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如何使用 MT4 的 EMA 交叉信号指标

5 EMA And 12 EMA With 21 RSI Forex Swing Trading Strategy For MT4

5 EMA And 12 EMA With 21 RSI Forex Swing Trading Strategy For MT4 的 5 EMA And 12 EMA With 21 RSI Forex Swing Trading Strategy For MT4 是一流的交易策略,它使用两个指数移动平均线和一个相对强度指数指标。此策略非常适合在小时时间范围内以及更高的时间范围内部署-时间范围越短,交易者所获得的成功就不会像从一小时到更长的时间范围内的交易者那样成功。为了确定趋势,使用两个指数移动平均线,其周期设置为5和12。

生成买入和卖出信号需要满足某些条件,并将扩大交易信号,以使交易者有赖于此策略如何真正运作的良好基础。为了产生买入信号,需要发挥一定的条件,例如5 EMA必须越过12 EMA到上方,从而表明符合买入指令的上升趋势。此外,相对强度指数必须高于50水平。

尽管卖出交易的设置略有相似,但只是5 EMA必须越过12 EMA向下并低于其,而相对强度指数必须低于50。至于资金管理规则,交易者应该将其止损设置为至少低于烛台低点2-5点,这是EMA交叉标记的买入信号,然后对于卖出交易,交易者应将其止损设置为-在发生交叉卖出信号的EMA烛台上方至少2-5点。然后,对于止损,交易者可能只看其止损的大小,然后将该距离乘以三,以使他们潜在的风险回报率是1:3。

EMA Crossover signal with Stochastic colored Strategy For MT4

EMA Crossover signal with Stochastic colored Strategy For MT4

Please note: This strategy was publicly published in the trading community and is free to use. We do NOT make an attempt to decide if this strategy is profitable or not, because we know that the major factors regarding trading results are the skills/experience 如何使用 MT4 的 EMA 交叉信号指标 of the trader who executes the strategy. Therefore, we are mainly explaining the components and rules of the strategy. If applicable, we are highlighting advantages, disadvantages and possible improvements of the strategy.

EMA Crossover signal with Stochastic colored Strategy For MT4 的 EMA Crossover signal with Stochastic colored 如何使用 MT4 的 EMA 交叉信号指标 Strategy For MT4 是一种复杂的交易方法,因为我们可以使用此交易系统的三种变体。但是专业交易者使用模板的两种变体来简化事情。

5 EMA And 如何使用 MT4 的 EMA 交叉信号指标 12 EMA With 21 RSI Forex Swing Trading Strategy For MT4

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生成买入和卖出信号需要满足某些条件,并将扩大交易信号,以使交易者有赖于此策略如何真正运作的良好基础。为了产生买入信号,需要发挥一定的条件,例如5 EMA必须越过12 EMA到上方,从而表明符合买入指令的上升趋势。此外,相对强度指数必须高于50水平。

尽管卖出交易的设置略有相似,但只是5 EMA必须越过12 EMA向下并低于其,而相对强度指数必须低于50。至于资金管理规则,交易者应该将其止损设置为至少低于烛台低点2-5点,这是EMA交叉标记的买入信号,然后对于卖出交易,交易者应将其止损设置为-在发生交叉卖出信号的EMA烛台上方至少2-5点。然后,对于止损,交易者可能只看其止损的大小,然后将该距离乘以三,以使他们潜在的风险回报率是1:3。

深度学习 性能提升技巧--指数加权平均(EMA)Pytorch实现

白又白胖又胖 于 2020-04-07 10:27:57 发布 3449 收藏 19

  • 什么是EMA(ExponentialMovingAverage

在采用 SGD 或者其他的一些优化算法 (Adam, Momentum) 训练神经网络时,通常会使用一个叫 ExponentialMovingAverage (EMA) 的方法,中文名叫指数滑动平均。 它的意义在于利用滑动平均的参数来提高模型在测试数据上的健壮性

滑动平均(exponential moving average),或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average),可以用来估计变量的局部均值,使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关。

随机梯度下降,更平滑的更新说明不会偏离最优点很远;
梯度下降 batch gradient decent,影子变量作用可能不大,因为梯度下降的方向已经是最优的了,loss 一定减小;
mini-batch gradient decent,可以尝试滑动平均,因为mini-batch gradient decent 对参数的更新也存在抖动。