| 대수적 변동성 방향 지수 |
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| 190,311 2023-12-07 |
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VDI는 평균 회귀 지표입니다. 추세를 감지하지 않으며 그 자체로 신호를 제공하지 않습니다. 가격 움직임과 사용 가능한 거래량을 기반으로 플래시 크래시가 있는지 알려줍니다. 육안으로는 항상 쉽게 볼 수 있는 것은 아니므로 이 지표를 다른 추세 시스템과 결합하면 더 스마트하게 자산에 대한 DCA를 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.이 지표를 일종의 변동성 지수라고 생각하세요. 입력: len 및 lenWMA는 계산을 위한 다양한 길이를 나타내는 정수이고 src는 데이터 소스입니다. "Length"는 WMA에 대한 룩백이고, Length smoothing은 "volume_weighted"의 SMA에 대한 룩백이라는 점에 유의하세요.
수학적 개념 가중 이동 평균(WMA):WMA는 최근 데이터 포인트에 더 많은 가중치를 부여하는 이동 평균입니다. 최근 가격이 이전 가격보다 현재 추세와 더 관련이 있다는 아이디어입니다. 로그: log10(10을 밑으로 하는 로그)을 사용하는 것이 흥미롭습니다. 로그는 데이터를 정규화하는 데 도움이 되며, 특히 지수적 증가나 감소를 다룰 때 특정 패턴을 더 눈에 띄게 만들 수 있습니다. 거래량 가중치: WMA에 현재 거래량과 평균 거래량의 비율(둘 다 로그)을 곱하면 분석에 거래량이 통합됩니다. 높은 거래량은 더 강한 시장 관심을 나타낼 수 있으므로 가격 움직임을 검증할 수 있습니다. 거리 및 점수: 거리는 로그 척도에서 현재 가격이 거래량 가중 WMA에서 얼마나 떨어져 있는지 측정합니다. 점수는 이 거리를 제곱하여 큰 차이를 강조할 수 있습니다.
위의 경우(주요 시스템이 되어서는 안 될 낮은 시간대) 이동 평균선(주황색) 아래로 내려가기 전에 파란색 선이 올라가는 것을 볼 수 있습니다. 이는 로컬 바닥 구역을 나타냅니다. 이는 더 낮아지지 않을 것이라는 의미입니까? 아니요! 할 수 있는 일은 구역 범위를 계산하는 것입니다. 평균선이 있는데, VRVP를 사용하여 POC에서 얻을 수 있습니다.그런 다음 해당 구역의 저점과 고점을 가져와 평균을 구합니다. (3.17% + 2.33%) / 2 = 2.75% 이는 가격이 추가로 2.75% 하락할 것으로 예상한다는 것을 의미합니다! 보라, 낮게. 위와 같은 차트를 확인하면:
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