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完整的交易指南

不同周期的K线分析

K线周期是4小时,在交易所图表上,已经设置好了一条均线,均线周期参数为9。并且设置计算的数据源是每根Bar的最高价。

即这条均线是9个4小时周期K线Bar的最高价平均计算出的均值,组成的指标均线。我们自己动手构造一个数据算下,看是不是和交易所的图表计算得出的一样。

交易周期的秘密!大周期找方向,小周期找点位 !

我们先把时间框架做一个简单的定义,就是以4-5倍的时间差作为一个独立的时间周期,比如一个月有4周,一周有5天交易日,一日有24小时,1小时有4个15分钟交易时间等,依次类推就是周线级别、日线级别、小时级别、15分钟级别。那么如果我是以小时图作为核心交易时间框架的,我们就把上一个级别的日线图称为大周期时间框架,把15分钟图称小周期时间框架。每个时间框架之间是依次连续的,我们在做交易的时候主要关心的上下两个时间框架的走势,切不可从月线图直接越过周线跳到日线图或小时图中去看。时间周期其实就是我们看待市场走势的一个模式,打个比喻:周线图就是望远镜,日线图就是走近一点看,那么小时图就是放大镜,15分钟图就是显微镜了。

那么大小周期在同一个图表上是如何关联的呢?他们之间的关系是怎么样的呢?简单来说,如果核心交易图表是小时图,那么,小时图的20单位均线的方向就是小时图的核心走势,也就是小时级别的势,要顺势的话就不要和本周期的20单位均线的方向相反。同样的,小时图上的5单位均线就是代表15分钟图上的20单位均线,小时图上的20单位均线就是日线上的5日线。说到这里大家应该明白如何看上下周期之间的关系,什么叫顺势,顺哪个势?如果本周期和下一个周期的趋势相同的时候,趋势就会相对流畅,以及可以按照这个原理可以找到价格在时间上的突破点,也就是价格变化的临界点。甚至我们可以从时间框架上简单看出市场是否会引起震荡而做出规避。

一、大周期管着小周期,大周期没有走完,则小周期不会结束。这就相当于大周期是总体战略,而小周期就是具体行进路线。也就是说如果日线的走势没有走完,那么小时线最后还会按照日线的方向继续前进。如果我们准备进场的话,请看一下上一个周期(大周期)是否配合?再看下一下小周期是否也支持?这样做是对你交易信号最好的过滤,盈利的胜算会大幅提高,因为你手上不可能有逆势的单子。

二、小周期的行情汇总成大周期的走势。如果小周期走势异常表现(运动方式的力度和强度),会提前告诉大周期可能发生的变化。也就是说,在某种时候,小周期表现出特别的走势,和大周期形成相反的走势,而且走势很强,表现为斜率、K线力度、时间上的持续性,那么有可能导致趋势的反转。

我们想象下,如果大周期和小周期的方向不一致时,如周线和日线发生了矛盾,一般会发生以下的现象:1、震荡,相当于大小周期之间在打架,表现在图表就是无趋势。这个时候我们需要耐心等待,因为趋势交易者最麻烦头痛最容易产生亏损的就是这个时候,我们称之为形态或者不可交易期,也就是说价格的波动没有规律,无论在大小周期上都不存在明显的价格趋势,如果在这个地方管不住自己做单往往会反复止损。

2、下一个级别进行调整,在调整完毕后继续按照原有趋势前进,也就是本级别的时间周期的方向。这个时候趋势再起,也是本交易周期的进场点或者加仓点。低周期的调整一般不会离场,等他调整完毕加仓。

3、引发更大级别的调整,也就是导致自己交易周期的趋势发生改变。比如说我做小时线的,那么15分钟图上表现出一波和小时图相反的趋势,而且时间长幅度大,导致我小时图的趋势发生改变(图表表现为小时图的20单位均线方向发生改变)。

4、直接导致大周期趋势的反转。我们如何提前知道会发生以上的现象,并能及时做出仓位调整呢?这就要看小周期的具体前进的运动方式,具体表现为运动的斜率(速度),K线的形态(力度),量能的配合和动能(每单位量对价格的影响,也就是加速度),这些都能体现在行情前进中的强度、力度和后续的延续性。这些调整点的出现往往会在时间和空间上有某些特征,在一些关键的时间节点和空间节点上我们要保持足够的警惕。

移动平均线-如何用它来交易

20周期简单移动平均线

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[原创] 程序化交易中的K线数据处理浅谈

在编写程序化交易策略时,使用K线数据,经常会有需求使用一些非标准周期K线数据的情况,例如需要使用12分钟周期K线数据、4小时K线周期数据,通常这类非标准周期是无法直接获取的。那么我们如何应对此类需求呢?
答案肯定是有办法的。
非标准周期可以通过更小周期的数据,合并合成获取,可以想象一下,多个周期中的最高价,算作合成后的最高价,最低价算作合成后的最低价,开盘价不会变,就用合成这根K线原料数据的第一个开盘价,收盘价对应的是用合成这根K线的原料数据的最后一个的收盘价,时间就是取的开盘价的时间,成交量用原料数据的交易量求和计算得出。

思路

  • 高:11447.07
  • 开:11382.57
  • 低:11365.51
  • 收:11384.71
  • 时间:2019.8.12 00:00

编写代码实现

其实要合成K线,就需要两个东西,第一是需要原料数据,即小周期的K线数据,例子中 var r = exchange.GetRecords()。 获取的小周期K线数据。第二是需要明确合成为多大的周期,即K线数据合成的目标周期。然后通过GetNewCycleRecords函数的算法,就可以最后返回一个合成出来的K线数组结构的数据了。实盘运行了一下:

对比交易所图表

需要注意的是:目标周期不能小于你传入GetNewCycleRecords 函数作为数据原料的K线的周期,因为无法用小周期去合成更小的周期的数据。设置的目标周期必须是周期闭合的。例如 12分钟周期的K线,从每个小时的0分0秒开始(以0时举例),第一个周期是 00:00:00 ~ 00:12:00 ,第二个周期是 00:12:00 ~ 00:24:00 ,第三个周期是 00:24:00 ~ 00:36:00 ,第四个周期是 00:36:00 ~ 00:48:00 ,第五个周期是 00:48:00 ~ 01:00:00 ,正好组成一个完整的1小时。如果是 13分钟周期,就是不闭合的周期,这样的周期算出的数据不唯一,因为根据合成的数据起始点不同,合成出来的数据有差异。

使用K线数据构造需要的数据结构

经常有群友提问,我想计算每根K线的最高价的均线,怎么办?通常,我们计算均线都是计算的收盘价的均值,组成均线,但是也有时候有需求计算最高价、最低价、开盘价等等。这个时候就不能直接把 exchange.GetRecords() 函数返回的K线数据直接传入 指标计算函数了。例如:talib.MA 均线指标计算函数有两个参数,第一个参数是需要传入的数据,第二个参数是指标周期参数。例如我们要算如下图的指标:

K线周期是4小时,在交易所图表上,已经设置好了一条均线,均线周期参数为9。并且设置计算的数据源是每根Bar的最高价。

即这条均线是9个4小时周期K线Bar的最高价平均计算出的均值,组成的指标均线。我们自己动手构造一个数据算下,看是不是和交易所的图表计算得出的一样。

既然要计算每根Bar的最高价的均值得出均线指标。那么就需要先构造一个数组,其中每个数据元素都是对应每根Bar的最高价。可以看到 highs 变量初始为一个空数组,然后我们遍历 r2 这个K线数据变量(不记得r2了?看下上面合成4小时K线的main函数中的代码)。读取r2每根Bar的最高价(即 r2[i].High , i取值范围 从 0 到 不同周期的K线分析 r2.length - 1 ),然后 push 进highs 。这样就构造了一个和K线数据Bar一一对应的数据结构。此时 highs 就可以传入 talib.MA函数计算出均线了。

完整的例子:

可以看到 图中鼠标停留位置的均线指标值均为 11466.9289 。以上代码可以复制到策略中运行测试,记得勾选「画线类库」后保存!

数字货币市场的K线数据获取方式

发明者量化交易平台已经有封装好的接口,即 exchange.GetRecords 函数,即可获取K线数据。下面着重讲解的是直接访问交易所K线数据接口获取数据,因为有时候需要指定参数获取更多的K线,封装的GetRecords 接口一般是返回 100根。如果遇到策略初始需要超过100根的K线时,就需要收集等待。
为了让策略尽快进行运作,可以自己封装一个函数,直接访问交易所K线接口,指定参数获取更多的K线数据。以火币币币交易 BTC_USDT 交易对为例,我们实现这个需求:找到交易所的API文档,查看K线接口描述:

可以看到日志上,打印 records.length 为 300, 即 records K线数据 bar 数量有300根。

K线怎么看?K线的常见形态解读

K线 怎么看?14种K线常见形态解读 | ZFX山海证券

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