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「趋势交易者用什么指标」 技术指标里面常用的

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admin

趋势交易者用什么指标: 技术指标里面常用的趋势指标和震荡指标有哪些,分类举几个例子,...

震荡指标可以帮助我们判断超买与超卖,而推断出股价的反转;趋势指标可以帮助我们判断股价的持续性。 震荡指标的盲区是指标钝化,也就是说超买之后持续超买,超卖之后持续超卖,这是由于趋势的力量使然... 趋势指标的盲区是偏离趋势线太大而出现的快速休整,以及趋势反转后指标的滞后性,也就是说无法区分股价的逆趋势变动是属于正常的修正呢还是趋势的终结... 如果我们同时运用震荡指标和趋势指标,应该可以发挥各自的特长而避免其内在的不足: 1、在一个明确的趋势中,利用震荡指标把握顺应趋势的买卖点,即能够避免震荡指标的钝化问题,又可以避免趋势指标的趋势终结问题, 例如: 在上升趋势中,用震荡指标把握买点;在下跌趋势中用震荡指标把握卖点都能够得到非常高的准确性; 2、震荡指标的种类: (1) 支撑位/阻力位的判别; (2) 乖离率; (3) 相对强弱指标; (4) 慢速威廉指标; 3、趋势指标的种类: (1) 平均移动线; (2) MACD指标; (3) ADI指标; (4) 动能指标; 收起回答

其他答案:你好! 趋势指标,有MA,MACD,一般作用是指明运行的方向,震荡指标有KDJ,RSI等等,它们的运行一般是在一个区间内运行,KDJ就是在0--100区间,主升是的股票看趋势类的,其它的一般用震荡类的就行了,震荡类指标是假设股票的运动好像摆钟一样,上上下下,跌多了就会涨,涨多了就会跌,这类指标在主升浪之中就没有什么作用,主升浪中的看均线比较好。 我的回答你还满意吗~~

其他答案:趋势类指标一般是具有均线性质,震荡类指标。kd,威廉,rsi,等动量类指标。但趋势有一半以上的时间是盘整格局。 所以建议自己制作指标,能分辨趋势的指标。 简单的传几张照片, 上涨趋势黄色,下跌趋势蓝色,盘整趋势绿色 <img src="https://pic.wenwen.soso.com/p/20190319/20190319082338-1226660027_jpeg_600_338_34051.jpg"/> <img src="https://pic.wenwen.soso.com/p/20190319/20190319082339-1933183522_jpeg_600_338_34609.jpg"/> <img src="https://pic.wenwen.soso.com/p/20190319/20190319082339-489432866_jpeg_600_338_31777.jpg"/> <img src="https://pic.wenwen.soso.com/p/20190319/20190319082340-1181246899_jpeg_600_338_36746.jpg"/>

其他答案:楼上的那位回答的很好

趋势交易者用什么指标: 趋势与区间,哪种技术指标最适用?

这是一个很务实的问题,因为,外汇市场即使深受经济趋势主宰,例如货币政策周期,而呈现长期性的趋势性走势,但是,这种方向性的趋势仍仅占市场价格行为的三分之一,意味有大约三分之二的时间,市场价格变化其实是没有方向性可言的。 趋势与区间的谜思 更糟糕的是,许多交易者通常仅仰赖一、两种技术指标来辨识市场的方向以及作为交易时机的依据,这种“ 万用型”的取向使得他们经常受困于趋势与区间的市场,因为,适用于辨识市场方向趋势的技术指标在市场呈现区间走势时,可能严重的误导交易者。结果是,交易者可能太早了结获利、错失了一个更大的方向性波段,或是误以为趋势仍在而导致持有一个短线交易太久。 为避免陷入这种到底有没有趋势存在的谜思,本文的目的即在于建议交易者同时使用数个技术指标,以辨识市场是否存在着方向性的趋势,以及使用不同的指标来决定进场、出场点。不过,与其条列出一串交易规则,本文主要将提出一种弹性的技术分析方式,以协助交易者解决市场趋势是否存在的疑虑。 适合趋势交易的工具 首先,我们必须定义何谓趋势。从技术分析的观点来看,趋势的含意是价格行为在所谓阻力位与支持位的变化是可预期的。例如,在一个上升趋势中,价格在接近支持位的时候将会反弹,最后会再创新高点;反之,在一个下跌趋势中,价格的回升将受阻于阻力位,最后还是会出现新低点。这个定义其实已经说明,趋势线分析是我们用来辨识趋势是否存在的第一个工具,这种分析并可用来建议所谓的支持位与阻力位。 有些市场人士认为趋势线的分析太过主观,但是他们忽略了一点,这种分析其实有助我们看清础市场隐含的价格型态。有鉴于此,趋势线分析应该是用来决定趋势是否存在的第一项工具,如果该分析并无法显示出一个可以辨认的趋势,很可能的,市场目前便根本没有趋势可言。此外,趋势线分析也可用来辨识价格型态,这些型态本身也具有预测性的价值。 使用趋势线分析最好的出发点是采用较长时间的价格图表,例如日线图或周线图,然后才一步一步缩小至 4 小时以及 1 小时图,如此也可发掘较短线的支持位与阻力位。这种作法可以依序彰显出各种支持位与阻力位的重要性,避免交易者因为遵循了一个较短线的趋势线突破而忽略了一个可能就在不远处的主要趋势线。 另一个较客观的趋势判定工具是方向指标 (DMI,dirctional movmnt indicator),此一指标可以有效排除关于趋势是否存在的疑虑,并进一步确认从趋势线分析所得到的结论。 DMI 系统系由 ADX (aag dirctional movmnt indx) 与 DI+ 及 DI- 两条线所组成,ADX 是用来判断目前市场是否处于趋势性的走势,如果指数高于 25,便意味趋势性的走势存在,低于 20 则意味目前并无趋势可言。 ADX 同时也可用来衡量趋势的强度,指数愈高便意味趋势性愈强。使用 ADX 指标不仅可判断市场是否处于趋势性的走势,更重要的是,交易者可据此决定是否使用趋势追随的交易系统。 DMI 系统的两条线可产生交易讯号,当 DI+ 由下向上穿越 DI- 时,这是一个买入讯号,当 DI- 由下向上穿越 DI+ 时,这是一个卖出讯号,不过如果要确认此一讯号的有效性,讯号当期的最高或最低价必须在下一个期间受到超越。 因此, ADX 可用来做为趋势是否即将停顿的领先指标,当 ADX 开始从高位下降时,原有趋势如果不是停顿便是已经结束,此时交易者将可了结既有的部位,然后等待下一个 DI+/DI- 的交叉交易讯号。 区间走势的工具 诸如 RSI 、 Stochastics 或 MACD 这些判定价格势头的震荡指标,是许多交易者最常应用在没有具体趋势或横向走势的市场工具,这些震玛 ? 指标的最主要功能,是显示商品是否具有超买或超卖的迹象,并提前显示可能的价格反转讯号。 然而,一旦市场处于强劲的趋势中,这种势头指标将可长时间地维持在超买或超卖的区间,并促使价格持续走高或走低,使得纯粹仰赖势头指标的交易者不是太早了结获利的头寸,就是反向交易,但是原有的趋势并不因为震荡指标已达极端位置而改变。 给我留言 势头指标第二种用法是观察价格与势头的背离现象。这一理论的基础是,唯有隐含的势头存在,市场价格的变化才能被视为有效。例如,当价格持续出现新高时,只有其背后的势头也跟着出现新高,这种新高的价格才能稳住,否则所谓的背离现象便出现。背离现象在外汇市场频繁出现,价格通常也会跟随势头的逆转而逆转。 不过,在现实中,背离现象即使经常在趋势市场出现,价格却未明显逆转,使得原有的趋势仍然有效,而且价格最后还是加速随着趋势方向变化,连势头也再度反转顺着趋势,使得根据背离讯号逆向操作的交易无利可图。这也就是说,背离现象可以产生许多假讯号,导致没有注意到趋势指标的交易者作出许多错误的交易 收起回答

其他答案:指标都有滞后性,看怎样运用吧,毕竟会用指标的人很多,能靠指标长期赚钱地并不多,个人利用布林线 针对区间 趋势都很有用

趋势交易者用什么指标: 趋势与震荡,什么样的技术指标最适用

这是一个很务实的问题,因为,外汇市场即使深受经济趋势主宰,例如货币政策周期,而呈现长期性的趋势性走势,但是,这种方向性的趋势仍仅占市场价格行为的三分之一,意味有大约三分之二的时间,市场价格变化其实是没有方向性可言的。 趋势与区间的谜思 更糟糕的是,许多交易者通常仅仰赖一、两种技术指标来辨识市场的方向以及作为交易时机的依据,这种“ 万用型”的取向使得他们经常受困于趋势与区间的市场,因为,适用于辨识市场方向趋势的技术指标在市场呈现区间走势时,可能严重的误导交易者。结果是,交易者可能太早了结获利、错失了一个更大的方向性波段,或是误以为趋势仍在而导致持有一个短线交易太久。 为避免陷入这种到底有没有趋势存在的谜思,本文的目的即在于建议交易者同时使用数个技术指标,以辨识市场是否存在着方向性的趋势,以及使用不同的指标来决定进场、出场点。不过,与其条列出一串交易规则,本文主要将提出一种弹性的技术分析方式,以协助交易者解决市场趋势是否存在的疑虑。 适合趋势交易的工具 首先,我们必须定义何谓趋势。从技术分析的观点来看,趋势的含意是价格行为在所谓阻力位与支持位的变化是可预期的。例如,在一个上升趋...这是一个很务实的问题,因为,外汇市场即使深受经济趋势主宰,例如货币政策周期,而呈现长期性的趋势性走势,但是,这种方向性的趋势仍仅占市场价格行为的三分之一,意味有大约三分之二的时间,市场价格变化其实是没有方向性可言的。 趋势与区间的谜思 更糟糕的是,许多交易者通常仅仰赖一、两种技术指标来辨识市场的方向以及作为交易时机的依据,这种“ 万用型”的取向使得他们经常受困于趋势与区间的市场,因为,适用于辨识市场方向趋势的技术指标在市场呈现区间走势时,可能严重的误导交易者。结果是,交易者可能太早了结获利、错失了一个更大的方向性波段,或是误以为趋势仍在而导致持有一个短线交易太久。 为避免陷入这种到底有没有趋势存在的谜思,本文的目的即在于建议交易者同时使用数个技术指标,以辨识市场是否存在着方向性的趋势,以及使用不同的指标来决定进场、出场点。不过,与其条列出一串交易规则,本文主要将提出一种弹性的技术分析方式,以协助交易者解决市场趋势是否存在的疑虑。 适合趋势交易的工具 首先,我们必须定义何谓趋势。从技术分析的观点来看,趋势的含意是价格行为在所谓阻力位与支持位的变化是可预期的。例如,在一个上升趋势中,价格在接近支持位的时候将会反弹,最后会再创新高点;反之,在一个下跌趋势中,价格的回升将受阻于阻力位,最后还是会出现新低点。这个定义其实已经说明,趋势线分析是我们用来辨识趋势是否存在的第一个工具,这种分析并可用来建议所谓的支持位与阻力位。 有些市场人士认为趋势线的分析太过主观,但是他们忽略了一点,这种分析其实有助我们看清础市场隐含的价格型态。有鉴于此,趋势线分析应该是用来决定趋势是否存在的第一项工具,如果该分析并无法显示出一个可以辨认的趋势,很可能的,市场目前便根本没有趋势可言。此外,趋势线分析也可用来辨识价格型态,这些型态本身也具有预测性的价值。 使用趋势线分析最好的出发点是采用较长时间的价格图表,例如日线图或周线图,然后才一步一步缩小至 4 小时以及 1 小时图,如此也可发掘较短线的支持位与阻力位。这种作法可以依序彰显出各种支持位与阻力位的重要性,避免交易者因为遵循了一个较短线的趋势线突破而忽略了一个可能就在不远处的主要趋势线。 另一个较客观的趋势判定工具是方向指标 (DMI,dirctional movmnt indicator),此一指标可以有效排除关于趋势是否存在的疑虑,并进一步确认从趋势线分析所得到的结论。 DMI 系统系由 ADX (aag dirctional movmnt indx) 与 DI+ 及 DI- 两条线所组成,ADX 是用来判断目前市场是否处于趋势性的走势,如果指数高于 25,便意味趋势性的走势存在,低于 20 则意味目前并无趋势可言。 ADX 同时也可用来衡量趋势的强度,指数愈高便意味趋势性愈强。使用 ADX 指标不仅可判断市场是否处于趋势性的走势,更重要的是,交易者可据此决定是否使用趋势追随的交易系统。 DMI 系统的两条线可产生交易讯号,当 DI+ 由下向上穿越 DI- 时,这是一个买入讯号,当 DI- 由下向上穿越 DI+ 时,这是一个卖出讯号,不过如果要确认此一讯号的有效性,讯号当期的最高或最低价必须在下一个期间受到超越。 因此, ADX 可用来做为趋势是否即将停顿的领先指标,当 ADX 开始从高位下降时,原有趋势如果不是停顿便是已经结束,此时交易者将可了结既有的部位,然后等待下一个 DI+/DI- 的交叉交易讯号。 区间走势的工具 诸如 RSI 、 Stochastics 或 MACD 这些判定价格势头的震荡指标,是许多交易者最常应用在没有具体趋势或横向走势的市场工具,这些震玛 ? 指标的最主要功能,是显示商品是否具有超买或超卖的迹象,并提前显示可能的价格反转讯号。 然而,一旦市场处于强劲的趋势中,这种势头指标将可长时间地维持在超买或超卖的区间,并促使价格持续走高... 收起回答

其他答案:我是来看评论的

趋势交易者用什么指标: 趋势交易者应该参考大盘那一条均线-百度知道

展开全部 顺应趋势是技术分析最为重要的一条,是任何技术分析的起点。但分析市场趋势的指标琳琅满目,MA是其中一种。MA是价格分歧趋势分析中最为经典指标,但有一个缺陷,这个缺陷在个股上可能会被无限放大,从而增加MA指标在个股技术分析中失败...

趋势交易者用什么指标:趋势交易策略在道琼斯、标准普尔指数上的交易是不是比其他品种难很多(外汇、期货)?

既然已经了解到行情特点,那很简单啊,用突破开仓避开震荡,突破时用小周期跟进。

趋势交易者用什么指标:有没有哪个趋势指标更好使?

摘要

趋势追踪策略成功的关键在于选择适当的时间尺度、仓位控制、投资组合构建以及风险管理等要素。与这些相比,具体使用哪个方法来计算趋势则没那么重要。

1 引言

市场中有句老话“趋势是你的朋友”。无论是表现不俗的 CTA 策略还是股票市场的动量因子,都是依靠追踪趋势而构建的成功策略的典范。

而在技术层面,各种捕捉趋势的方法也是层出不穷:基于收益率的时序动量、来自技术分析的均线交叉或通道突破、各种 state space 模型比如卡尔曼滤波、基于价格的线性回归、甚至是频域分析(如傅里叶变换、小波分析等)。

当某种方法的回测结果不是那么给力的时候,人们的第一反应总是寻找下一个(更复杂)的方法来计算趋势。然而究其核心,上述方法都是基于价格或者收益率的时间序列计算出来的,真的有哪种方法或者指标显著优于其他方法吗?这就是本文关心的问题。

为了回答这个问题,Levine and Pedersen (2016) 提出了 trend signature plots(趋势签名图)这个概念。其目的是把不同计算趋势的方法绘制成价格或者收益率的权重随时间变化的函数,以此来横向比较不同的趋势指标。

下面就来用时序动量和均线交叉来解释 trend signature plots。

2 时序动量 vs 均线交叉

为了便于讨论和数学推导,假设我们考虑对数价格 —— 因为对数价格的差分就是对数收益率,这样就可以非常简单的在价格和收益率之间转换,从而比较不同的趋势计算方法。

时序动量一般的计算方法为使用过去一段时间的收益率进行加权平均(通常的做法是等权),以此得到趋势指标。假设当前时刻为 t,则 t 时刻的时序动量(time series momemtum)指标 TSMOM_t 可以写成如下形式:

为不失一般性,上式写成了无穷级数的形式。在实际应用中,对于给定的计算窗口 N,只需要令所有 s > N 的权重 c_s 等于零即可。

再来看看均线交叉(moving average crossover)。它是使用快、慢两个均线构成的趋势指标。每个均线都是给定窗口内价格序列的加权平均(因权重不同可以有简单移动平均、指数移动平均等),趋势信号则是快、慢两个均线之差。均线交叉的数学表达式如下:

直观比较 TSMOM 和 MACROSS 两个计算趋势的方法,它们看上去似乎差别很大。但是,通过简单的数学推导可以发现 MACROSS 可以很容易的表达为收益率序列按照某种特定权重加权的组合。具体来说,从 TSMOM 的定义出发,将其转化为如下形式:

比较上式和 MACROSS 的定义就可以看到收益率的权重 和 MACROSS 权重 之间的关联:

该结果意味着,只要按照上述 对收益率进行加权平均,得到的趋势信号就等价于均线交叉。利用这种等价性就可以把不同的趋势计算方法绘制成不同时刻收益率的权重随 s 的变化,以此得到 trend signature plot。需要指出的是,通过转换价格权重得到的收益率权重序列之和并不等于 1。为了比较不同方法的 trend signature plots,需要对收益率权重进行归一化处理。

上述基于均线交叉的推导也可以推广到更一般的情况。假设某种趋势计算方法是价格序列的加权: ,则其对应的收益率加权系数为:

其中 A 是将 序列归一化的系数。下图展示了三种不同方法的 trend signature plots(横坐标最左侧 s = 0 代表着最新的时刻、横坐标增大代表时序 lag 增大),它们分别为:

  1. 窗口为 260 个交易日、使用等权重计算的 TSMOM 信号;
  2. 窗口分别为 20 和 260 日的简单移动平均线计算的均线交叉信号;
  3. 质心(center of mass)分别为 32 和 128 的指数移动平均计算的均线交叉信号。

从上图不难看出,尽管时序动量和均线交叉听起来截然不同,但它们背后的趋势签名其实相差的并不大;而同属于均线交叉的简单平均和指数平均,它们之间的相似性就更高了 —— 这说明如果简单移动平均的效果不好而寄希望于指数移动平均发挥什么神奇的效果,实在是有些不切实际。

3 其他线性算法

本节再来考虑其他两种常见的计算趋势的线性方法:卡尔曼滤波(Kalman 1960)和线性回归。

卡尔曼滤波是一种从带噪声的动态线性系统中估计隐含状态的有效方法。以价格序列为例,最简单的模型是 random walk + local trend,而 trend 的取值是不可观测的,需要使用卡尔曼滤波来估计。Harvey (1984) 指出,当使用卡尔曼滤波分析 local trend 模型时,对 local trend 的最优估计是收益率序列的指数移动平均。

下图比较了三种不同趋势计算方法的 trend signature plots:

  1. 窗口为 260 个交易日、使用等权重计算的 TSMOM 信号;
  2. 质心(center of mass)分别为 32 和 128 的指数移动平均计算的均线交叉信号;
  3. 使用质心为 96 的指数平滑代表的卡尔曼滤波趋势信号。

相比较其他两种方法,卡尔曼滤波偏重于赋予近期的收益率更高的权重。其他常见线性滤波器还有 HP filter(Hodrick and Prescott 1997),也可以得到类似的结果,这里不再赘述。

再来看看 OLS 线性回归。以下图为例,线性回归使用过去一段时间的价格序列在时序上进行线性拟合 ;回归系数 的正负则代表着趋势上涨或者下降。

具体而言,假设用于回归的(对数)价格序列窗口为 N,则 N 对样本点分别为 , , …, , 。由 OLS 的定义可知, 为:

其中 是 N 期价格均值。此外,通过简单的代数运算可知:

因此, 可以进一步简化为如下形式:

上式说明, 是价格序列的线性加权。因此我们可以利用上一节提到的处理方法将它转化为收益率加权,从而得到 trend signature plot。

最后,下图比较了三种不同趋势计算方法的 trend signature plots,说明 OLS 计算的趋势信号和 TSMOM 以及 MACROSS 并无本质的区别:

  1. 窗口为 260 个交易日、使用等权重计算的 TSMOM 信号;
  2. 窗口分别为 20 和 260 日的简单移动平均线计算的均线交叉信号;
  3. 线性回归 OLS 得到的趋势信号。

在本小节和上一节的对比中,我们在选取不同趋势计算方法的参数时,刻意要求它们计算趋势的时间尺度是相同的(只有这样的比较才有意义)。这一点是非常重要的,它说明一旦选定了时间尺度,则不同的趋势计算方法的效果非常接近。归根到底,这些趋势计算方法都可以转化成各自的 trend signature plot 来表示,虽然它们的形态有些差异,但其本质仍然都是收益率的某种加权平均。

4 一个例子

本节使用 Levine and Pedersen (2016) 的例子来对比 TSMOM 和 MACROSS 两种方法,并说明对于趋势策略,计算趋势的时间尺度远比给定尺度下选择哪种计算方法更重要。

具体来说,针对这两种方法,分别考虑一个月、三个月和一年这三个时间尺度。投资标的来自 Moskowitz et al. (2012) 中提及的 58 种资产(包括商品期货、债券、股票和外汇)。根据这三个时间尺度,分别选择 TSMOM 和 MACROSS 的参数如下(MACROSS 中的快、慢均线均使用指数移动平均,参数表示快、慢均线的质心):

使用这些方法构建的趋势追踪策略的收益率、波动率以及夏普率如下表所示。

上述结果说明,对于给定的时间尺度,TSMOM 和 MACROSS 两种方法的结果非常接近;而选择正确的计算趋势的时间尺度则有助于提高策略的收益率和夏普率。

最后,我们可以通过回归进一步比较这两种方法。具体的,使用三个 TSMOM 策略作为解释变量来分别解释每一个 MACROSS 策略;反之用三个 MACROSS 策略作为解释变量来逐一解释 TSMOM 策略。回归结果如下。

从上面的结果可以解读出如下信息:

  1. 这六个回归的 R-squared 都很高,说明这两种方法很高的相似性;
  2. 对于每一个级别的信号,解释变量中最显著的恰好是和它同级别的另一种方法计算的信号;
  3. 从截距来看,TSMOM 信号似乎有 MACROSS 无法解释的 α。

对于第三点,它并不说明 TSMOM 就比 MACROSS 更好。造成这种现象的原因是,三个 TSMOM 信号的 trend signature plots 的组合可以更好的模拟每一个 MACROSS 的 trend signature plot;而反观 MACROSS,它们的 trend signature plots 无法很好的逼近 TSMOM 的 trend signature plot(下图)。

5 结语

趋势追踪策略成功的关键在于选择适当的时间尺度、仓位控制、投资组合构建以及风险管理等要素。与这些相比,具体使用哪个指标或者方法来计算趋势则没那么重要。

之前我写过一些关于趋势(或动量)的文章,它们包括:

  1. 《移动平均:你知道的与你不知道的》:探寻均线背后的数学内在,解析不同均线计算方法的相似之处。
  2. 《什么样的收益率特性适合趋势追踪策略》:研究适合趋势策略的收益率特征,指出计算趋势的时间尺度对于趋势策略的成败至关重要。
  3. 《动量策略的是与非》:比较时序动量和截面动量的不同。

这些文章,以及今天这篇,都没有去介绍某种具体的趋势策略;相反的,它们是为了探究趋势策略本质而做的尝试。趋势策略容易吗?容易 —— 利用两根均线就可以“走两步”,然而做不好很容易;趋势策略困难吗?困难 —— 这里面有太多的细节需要分析、推敲,持续的做好很困难。

如果你因为文章的标题而点进来并希望看到哪个指标主宰其他的话,那么我向你表示歉意,可能让你失望了。但是希望本文能带给你一些别的启发。随着对趋势策略的进一步理解,我们就可以把有限的精力用到更重要的地方 —— 如仓位控制、风险管理这些 —— 提高趋势策略的风险收益特征。

The trend is your friend except at the end where it bends.


参考文献

  • Harvey, A. C. (1984). A unified view of statistical forecasting procedures. Journal of Forecasting, Vol. 3(3), 245 – 275.
  • Hodrick, R. J. and E. C. Prescott (1997). Postwar U.S. business cycles: an empirical investigation. Journal of Money, Credit, and Banking, Vol. 29(1), 1 – 16.
  • Kalman, R. E. (1960). A new approach to linear filtering and prediction problems. Journal of Basic Engineering, Vol. 82(1), 35 – 45.
  • Levine, A. and L. H. Pedersen (2016). Which trend is your friend? Financial Analysts Journal, Vol. 72(3), 51 – 66.
  • Moskowitz, T., Y. H. Ooi, and L. H. Pedersen (2012). Time Series Momentum. Journal of Financial Economics, Vol. 104(2), 228 – 250.


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趋势交易者用什么指标:趋势期货判定用什么指标?均线还是基本面?

趋势期货判定用什么指标?均线还是基本面?


期货交易,靠基本面只能给你个大概的操作背景,真正到下单时候需要进一步的技术分析支持。

换而言之,即使你趋势看对,但在错误的时间节点下单,一个大幅度的回撤修正都足矣让你经历一次爆仓。

至于看均线确定趋势,是由个人的资金量及交易风格决定,这个时候,技术分析相对重要点,这也是一般交易者主要交易手段。

你的资金量大,容错区间大,那么你有可能赚到较多的利润,资金量小,容错区间小,可能只赚到蝇头小利,更有可能倒在行情启动前的洗盘中。

所以短线,就要有完整可靠的交易系统支持,长线就要有坚定的信念和良好的交易心态。

其实想要做好期货也没有这么的难,找到有效的方法和工具可以帮助交易者。

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