bitcoin price graph gbp


下面,介绍以下几种解决方案。


  1.控制 加仓的间距。


  这是风险控制的一个重要方面。


  加仓间隔是10个点、20个点或者60个点,这取决于 仓位对风险和回撤的承受 能力


  如果扩大增仓空间, 马丁EA的稳健性将大大增强。


  比如在60点时加仓,就可以带大波段。


  但这也面临着一种矛盾,需要在利润和加仓幅度之间进行权衡。


  2.控制好加仓的 倍数


  马丁EA后期加仓,会根据行情采取加仓倍数的 策略


  这是快速平掉被套 单的最快 方法


  回调可以平掉所有的浮亏。


  但同时,倍增仓位会放大风险。


  因此,要计算好加仓的层数和倍数。


  不能轻易用倍数来加仓,防止连续被套。


  3.结合止盈和止损。


  很多人不喜欢马丁,因为他们没有设置止损,而是采取了一种致命的方法。


  其实,我们也可以针对马丁的策略,设置止盈止损的策略,这样既能保证盈利单的安全,又能提前切断风险。


  例如,以10000元的仓位为例。


  底仓开仓0.01手,等距加仓 20点


  最大加仓倍数为10层。


  可以将止损设置为600元,止盈定位为20点。


  采用高频交易,以5分钟为参考标准,仓位和利润不脱节,积累少。


  (这里只是提供一个思路)4.改变添加仓库的位置。


  等距添加仓库是最简单的方法。


  但是有很多地方需要改进。


  更好的加仓方法是根据阻力的强弱,在重要的阻力位采用动态倍数加仓,这样可以更准确有效的确定仓位和间距。


  更值得深入研究的是在 斐波那契(黄金段)位置,按照斐波那契倍数加仓。


  即 利用斐波那契动态区间加仓。


  当然,这种方法在编程上是很麻烦的。


  当然,现在市场上的EAs很少有纯马丁策略,一般都是和其他策略结合使用。


  无论如何,都要高度重视马丁的系统性风险。


  在策略设计中,需要有效控制退出范围,设计多个指标和马丁策略的组合,开发出一系列的马丁衍生品变体。


  利用多个指标从多个维度对马丁策略进行组合,而不是仅仅在同等距离上加仓。


  这就要求策略设计者在复杂的模型中建立马丁模型,利用量化对冲的方法解决马丁固有的一些问题和大面积回撤、清算的风险。


   任泽平:原材料 上涨对下游形成 挤压政策微调、 行业集中度提升、增强技术能力是药方:任泽平:按照历史规律来看,上游的上涨能否向下游顺畅的 传导取决于几个条件,第一个重要条件就是中下游具有 成本传导能力。


  如果行业集中度比较高,它能够顺畅传导;行业集中度不高,是散乱或者恶性竞争价格战状态,就很难进行传导。


  第二个传导和一些行业的技术进步相关。


  大宗商品价格持续在 高位,对下游的利润包括成本都是一种挤压。


  在这里需要公共政策部门关注,需要在出口退税包括生产恢复、借助期货价格套期保值、一些税费的减免等等, 做出一些政策改进或者调整。