해 싸우면서 시장은 단기적으로 변동성을 유지할 것으로 예상됩니다. 현재 볼린저 밴드가 확장되고 있어 가까운 장래에 시장 변동성이 커질 수 있습니다.

4시간 가격 차트의 Uniswap 가격 조치: 최신 개발 및 추가 기술 지침

4시간 가격 차트에 대한 Uniswap 가격 분석은 시장이 현재 20선 및 50선 이동 평균 이상에서 거래되고 있음을 보여주며, 이는 황소가 시장에서 우위를 점하고 있음을 나타냅니다. MACD 표시기는 현재 강세 영역에 있으며 신호선이 MACD 선을 교차하고 있어 시장의 강세 모멘텀이 강화되고 있음을 나타냅니다. RSI 지표는 현재 61.33이며 서서히 과매수 영역에 접근하고 있어 가까운 시일 내에 가격 조정 가능성을 알릴 수 있습니다.

Uniswap 가격 분석: 황소가 우위를 점함에 따라 UNI/USD는 $10.78에서 저항을 다시 테스트합니다.

4시간 UNI/USD 차트, 출처: TradingView

Uniswap 가격은 Parabolic SAR 지표가 약세에서 강세 추세로 바뀌면서 더 높이 움직이고 있습니다. Awesome Oscillator는 현재 녹색으로 표시되어 시장의 강세 모멘텀이 회복되고 있음을 나타냅니다. 또한 현재 볼린저 밴드가 확대되고 있어 4시간 차트에서 UNI/USD 가격의 시장 변동성이 가까운 장래에 증가할 가능성이 있습니다.

Uniswap 가격 분석의 결론

UNI/USD 가격 분석에 따르면 시장이 현재 강세 추세에 있지만, 강세장이 가격을 $10.78의 저항선 위로 밀어 올리지 못하면 가격이 $10.39에서 지지선까지 다시 떨어질 수 있습니다. 그러나 황소가 가격을 $10.78 이상으로 올릴 수 있다면 Uniswap 가격을 최고 $11.17까지 끌어올리는 가격 상승을 볼 수 있습니다. 현재 볼린저 밴드가 확대되고 있어 시장 변동성은 가까운 장래에 증가할 것으로 예상됩니다.


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