Из чего состоит стохастик?

Стохастик – это осциллятор, который состоит из двух линий:

%K (или главная линия) = это основная линия, отображается как сплошная.

%D (или сигнальная линия) = это просто скользящая средняя %K. Иногда она называется сигнальной линией и отображается в виде пунктирной линии.

Когда стохастические линии находятся выше 80, рынок считается перекупленным, а когда ниже 20, перепроданным.

Для чего используют стохастик?

Трейдеры используют стохастик для измерения направления, силы и перелома тренда.

Мы будем говорить о двух методах:

    Метод №1: Пересечение сигнальной линии

    Метод №2: Перечение зоны перекупленности / перепроданности

Пересечение сигнальной линии стохастик.

В основном, это пересечение более быстрой движущейся основной линии (%K), над или под более медленной движущейся сигнальной линией (%D).

Правила выхода

С февраля по май 2011 года EURUSD находился в сильном бычьем тренде. Если бы кто-то использовал стратегию пересечения, было бы разумно торговать только в сторону тренда. Разумеется следовало входить в момент пересечения и выходить в обозначенном прямоугольнике.

На примере было бы 5-6 фантастических сигналов на покупку. При понимании направления общего тренда, вы можете торговать по тренду используя пересечение линий стохастика. Вы будете получать достаточно качественные входы в рынок. Следует отметить, что на тренде заработает даже макака.

Совет! Прочитайте статью о правильном определении тренда. Тогда вы станете это макакой. Так же будете безошибочно определять тренд.

Пример торговли индикатором стохастик на валютной паре.

Еще один пример на графике USD/CHF:

На графике виден сильный медвежий тренд, разумно торговать в его направлении, в шорт. При использовании этой стратегии, мы бы входили при пересечении и выходили в выделенных областях.  

Добавление фильтров к стратегии выше так же повышает точность:

1. Фильтр перекупленности/перепроданности: использование стратегии пересечения только в зонах  перекупленности/перепроданности.
2. Фильтр тренда: В бычьем тренде нужно искать условия перепроданности, для входа в лонг, в медвежьем наоборот. Во время флэта можно использовать зоны перекупленности/перепроданности и торговать от них.

Трейдерский опыт админа: Стохастик не может являться основой для системы. Конечно, в статье мы передаём методы торговли по нему. Однако читатель должен чётко понимать, что стохастик требует дополнения для фильтрации сделок. Более того. Трейдер должен хорошо определять фазы рынка.

Параметры стохастика и таймфрейм.

Есть несколько значений периода индикатора и таймфрейма, которые будут работать с каждой парой. Некоторые предпочитают крупные периоды  (21,9,9). В то время, как другие,  наоборот используют стандартные для MT4 (5,3,3). Некоторые предпочитают торговать на дневном графике, а другие-на графике Н1.

Выбор предполагает баланс между чувствительностью и надежностью сигналов. Как правило, чем меньше стохастические параметры или временные рамки, тем быстрее они будут реагировать на изменения рынка, и тем больше будет сигналов. Недостатком является то, что эти сигналы могут быть менее надежными. Напротив, чем больше стохастические параметры или больше временной интервал, тем меньше будет сигналов. Однако, их надёжность – возрастает. Каждому следует протестировать разные значения, для понимания,  что вам подходит больше.

Совет! Запомните. У любых индикаторов есть правило. Чем больше таймфрейм использования и чем больше период индикатора – тем лучше сигналы. Это применимо к любым индикатором. В особенности, к осциляторным, типа стохастик или RSI.

Стохастик и зоны перекупленности / перепроданности/

 Уровень индикатора в  80% считается перекупленностью. Уровень в 20% – перепроданностью.

Хотя заманчиво просто покупать в зонах перепроданности и продавать в зонах перекупленности. Не стоит забывать, что рынок может уйти в тренд, где вы будете терпеть убытки. Данная стратегия отлично работает во флэте, но она убыточна в тренде. Помните, что когда вы торгуете с помощью стохастика во флете. В это же время крупняк собирает позицию. Угадайте, кого он прокатает по стопам?

Условия входа:

• Сигнал на покупку. Стохастик пересекает уровень перепроданности (20) снизу.
• Сигнал на продажу. Стохастик пересекает уровень перекупленности (80) сверху

Условия выхода:

Можно использовать фиксированный стоп-лосс и тейк-профит, вычисленный при тестировании. Или просто выход через противоположный сигнал:

• Выход из лонга. Стохастик пересекает уровень перекупленности (80) сверху.
• Выход из шорта. Стохастик пересекает уровень перепроданности (20) снизу.

Фильтрация сигналов стохастика.

Минусом такого подхода является то, что после сигнала на выход рынок может продолжить трендовое движение. Поэтому можно использовать ещё пару фильтров :

• Фильтр тренда: не совершать сделок в зонах выше 80 и ниже 20, только при выходе из зон. В тренде рынок может долгое время находится в зонах перекупленности/перепроданности. Совершать сделки в пределах зон достаточно рискованно, оптимальнее входить после выхода из зоны.
• Тренд/ флэт: если рынок находится в тренде, рекомендуется торговать только в направлении тренда. Если рынок во флэте можно торговать в обе стороны и наиболее предпочтительна работа от зон.

Трейдерский опыт админа: Коллеги. Помните, если вы начинающий – вам нужно сконцентрироваться не на стохастике. Он приведёт вас к сливу. Сконцетрируйте своё внимание на изменении фаз рынка. Если вы научитесь определять изменение флета на тренд – вам и стохастики всякие не понадобятся.

Пример  перекупленности / перепроданности.

На дневном графике EURCHF:

Поскольку EUR/CHF, как правило торгуется во флэте, то это неплохой пример для работы от зон. торговли .

Ещё один пример на дневном графике GBP / USD:

С февраля по май 2011 года пара GBP / USD застряла в диапазоне 400 между 1.6000 и 1.6400. Торговля от этого диапазона, с использованием зон перепроданности и  перекупленности, привела бы к хорошей прибыли. Обратите внимание, что в конце апреля произошел пробой диапазона, когда цена направилась вверх к  1.6700.

После шортового сигнала (четвертый красный квадрат на графике) цена прошла около 250 пунктов и затем ушла на пробой коридора. В этой сделке можно было бы заработать или как минимум выйти в безубыток. Если бы стратегия имела тейк-профит в в 200-250 пипсов.

При правильном тестировании можно определить наилучшие уровни тейк-профита для валютной пары. Зарабатывать/ выходить в безубыток даже если рынок действительно пробивает диапазон, который вы собираетесь использовать.

Эта статья – материал из рубрики “Азбука Трейдинга”. Загляните в неё. Там ещё много интересного!

Сложно? “Трейдинг для чайников” – бесплатное обучение рынкам.

Подпишитесь на наш телеграм канал и получите самую лучшую информацию.

Все секреты индикатора Stochastic Oscillator

Доброго всем времени суток, друзья!
Сегодня темой нашего обсуждения станет индикатор Stochastic – один из самых популярных индикаторов технического анализа. Но, как и все другие индикаторы, Stochastic требует понимания со стороны трейдера. К сожалению дела обстоят совершенно иначе – многие (особенно начинающие) трейдеры не знают как правильно понимать сигналы этого индикатора, и вместо хорошего инструмента технического анализа, они получают бесполезную вещь, несущую только убытки. Именно поэтому эта статья будет весьма актуальна. Кроме основных понятий я постараюсь рассказать вам о всех особенностях и секретах индикатора Stochastic, чтобы даже опытные трейдеры смогли узнать для себя что-то новое.

Загрузка…

Описание индикатора Stochastic

Индикатор Stochastic представлен в виде двух кривых линий, размещенных на шкале в отдельном окне.

Внешне он очень похож на индикатор RSI. Это особенно заметно, если нанести оба индикатора на график:

Но, разумеется, индикаторы имеют совсем разные формулы расчета, но вот сигналы у них весьма похожи.

Stochastic – это осциллятор (опережающий индикатор). Это индикатор темпов измерений или импульса цены. Стохастик оценивает скорость рынка, путем определения относительного положения цен закрытия в диапазоне между максимумом и минимум за определенное число свечей. Проще говоря, стохастик способен определять точки разворота и продолжения тренда.

Настройки индикатора Stochastic

Стохастик состоит из двух линий: быстрой, называемой %К, и медленной, называемой %D. Кроме того, в стохастике используется замедление, для удаления рыночного шума.

Стандартные настройки индикатора выглядят следующим образом:

• Период %К: 14
• Период %D: 3
• Замедление: 3
• Цены: Low/High
• Метод МА: Exponential

Кроме того, индикатор Stochastic использует стандартные уровни «80» и «20».

Формулы расчета индикатора Stochastic

Stochastic рассчитывается по относительно простым формулам:

Т.е. Скользящая средняя (Moving Average) с периодом М от %К

Зоны перепроданности и перекупленности индикатора Stochastic

Индикатор стохастик чаще всего применяется для определения точек входа в рынок. Так же, как и индикатор RSI, Stochastic имеет зону перекупленности (зона, выше уровня «80»), и зону перепроданности (зона, ниже уровня «20»).

Но в отличии от RSI, зоны индикатора Stochastic – это не призыв к открытию сделки, а лишь повод обратить внимание на движение цены.

Применение индикатора Stochastic в трендовом движении

Индикатор Stochastic лучше всего применять в трендовом движении. Причем, в таком случае, зоны перекупленности или перепроданности будут показывать крайние точки коррекции цены.

Если смотреть на представленный выше график, то можно заметить восходящий тренд. В такой ситуации, нас будут интересовать только точки с максимальной вероятностью продолжения тренда – точки окончания коррекции. И стохастик без проблем указывает на эти точки. Можно заметить, что после того, как линии индикатора достигли зоны перепроданнрости, коррекция цены завершилась. Подтверждением окончания коррекции является пересечение линий индикатора и измененение их направления на восходящее (линии индикатора Stochastic стали направлены вверх). Именно такие точки являются окончанием коррекции, и, в дальнейшем, продолжением тренда.

При нисходящем тренде нас будет интересовать только моменты, когда линии индикатора Stochastic достигают зоны перепроданности.

В моменты, когда присутствует достаточно сильный тренд, можно использовать сигналы от уровня «50», который является своеобразным уровнем поддержки и сопротивления на шкале индикатора.

Как можно заметить, цена очень часто разворачивается и продолжает свое движение после того, как линии индикатора достигнут уровня «50». Подтверждением продолжения тренда является пересечение линий индикатора и изменение направления в сторону тренда.

Применение индикатора Stochastic в боковом движении (флете)

Индикатор Stochastic прекрасно показывает себя во время флета. Он превосходно показывает моменты разворота и, соответственно, точки входа в рынок в боковом движении.

В данном случае можно заметить, что стохастик способен показать все основные развороты цены во время флета.

Стоит обратить внимание на те случаи, когда линии индикатора побывали в зоне перекупленности или зоне перепроданности. В таких ситуациях подтверждением для входа будет являться выход линий из этих зон!

Пока линии индикатора находятся в зоне перекупленности или перепроданности, есть вероятность, что первоначальное движение, загнавшее линии в эти зоны, будет продолжаться, а значит входить в рынок слишком рано.

Дивергенция (расхождение)

С помощью индикатора Stochastic можно определять дивергенцию цены – расхождение.

На графике это выглядит следующим образом:

Как правило, дивергенция – это признак ослабевания и дальнейшего окончания тренда. Как видно на графике, после возникновения дивергенции, тренд изменил свое направление на противоположный.

Конвергенция (схождение)

Так же с помощью индикатора Stochastic можно определить и конвергенцию – схождение. Конвергенция так же является признаком разворота тренда, но уже нисходящего на восходящий. На графике конвергенция выглядит следующим образом:

Использование индикатора Stochastic вместе с другими индикаторами

Индикатор Stochastic очень хорошо сочетается с другими индикаторами. Например в связке с индикатором RSI он способен выдавать весьма неплохие сигналы для входа в рынок:

Весьма неплохие сигналы можно получить, если использовать индикатор Stochastic вместе с индикатором Bollinger Bands:

В данном случае индикаторы только дополняют друг друга: Полосы боллинджера показывают канал движения цены, а стохастик помогает фильтровать сигналы для входа в рынок.

Достоинства и недостатки индикатора Stochastic

Индикатор Stochastic весьма интересный индикатор. Его достоинства – это неплохая точность определения коррекций в трендовом движении и определение точек разворота в боковом движении. Кроме того, это классический индикатор, а значит что он имеется на торговых платформах у следующих брокеров:  Binomo, ExpertOption.

К минусам индикатора можно отнести его запаздывание. Но так как индикатор основан на скользящей средней, то и винить его за это особо нельзя.

Заключение

Индикатор Stochastic является хоть и не самым точным индикатором, но при правильном подходе он способен достаточно точно передать трейдеру ситуацию, происходящую на рынке. Сам индикатор достаточно популярен и используется во многих стратегиях и торговых системах, а значит он действительно заслуживает своего внимания.

С уважением, Лементов Игорь aka REDFOX

Загрузка…

Руководство по торговой стратегии стохастического осциллятора

Stochastic Oscillator — это индикатор импульса, который предназначен для того, чтобы дать вам объективную оценку импульса вашего торгового инструмента.

Он колеблется между 0 и 100, что делает его полезным для рынков в торговом диапазоне. Он покажет вам отношение цены закрытия к диапазону максимума и минимума за N периодов времени. По умолчанию ретроспективный анализ составляет 14 периодов.

Линии% K и% D на индикаторе Stochastic (триггерная и сигнальная линия) движутся вверх и вниз, он не всегда отслеживает движение цены.Как и любой торговый индикатор технического анализа, быстрый или медленный стохастический осциллятор является всего лишь инструментом и должен использоваться только как часть общей торговой стратегии.

Настройки и расчет стохастического осциллятора

Вы можете найти разные вычисления в зависимости от используемого вами графического пакета, однако это правильная формула для быстрого стохастика.

% K = (C-L) / (H-L) × 100

C = Close — текущая цена закрытия L = Самый низкий минимум за X периодов.H = Самый высокий максимум за X периодов

Что такое K и D в стохастике?

• % K — это 3-периодная скользящая средняя быстрой% K.
• % D — это скользящее среднее с периодом x для быстрого% K.

Нет реальной разницы при использовании одинаковых настроек для полного и медленного стохастического осциллятора. Быстрый стохастик гораздо более реактивен и может заставить трейдера быть слишком активным в своей торговле.

Лучшие настройки для стохастического осциллятора

Многие торговые индикаторы дадут вам возможность настроить многие из входных данных, которые будут использоваться в расчетах.Это может быть полезно при попытке оптимизации для текущих рыночных условий, но это может вызвать больше головной боли, чем результаты торговли.

• Если 14, 3, 3 — отличная настройка, почему не 13?
• А что насчет 5, 3, 3?
• Как насчет любой комбинации, которую вы можете придумать?

Имейте в виду, что чем короче период ретроспективного анализа, тем больше будет движения индикатора. Значение 14 будет медленнее, чем значение 5.

Одна из причин, по которой я предпочитаю медленный стохастик, заключается в том, что я считаю его более плавным на ценовых графиках.Быстрый стохастик имеет неровный вид, что связано с тем, что он более чувствителен, чем медленная версия индикатора.

Не существует лучшего параметра Stochastic Oscillator , который принесет больше выигрышей, чем потерь.

В большинстве случаев лучшая настройка стохастика фактически является настройкой по умолчанию. Время, которое вы тратите на оптимизацию настроек, лучше потратить на то, чтобы посмотреть, как индикатор реагирует на движения цены.

Слишком много трейдеров думают, что им понадобится одна настройка для дневной торговли, одна настройка стохастика для свинг-трейдинга, для скальпинга, для разных таймфреймов.Не попадись в кроличью нору.

Какая оптимальная настройка стохастика для дневной торговли?

Если вы настроились на смену осциллятора для дневной торговли, это может иметь вескую причину — дневная торговля ограничена сессией. Это означает, что вам может потребоваться немного более быстрый торговый сигнал, и я бы предложил смотреть только на период ретроспективного анализа.

На этом графике я использовал настройку медленного стохастика 14,3 и 5,3.

. Вы можете увидеть 5.Параметр стохастика на этом одноминутном графике сырой нефти быстрее реагирует на цену и в некоторых случаях переходит в нисходящую сторону. Если это ваш триггер входа / выхода, вы выходите из сделки до того, как она достигнет максимума.

Каждый трейдер должен решить, стоит ли компромисс между более быстрыми сигналами и большим количеством ударов по более медленным сигналам и более плавным движением цены.

Нет лучшей настройки, как нет лучшего технического индикатора.

Как использовать стохастический осциллятор для свинг-торговли или дневной торговли

Теперь, когда мы знаем, что стохастик — это импульсный осциллятор, который измеряет импульс последних X периодов (оглянувшись назад), давайте посмотрим на некоторые применения этого индикатора.

Есть опасность, торгуя часто рекламируемыми методами без более критического взгляда на то, что не только говорит вам индикатор, но и то, что говорит вам ценовое действие и структура.

Убедитесь, что вы используете любой торговый индикатор в контексте общего торгового плана. Ценовое действие часто бывает односторонним, трейдеры используют торговый индикатор при торговле.

Вот несколько торговых стратегий стохастического осциллятора, которые вы можете рассмотреть для торговли на Форекс, фьючерсах, акциях или на любом интересующем рынке.

Торговая стратегия по перекупленности и перепроданности

«Stoch» часто используется для определения уровней перекупленности и перепроданности . , однако имейте в виду, что это не было первоначальным использованием индикатора

Стохастический осциллятор — это индикатор, ограниченный диапазоном, что означает, что он может колебаться между двумя крайними уровнями, 0 и 100.

Для индикатора перепроданности или перекупленности обычно принимаются уровни:

• Ниже 20 считается перепроданностью
• Выше 80 считается перекупленной

Многие трейдеры используют эти уровни перепроданности и перекупленности, чтобы рассчитать время сделки в направлении, противоположном этим показателям, однако часто рынок может оставаться в этом состоянии, в то время как стохастик остается в зонах перепроданности / перекупленности.

• Перепроданность ниже 20, и, используя 14-периодный стохастический взгляд назад, цена торгуется на нижней границе последнего 14-дневного диапазона.
• Перекупленность выше 80, и, используя 14-периодный взгляд назад, цена торгуется на верхнем конце последнего 14-дневного диапазона.

Это не означает, что рынок собирается развернуться. Это может указывать на крайнюю слабость или силу. Любая интерпретация выполняется трейдером, но помните, что это индикатор импульса. Самая безопасная сделка будет идти в направлении тренда — например, открывать длинную позицию, если ценовое действие показывает разворот из состояния перепроданности.

Но это также не означает, что переезд продолжится. Бывают моменты, когда разворот будет коррелировать с показаниями стохастика перепроданности или перекупленности.

Мы смотрим на импульс, и когда импульс достаточно высок, чтобы заставить линии стохастика перейти на любой из этих уровней, это указывает на силу / слабость, и если вы торговали достаточно долго, это может указывать на то, что рынок готов разворот.

На этом графике показан рынок в обоих условиях, и вы можете видеть, что:

• Перекупленность — Рынок меняет направление, и последний «разворот» привел бы к закрытию любых коротких позиций.
• Перепроданность — Рынок разворачивается, но если вы заметили первый разворот вверх, нам не нужно было условие перепроданности, чтобы начать движение.

Является ли заключение сделки просто из-за торгового сигнала стохастика хорошей идеей? В этом случае были некоторые торговые возможности, но это должно привести вас к поиску того, где это не удается.

При тестировании на истории чего-либо в торговле убедитесь, что вы видите полную картину, а не только то, что вы хотите видеть.

Когда вы видите это условие, представьте, что оно говорит вам о том, что в данный момент рынок, вероятно, находится в сильном направленном тренде и, если не считать сильных уровней поддержки или сопротивления, он, вероятно, продолжит движение в этом направлении.

«Движущийся объект остается в движении с той же скоростью и в том же направлении, если на него не действует неуравновешенная сила» — Ньютон

Вы получите встречные движения (неуравновешенная сила), которые могут замедлить импульс рынка, но чтобы повернуть его вспять, эта сила должна быть сильной. Эту силу часто можно найти в точках исторической структуры.

Использование условий перепроданности и перекупленности индикатора стохастика может иметь лучшее преимущество при торговле в направлении общей тенденции.Вы можете использовать эти показания для целей торговли / управления рисками, таких как масштабирование или отслеживание стоп-лосса.

Ищите слияние на своих графиках

Вы можете найти возможности, когда стечение технических факторов выровняется, когда рынок перепродан или перекуплен. Это может быть возможностью вывести с рынка некоторую прибыль, но вы хотите посмотреть, как цена реагирует на эти области. Он должен показать некоторые признаки слабости, чтобы вы могли оказаться в сделке с более высокой вероятностью.

В этом примере есть много возможностей для сделок, пока рынок в обоих штатах. Я могу видеть тесты на провал диапазона, прорывы диапазона и даже паттерны поглощающих свечей, пробитые силой, и это только на этом временном интервале.

Ключ состоит в том, чтобы использовать ваш торговый план, чтобы диктовать ваши торговые установки, находить их в благоприятных условиях и выполнять их.

Торговля с бычьей и медвежьей дивергенцией

Джордж Лейн, разработчик индикатора еще в конце 1950-х годов, фактически использовал его для стохастической дивергенции — бычьей дивергенции или медвежьей дивергенции стохастика по сравнению с ценой.

Цена идет в одну сторону, а стохастик — в другую, трейдеры обычно ищут дивергенцию. Это был оригинальный ход, на который Лейн смотрел при разработке стохастика, но, как я постоянно говорю, сигнал индикатора сам по себе не всегда является наилучшей возможностью.

1. Если цена находится в нисходящем тренде, сравните минимумы цены и стохастика
2. Если цена находится в восходящем тренде, сравните максимумы цены и стохастика
3. Если цена достигает более низкого минимума, а Stochastic достигает более высокого минимума, рассмотрите длинные позиции, поскольку это может быть бычьим расхождением и ищите бычий разворот.
4. Если цена повышается, но Stochastic достигает более низкого максимума, рассмотрите возможность продажи, так как это может быть медвежьим расхождением.

Это цена с нисходящим трендом, и вы можете видеть, что цена достигает минимума ниже предыдущего минимума.Стохастик устанавливает более высокий минимум, который указывает на потенциал для роста цены — бычье расхождение

Восходящий тренд будет противоположным. Цена сделает более высокий максимум, но стохастический осциллятор покажет более низкий максимум.

Помните, что стохастик измеряет импульс, и даже если цена движется вниз, расчет импульса указывает на рост. Это не означает, что у нас вот-вот появится сильный восходящий тренд.

и ценовой тренд

Одним из компонентов торговой стратегии стохастического осциллятора, которую вы, возможно, захотите использовать, является объективная мера качества ценового тренда и самого направления тренда.

Если цена имеет тенденцию к снижению, ваш торговый план может предусматривать продолжение коротких позиций вместо сделок против тренда. Не все тренды создаются одинаково, и стохастик поможет вам определить качество импульса тренда.

Первая зеленая область показывает Стохастик, направленный вниз. Вы будете искать сигнал продажи только тогда, когда это состояние рынка.

Что еще более важно, посмотрите на разделение медленной и быстрой линии индикатора.Это указывает на то, что в игре присутствует хороший плавный тренд. Медленный стохастический тренд — это импульсный тренд, и для этого вы можете рассмотреть возможность использования подходов MTF (нескольких временных рамок) в своем торговом плане.

По сути, мы ищем направление импульса на старшем таймфрейме и ищем сделки на младших таймфреймах в том же направлении.

При использовании подходов к торговле с несколькими таймфреймами ищите разницу в 3-5 раз. Например, вы можете использовать 60-минутный тренд для сделок на 15-минутном таймфрейме.Для простоты трейдеры могут смотреть на дневной график в поисках импульсного тренда, в то время как на Форексе некоторые трейдеры используют комбинацию день-4 часа и комбинацию 4 часа-1 час.

Как только быстрая линия пересекает медленную линию вверх и проходит через стохастическое пересечение, мы можем объективно констатировать, что находимся в восходящем тренде. Посмотрите еще раз на хорошее разделение между медленной и быстрой линиями. Это делает для практически идеальные торговые условия для .

Ищите разделение между линиями, а также стремительные движения стохастика вверх или вниз, чтобы указать качество тренда, которое, по вашему мнению, способствует лучшим торговым возможностям.

Торговля в условиях нестабильного рынка

В красной области показаны медленная и быстрая линии стохастика, плотно соединенные вместе с множеством пересечений каждой линии. Посмотрите на движение цены в это время, и это показывает рынок, на котором быки и медведи ведут почти равную борьбу.

Вы также можете использовать индикатор изменчивого рынка, такой как сжатие, если вам нужны консолидированные рынки.

Способствует ли это состояние безболезненной торговле? Это может быть время, когда вы сидите сложа руки или, в зависимости от вашего торгового плана, смотрите на другую комбинацию временных рамок для торговли.

Сигнал пересечения стохастического осциллятора с техническим анализом и ценой

Мы можем взять кое-что из того, что мы рассмотрели, и добавить к этому несколько слоев слияния, которые могут повысить вероятность некоторого движения цены в нашу пользу. Для этого мы собираемся добавить некоторую структуру цен, чтобы помочь нам принять торговое решение.

Поскольку мы можем использовать пересечение стохастика в качестве сигнала изменения тренда, мы также можем использовать пересечение в качестве сигнала входа в сделку на покупку и продажу.

На этом графике есть несколько примеров использования горизонтальных уровней поддержки и сопротивления. Мы также видим в действии линии тренда и свечи разворота. Убедитесь, что вы смотрите на пересечение стохастиков, чтобы увидеть сигналы на покупку и продажу, которые были даны, когда у нас также было техническое слияние.

Это был аргумент в пользу торговли, а не просто запуск сделки, потому что торговый индикатор давал типичный (и учебный) сигнал.

Когда вы добавляете несколько факторов, включая структуру цен, вы увеличиваете свои шансы на какое-то движение в вашу пользу. Нет ничего идеального, поэтому чрезвычайно важно иметь торговый план, включающий терпимость к риску и управление торговлей.

Вы также можете добавить стохастическую дивергенцию, которая была покрыта ранее как часть слияния, которое вам нужно увидеть перед тем, как открывать сделку.

Индикаторы — часть торговой головоломки

До сих пор многие люди считают, что можно просто применить индикатор к торговому графику и принимать сигналы, когда они представлены.

Как уже указывалось, это не означает положительный результат торговли. Тебе нужно больше.

Простое применение таких основ, как линии поддержки и сопротивления или линии тренда, по крайней мере, даст вам возможность торговать против. Они также могут удерживать вас от совершения сделок непосредственно в точках графика, которые могут предложить некоторые противостоящие силы, которые будут бросать вызов вашим сделкам.

Вы хотите убедиться, что любая используемая вами торговая система, имеющая торговые индикаторы, также тщательно протестирована и, если она основана на нескольких индикаторах, дополняет друг друга.Например, наличие двух индикаторов импульса не требуется и просто добавляет уровень сложности к любой торговой стратегии.

Помните, что одним из ключевых элементов торгового плана является то, как вы управляете своими сделками и какие риски вы принимаете. Это не менее важно, если не больше, чем то, какие сетапы вы используете для своих сделок.

Независимо от того, используете ли вы медленный стохастик как часть своего торгового плана или какой-либо другой индикатор, убедитесь, что вы критически проанализировали информацию, которую он представляет, чтобы вы могли видеть как плюсы, так и минусы каждого из них.Тестирование торговой системы и каждой переменной — тяжелая и утомительная работа.

— индикатор для отслеживания ценового импульса

7 мин чтения

Стохастический осциллятор — это индикатор импульсного типа, который определяет позиции перекупленности и перепроданности. Другими словами, он может предоставить трейдеру информацию о том, когда он может войти или покинуть рынок. Индикатор также используется для прогнозирования будущей доходности базового актива. Он был создан и представлен Джорджем К.Переулок в 1950-е гг.

Как это работает?

По словам самого Лейна:

Индикатор не отслеживает цену, не отслеживает объем или что-то в этом роде. Он следует за скоростью или импульсом цены. Как правило, импульс меняет направление раньше цены.

Таким образом, этот индикатор может помочь трейдерам предсказать точки разворота тренда, что всегда имеет большое значение в торговле.

Стохастический осциллятор возвращает соотношение между последней ценой закрытия и диапазоном максимума-минимума в течение заданного периода времени.Он основан на предположении, что во время восходящего тренда цены будут выше цены закрытия предыдущего периода . В качестве альтернативы во время нисходящего тренда цены, вероятно, будут ниже предыдущей цены закрытия.

Осциллятор состоит из двух горизонтальных и двух линий скользящих средних (быстрой и медленной). Линия быстрой скользящей средней по умолчанию имеет период 3, а медленная MA имеет период 13. Осциллятор находится в диапазоне от 0 до 100.Оба уровня, по умолчанию установленные на 20% и 80% соответственно, совпадают с двумя горизонтальными линиями.

Когда быстрая и медленная скользящие средние остаются выше уровня 80%, актив находится в зоне перекупленности. Когда обе линии остаются ниже уровня 20%, актив находится в зоне перепроданности. Однако следует отметить, что снижение цен не обязательно является сигналом к ​​покупке, поскольку ценные бумаги могут оставаться в зоне перепроданности в течение длительного времени, не выходя из нее. Точно так же рост цены вверх не всегда указывает на желание открыть позицию «Купить».Ценные бумаги могут оставаться перекупленными в течение относительно длительных периодов времени во время сильного восходящего тренда.

Как настроить?

Настроить индикатор Stochastic Oscillator на платформе IQ Option очень просто.

• Нажмите кнопку «Индикаторы» в нижнем левом углу торговой комнаты. Перейдите на вкладку «Популярные» и выберите Stochastic Oscillator из списка доступных опций.
• Перейдите на вкладку «Установить и применить» и, если вы хотите использовать индикатор со стандартными параметрами, просто нажмите кнопку «Применить».

Или вы можете настроить индикатор по своему вкусу, изменив периоды и уровни% K и% D для большей точности (альтернативно, больше сигнала

Learning Center

Это не предложение или ходатайство в какой-либо юрисдикции, где мы не уполномочены вести бизнес или где такое предложение или ходатайство противоречило бы местным законам и постановлениям этой юрисдикции, включая, помимо прочего, лиц, проживающих в Австралии, Канаде. , Гонконг, Япония, Саудовская Аравия, Сингапур, Великобритания и страны Европейского Союза.

Волатильность рынка, объем и доступность системы могут задерживать доступ к счету и исполнение сделок.

Эффективность ценной бумаги или стратегии в прошлом не является гарантией будущих результатов или успеха инвестирования.

Торговля акциями, опционами, фьючерсами и валютой предполагает спекуляцию, и риск потери может быть значительным. Перед торговлей клиенты должны учитывать все соответствующие факторы риска, включая собственное финансовое положение. Маржинальная торговля иностранной валютой сопряжена с высоким уровнем риска, а также со своими уникальными факторами риска.

Опционы подходят не всем инвесторам, поскольку особые риски, присущие торговле опционами, могут подвергнуть инвесторов потенциально быстрым и значительным убыткам. Перед тем, как торговать опционами, вам следует внимательно ознакомиться с характеристиками и рисками стандартизированных опционов.

Ордера на спреды, страддлы и другие многоплановые опционные заказы, размещенные в Интернете, будут нести комиссию в размере 0,65 доллара США за контракт по каждой части. Заказы, размещенные другими способами, будут иметь дополнительные транзакционные издержки.

Торговля фьючерсами и фьючерсными опционами носит спекулятивный характер и подходит не всем инвесторам.Пожалуйста, прочтите Уведомление о рисках для фьючерсов и опционов, прежде чем торговать фьючерсными продуктами.

Торговля на Форекс предполагает использование кредитного плеча, сопряжена с высоким уровнем риска и подходит не всем инвесторам. Пожалуйста, прочтите «Раскрытие информации о валютных рисках», прежде чем торговать валютными продуктами.

Счета фьючерсов и форекс не защищены Корпорацией по защите инвесторов в ценные бумаги (SIPC).

Услуги по торговле фьючерсами, фьючерсными опционами и валютой, предоставляемые TD Ameritrade Futures & Forex LLC.Торговые привилегии подлежат рассмотрению и утверждению. Не все клиенты подойдут. Счета Forex недоступны для жителей Огайо или Аризоны.

Доступ к рыночной информации в режиме реального времени возможен при принятии соглашений об обмене. Профессиональный доступ отличается, и может взиматься плата за подписку. Подробнее см. Наши профессиональные тарифы и сборы.

Подтверждающая документация для любых заявлений, сравнений, статистических или других технических данных будет предоставлена ​​по запросу.TD Ameritrade не дает рекомендаций и не определяет пригодность какой-либо безопасности, стратегии или курса действий для вас посредством использования вами наших торговых инструментов. Вы несете исключительную ответственность за любое инвестиционное решение, которое вы принимаете в своей самостоятельной учетной записи.

TD Ameritrade, Inc., член FINRA / SIPC.

TD Ameritrade Inc., член FINRA / SIPC. TD Ameritrade является товарным знаком, которым совместно владеют TD Ameritrade IP Company, Inc. и Toronto-Dominion Bank © 2021 TD Ameritrade IP Company, Inc.Все права защищены. Используется с разрешения.

Frontiers | Методы полустохастического градиентного спуска

1. Введение

Многие проблемы в науке о данных (например, машинное обучение, оптимизация и статистика) могут быть представлены как задачи минимизации потерь формы

где

Здесь d обычно обозначает количество объектов / координат, n количество примеров, а f _i ( x ) — это убытки, понесенные в примере i .То есть мы стремимся найти предсказатель x ∈ ℝ ^d , минимизирующий средние потери f ( x ). В приложениях с большими данными n обычно очень большие; в частности, n ≫ d .

Обратите внимание, что эта формулировка включает более типичную формулировку 2-регуляризованных объективов L — f (x) = 1n∑i = 1nf ~ i (x) + λ2║x║2. Мы прячем регуляризатор в функцию f _i ( x ) для простоты анализа результатов.

1.1. Мотивация

Давайте теперь кратко рассмотрим два основных подхода к решению задачи (1).

1. Градиентный спуск . Для данного xk∈ℝd метод градиентного спуска (GD) устанавливает

, где h — параметр размера шага, а f ‘(xk) — градиент f при x _k . Мы будем называть f ′ ( x ) именем full gradient . Чтобы вычислить f ′ (xk), нам нужно вычислить градиенты n функций.Поскольку n большой, это запрещено делать на каждой итерации.

2. Стохастический градиентный спуск (SGD) . В отличие от градиентного спуска, стохастический градиентный спуск [1, 2] вместо этого выбирает случайные i (равномерно) и обновляет

Обратите внимание, что эта стратегия резко сокращает объем работы, которую необходимо выполнить на каждой итерации (в n раз). С

у нас есть объективная оценка полного градиента. Следовательно, градиенты компонентных функций f ₁ ,…, f _n будут называться стохастическими градиентами .Практическая проблема с SGD заключается в том, что последовательные стохастические градиенты могут сильно различаться или даже указывать в противоположных направлениях. Это замедляет работу SGD. Однако в целом SGD предпочтительнее GD в приложениях, где достаточно решений с низкой точностью. В таких случаях обычно требуется лишь небольшое количество проходов по данным (т. Е. Работа, эквивалентная небольшому количеству оценок полного градиента), чтобы найти приемлемое значение x . По этой причине SGD чрезвычайно популярен в таких областях, как машинное обучение.

Чтобы улучшить GD, необходимо снизить стоимость вычисления градиента. Чтобы улучшить SGD, нужно уменьшить дисперсию стохастических градиентов. В этой статье мы предлагаем и анализируем метод полустохастического градиентного спуска (S2GD). Наш метод объединяет шаги GD и SGD и извлекает выгоду из обоих алгоритмов: он наследует стабильность и скорость GD и в то же время сохраняет эффективность работы SGD.

1,2. Краткий обзор литературы

Несколько недавних статей, e.g., Richtárik and Takáč [3], Roux et al. [4], Schmidt et al. [5], Шалев-Шварц и Чжан [6], Джонсон и Чжан [7] предложили методы, которые прямо или косвенно достигают аналогичного эффекта уменьшения дисперсии. Эти методы обладают линейной скоростью сходимости при применении для минимизации гладких сильно выпуклых функций потерь.

Метод в Richtárik и Takáč [3] известен как метод случайного координатного спуска для составных функций (RCDC), и его можно применять либо непосредственно к уравнению (1), либо к двойной версии уравнения (1).Если не выполняются конкретные условия на структуру задачи, прямое приложение к первому не так эффективно с вычислительной точки зрения, как его двойная версия. Применение метода координатного спуска к двойной формулировке уравнения (1) обычно называется стохастическим двухкоординатным восхождением (SDCA) [9]. Алгоритм Шалева-Шварца [6] демонстрирует эту двойственность, а метод Такач и др. [10] расширяет первично-двойную структуру до настройки параллельной / мини-пакетной обработки. Параллельные и распределенные методы стохастического координатного спуска изучались Рихтариком и Такачем [11], Феркоком и Рихтариком [12], а также Рихтариком и Такачем [13].

Стохастический средний градиент (SAG) по Roux et al. [4], является одним из первых методов SGD-типа, отличных от методов координатного спуска, которые продемонстрировали линейную сходимость. Метод Джонсона и Чжана [7], названный Stochastic Variance Reduced Gradient (SVRG), возникает как частный случай в наших настройках для неоптимального выбора одного параметра нашего метода. Метод смешанного градиентного спуска эпохи (EMGD), Zhang et al. [14], по духу аналогичен SVRG, но достигает квадратичной зависимости от числа обусловленности вместо линейной зависимости, как в случае с SDCA, SAG, SVRG и нашим методом.

Более ранние работы Фридлендера и Шмидта [15], Дэна и Ферриса [16] и Бастина и др. [17] пытаются интерполировать между GD и SGD и уменьшить дисперсию, варьируя размер выборки. Однако в этих методах не реализованы такие улучшения, как в последних описанных выше методах. Для частично связанных классических работ по полустохастическим методам аппроксимации мы отсылаем читателя к статьям Марти и Фукса [18, 19], в которых основное внимание уделяется общей стохастической оптимизации.

1,3. Наброски

В разделе 2 мы начнем с описания двух алгоритмов: S2GD, который мы анализируем, и S2GD +, который мы не анализируем, но который демонстрирует превосходную производительность на практике.Затем мы переходим к суммированию некоторых из основных вкладов этой статьи в разделе 3. Раздел 4 посвящен установлению результатов математического ожидания и высокой вероятности сложности для S2GD в случае сильно выпуклой потери. Результаты являются общими, поскольку параметры метода задаются произвольно. Следовательно, в разделе 5 мы изучаем проблему оптимального выбора параметров с целью минимизировать общую рабочую нагрузку (количество обработанных примеров), достаточную для получения результата заданной точности.В разделе 6 мы устанавливаем границы высокой вероятности сложности для S2GD применительно к не сильно выпуклой функции потерь. Обсуждение эффективной реализации для разреженных данных находится в Разделе 7. Наконец, в Разделе 8 мы проводим очень обнадеживающие численные эксперименты на реальных и искусственных примерах задач. Краткий вывод можно найти в разделе 9.

2. Полустохастический градиентный спуск

В этом разделе мы описываем два новых алгоритма: S2GD и S2GD +. Мы анализируем только первое.Последний, однако, в наших экспериментах имеет лучшие свойства сходимости.

Следующие два допущения рассматриваются как базовые настройки для гладкой выпуклой оптимизации, при которой анализ методов обычно проводится в первую очередь. На протяжении всей статьи мы предполагаем, что функции f _i являются выпуклыми, а L — гладкими.

Предположение 1. Функции f ₁ ,…, f _n имеют непрерывные градиенты Липшица с постоянным L > 0 (другими словами, они L-гладкие).То есть для всех x, z ∈ ℝ ^d и всех i = 1, 2,…, n ,

(Это означает, что градиент f липшицев с константой L, и, следовательно, f удовлетворяет тому же неравенству.)

В одной части статьи (Раздел 4) мы также делаем следующее дополнительное предположение:

Предположение 2. Средняя потеря f является μ-сильно выпуклой, μ> 0. То есть для всех x, z ∈ ℝ ^d ,

(Обратите внимание, что обязательно μ ≤ L .)

2.1. S2GD

Алгоритм 1 (S2GD) зависит от трех параметров: шага h , константы m , ограничивающей количество стохастических градиентов, вычисляемых за одну эпоху, и ν ∈ [0, μ], где μ — константа сильной выпуклости ф . На практике ν будет известной нижней границей μ. Отметим, что алгоритм работает также без какого-либо знания параметра сильной выпуклости — случай ν = 0.

Алгоритм 1. Полустохастический градиентный спуск (S2GD)

Метод имеет внешний цикл, индексированный счетчиком эпох j , и внутренний цикл, индексированный t . В каждую эпоху j метод сначала вычисляет g _j — полный градиент f при x _j . Впоследствии метод выдает случайное число шагов t _j ∈ [1, m ] шагов, следуя геометрическому закону, где

только с двумя стохастическими градиентами , вычисленными на каждом шаге.Для каждых t = 0,…, t _j — 1 стохастический градиент fi ′ (xj) вычитается из g _j и fi ′ (yj, t-1 ) добавляется к г _j , что обеспечивает

, где математическое ожидание относится к случайной величине i .

Следовательно, алгоритм представляет собой стохастический градиентный спуск, хотя и выполняется нестандартным способом (по сравнению с традиционной реализацией, описанной во введении).

Обратите внимание, что для всех j ожидаемое количество итераций внутреннего цикла E ( t _j ) равно

Также отметим, что ξ∈ [m + 12, m), причем нижняя граница достигается при ν = 0, а верхняя граница достигается при ν h → 1.

2.2. S2GD +

Мы также реализуем алгоритм 2, который мы называем S2GD +. В наших экспериментах производительность этого метода превосходит все протестированные нами методы, включая S2GD.Однако мы не анализируем сложность этого метода и оставляем это открытой проблемой.

Алгоритм 2. S2GD +

Вкратце, S2GD + запускает SGD в течение 1 эпохи (1 проход по данным), а затем переключается на вариант S2GD, в котором количество внутренних итераций, t _j , не является случайным, а фиксировано равным n или малым кратным n .

Мотивация использования этого метода следующая.Общеизвестно, что SGD может продвинуться намного больше за один проход по данным, чем GD (где это соответствует одному шагу градиента). Однако самым первым шагом S2GD является вычисление полного градиента f . Следовательно, начав с однократного прохода данных с использованием SGD и , а затем переключившись на S2GD, мы получаем превосходный метод на практике.

3. Сводка результатов

В этом разделе мы суммируем некоторые из основных результатов и вкладов этой работы.

1. Сложность для сильно выпуклых f . Если f сильно выпуклый, S2GD нужно

работы (измеряется как общее количество оценок стохастического градиента, учитывая также полные оценки градиента) для вывода ε-приближенного решения (в ожидании или с высокой вероятностью), где κ = L / μ — это номер условия. Это достигается запуском S2GD с шагом h = O (1/ L ), j = O (log (1 / ε)) эпох (это также равно количеству полного градиента оценок) и м = O (κ) (это также примерно равно количеству оценок стохастического градиента за одну эпоху).Результаты о сложности подробно изложены в разделах 4 и 5 (см. Теоремы 4, 5 и 6; см. Также уравнения 26 и 27).

2. Сравнение с существующими результатами . Этот результат сложности (уравнение 6) соответствует наиболее известным результатам, полученным для сильно выпуклых потерь в недавних работах, таких как Roux et al. [4], Джонсон и Чжан [7], и Чжан и Махдави [14]. Наше лечение наиболее близко связано с Джонсоном и Чжаном [7] и содержит их метод (SVRG) как частный случай. В таблице 1 мы суммируем наши результаты для сильно выпуклого случая с другими существующими результатами для различных алгоритмов.

Отметим, что скорость сходимости алгоритма Нестерова [21] является детерминированным результатом. Результаты EMGD и S2GD верны с большой вероятностью (точную формулировку см. В теореме 5). Результаты по сложности для методов стохастического координатного спуска также обычно анализируются в режиме высокой вероятности [3]. Остальные результаты ожидаемо. Для SDCA понятие κ немного отличается, что требует явного знания параметра сильной выпуклости μ для запуска алгоритма.Напротив, другие методы алгоритмически не зависят от этого, и, таким образом, их скорость сходимости может адаптироваться к любой дополнительной сильной выпуклости локально.

3. Сложность для выпуклой ф . Если f является , а не сильно выпуклым, то мы предлагаем применить S2GD к возмущенной версии задачи с константой сильной выпуклости μ = O ( L / ε). Решение исходной задачи с ε-точностью восстанавливается со сколь угодно высокой вероятностью (см. Теорему 8 в разделе 6).Общая работа в данном случае

, то есть Õ (1 / ϵ), что лучше, чем стандартный курс SGD.

4. Оптимальные параметры . Мы выводим формулы для оптимальных параметров метода, которые (приблизительно) минимизируют общую рабочую нагрузку, измеряемую количеством вычисленных стохастических градиентов (считая одну оценку полного градиента как n оценок стохастического градиента). В частности, мы показываем, что метод должен быть запущен для эпох O (log (1 / ε)) с шагом h = O (1/ L ) и м = O ( κ).Никаких таких результатов для SVRG у Джонсона и Чжана не было получено [7].

5. Одна эпоха . Рассмотрим случай, когда S2GD запускается только для 1 эпохи, эффективно ограничивая количество полных оценок градиента до 1, при выборе целевой точности ϵ. Покажем, что для S2GD с ν = μ требуется

работает только (см. Таблицу 2). Это выгодно отличается от оптимальной сложности в случае ν = 0 (который сводится к SVRG), где требуется работа

Для двух эпох можно было бы просто сказать, что нам нужно уменьшать ε в каждую эпоху, таким образом имея сложность O (n + (κ / ε) log (1 / ε)).Это уже лучше, чем общая скорость SGD ( O (1 / ε)).

6. Особые случаи . GD и SVRG возникают как частные случаи S2GD, для м = 1 и ν = 0 соответственно.

7. Низкие требования к памяти . Обратите внимание, что SDCA и SAG, в отличие от SVRG и S2GD, должны хранить все градиенты fi ‘(или двойные переменные) на протяжении итеративного процесса. Хотя это может не быть проблемой для задачи оптимизации небольшого размера, это требование делает такие методы менее подходящими для задач с очень большими n .

8. С2ГД + . Мы предлагаем «усиленную» версию S2GD, называемую S2GD +, которую мы не анализируем. Однако в наших экспериментах он значительно превосходит все другие протестированные нами методы, включая GD, SGD, SAG и S2GD. Сам по себе S2GD лучше, чем GD и SGD, если требуется высокоточное решение. Производительность S2GD и SAG примерно сопоставима, хотя в наших экспериментах S2GD оказался преимуществом.

Таблица 1. Сравнение производительности выбранных методов, подходящих для решения уравнения (1) .

Таблица 2. Резюме результатов сложности и частных случаев .

4. Анализ сложности: сильно выпуклая потеря

Пусть для анализа

— σ-алгебра, порожденная соответствующей историей S2GD. Выделим сначала вспомогательный результат.

Лемма 3 . Рассмотрим алгоритм S2GD. Для любого фиксированного номера эпохи j выполняется следующее тождество:

Доказательство . По закону башни условных ожиданий и определению в алгоритме x _{j +1} , получаем

□

Сформулируем и докажем основной результат этого раздела.