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适合初学者和专业人士

有许多可行的方法可以使用布林带交易市场

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AH = CDP + (最高价 - 最低价)

AL = CDP - (最高价 - 最低价)

Pivot Point枢纽点= (最高价+ 最低价+ 收盘价) /3

多头进场点 = (2 * Pivot) – 有许多可行的方法可以使用布林带交易市场 有许多可行的方法可以使用布林带交易市场 最低价

空头进场点= (2 * Pivot) – 最高价

多头出场点= Pivot – (最高价– 有许多可行的方法可以使用布林带交易市场 最低价)

空头出场点= Pivot + (最高价–最低价)

波段起涨点= (2 * Pivot) –2 * 最低价+ 最高价

波段起跌点= (2 * Pivot) – 2 * 最高价+最低价

02、区间、通道、价格带状型

中轨= N-时间段的简单移动平均线 上轨= 中轨+ K * N-时间段的标准偏差 下轨= 中轨- K * N-时间段的标准偏差

一般情况下,设定N=20 和K=2,这两个数值也是在布林带当中使用最多的。在日线图里,N=20其实就是「月均线」(MA20)。依照常态分布规则,约有95% 的数值会分布在距离平均值有正负2个标准差的范围内。 (逆势策略-Bollinger Band )

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1 – ETH/USD 做多 (BUY Stop)

2 – BTC/USD 做多 (BUY Stop)

3 – USD/JPY 做空 (SELL Stop)

4 – EUR/USD 做多 (BUY Limit)

1 – ETH/USD 做多 (BUY Stop)

2 – BTC/USD 做多 (BUY Stop)

3 有许多可行的方法可以使用布林带交易市场 – GBP/USD 做多 (BUY Stop)

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DAOrayaki:加密治理第一原则和重建治理溢价

然而,面对更加复杂的问题,治理往往会崩溃,从而激发出创始人和其他具有丰富不对称知识的人的极端恶意行为。例如:Do Kwon 从 Terra 协议中提取了数十亿美元,Rune Christensen 试图通过由 Rune 和亲信控制的关联方 Monetalis 从 DAI 协议中提取 5 亿美元。在前一种情况下,它将会以灾难性的方式结束(这种灾难性程度可能比 Kwon 本人预期的还要严重得多)。而在后一种情况下,因为Luca Prosperi 和其他一些才华横溢的人的“集中”警惕,使得 MKR 持有者免于潜在的数千万美元债务减记以及 99% 以上协议都可能发生的命运:失去信心的死亡螺旋导致协议的清算或消除。

此外,Luca 错过了导致不良行为的激励不对称的第五个来源:DAO 对核心贡献者的自重效应(Dead weight 有许多可行的方法可以使用布林带交易市场 effect)。

解决复杂性问题:TradFi 与加密

拥有 GOOGL 的股份并不意味着有权从 Google 获得任何现金流或股息。因为没有任何治理权(拉里·佩奇和谢尔盖·布林通过特殊的创始人股份拥有多数控制权)。如果布林和佩奇花费数十亿美元进行高价收购或与基础业务关系最短暂的任何其他事情,你就没有任何追索权。

GOOGL 份额本质上是一种 NFT ,说明谷歌管理层将负责任地使用你的钱,也许在未来的某个时候会从他们的现金机器中转移一些收入回来给你。尽管你对任何相关资产或现金流的权利充其量是微不足道的,但GOOGL的股票确价值1.5万亿美元的市值。这是为什么?

类似的观点也可以用于美国存托凭证(ADR)。ADR 是本国股东对敌对国家公司收益的索赔,海外 投资 者对这些 有许多可行的方法可以使用布林带交易市场 ADR 非常看重。这又是为什么?

加密货币缺少激励机制

以GOOGL为例,员工的报酬是 GOOGL 股票。Brin、Page 和高级管理人员也被授予 GOOGL 股票 期权 。外部投资者知道佩奇和布林需要让他们的员工乐于经营一家成功的企业。他们还可能认为,如果布林和佩奇做出特别令人发指的事情,谷歌董事会可能会成为敌对实体,严重削弱创始人管理公司的能力。

以上的情况这在今天的 DAO 中是不存在的——所有主要利益相关者之间的激励一致。GOOGL 的利益相关者(股东、高级管理人员和员工)都通过 NFT 保持一致,并通过一个从未与谷歌管理层抗衡过的董事会进行保护。

在 99% 的 DAO 中,利益相关者的利益一致性通常会在初始高速增长阶段后消失。协议爆炸式增长,代币被慷慨地授予创始成员,许多创始人转向其他事情。其余的创始人很快发现他们正在为许多缺席的代币持有者工作。

在少数 DAO 中,关键生产者已经离开,简单性可以挽救局面。Curve 从未将其著名的“xyk”流动性模型的不同参数提交投票。它只是在是/否投票中提出了一个复杂的想法,该模型在无数边缘情况下工作,并且 一直保持着Curve DAO 最初的样子。随着其他稳定币市场的来来去去,Curve 蓬勃发展,直到今天仍然是稳定币市场的王者。

在另一个极少数的 DAO 中,集中式/个人制衡使协议免受中心故障点与“创始人级”自重(Maker)合谋所利用的集中式缺陷的影响。然而,根据定义,“白骑士”太稀有而无法依赖。

在绝大多数 DAO 中,因为制衡失败,创始人终将会在某个时刻抛弃持有者,员工要么继续,要么自己作为持有者离开,当所有关键生产者都离开,协议必然死亡。

所以紧迫的问题变成了:99% 失败的 DAO 的创始人只是坏人吗?还是激励结构中的激励偏移导致他们放弃了他们的 DAO?

我强烈怀疑是后者。大多数 DAO 不是工作量证明组织,它们会迅速积累自重——“贡献者”有许多可行的方法可以使用布林带交易市场 为代币分配贡献了最低限度。远程工作组织很难监管这种自重。而当“自重“做为一个严重的问题被注意到时,,已为时已晚。

监管自重:DAO 的最大挑战

当您比较公司和 DAO 时,公司层次结构在组织各个级别执行持续贡献节奏方面相当有效 – 利益相关者激励协调的另一个关键示例。

DAO 未能实现这一目标。恐怕 DAO 发展的下一个阶段将是一条公司化之路:更多的 HR 软件,更多的 github 提交日志记录和管理的故事,所有这些都以更有效的管理为名。加密货币的少数一致生产者也是如此,以便使利益相关者的激励进一步朝着为所有代币持有者创造可持续价值的方向发展。

DAOrayaki:加密治理第一原则和重建治理溢价

有趣的是,Maker治理框架的架构师意识到了恶意治理攻击的风险,为了抵御这种攻击,他们构建了一个治理 安全 模型,该模型具有延迟特定提案实施的功能。这允许$MKR持有者收集足够的共识来呼吁紧急关闭,有序地解除协议本身危机。

由 Aragon 和 Optimism 有许多可行的方法可以使用布林带交易市场 开创的Optimistic Governance school通过假设所有提案都被投票通过,除非在一定时间内在法庭上受到质疑,从而引导了这一概念。这些努力值得称赞,在每个决策的结果都显而易见、事先可衡量或具有即时影响的环境中仍然有效。随着DAO的野心不断扩大,超越了固化和明确定义的界限,并朝着通过复杂结构来提升现实世界信用等复杂任务扩展,很明显,即使是一个 Optimism的挑战窗口也不足以抵御恶意攻击。

Optimistic Governance的游戏

John Von Neumann和Oskar Morgenstern开创的以数学严谨性为现代经济学基础的博弈论与经济行为理论已被加密领域滥用。这些游戏不是博弈理论,而是荒谬的数学。下面描述的方程组旨在提供正在发生的事情,而不是解决方案所需的符号工具。

首先构建了一个Optimistic Governance Game(OGG)。在OGG中,所有参与协议治理的人都是好人,他们打算使协议本身产生的经济价值最大化——这是一个重要的规范。在这个简化的游戏配置中,我们假设参与者/投票者收到了来自外部的提案,并且能够基于任意治理机制(即投票函数)来通过或否决它。

DAOrayaki:加密治理第一原则和重建治理溢价

▵ 提案i的投票函数V输入了N名参与者的所有投票向量。在OGG中,我们可以假设每个参与者都有一票。投票函数的输出为0 (ding)或1 (pass)。

TA-Lib介绍以及使用

mishidemudong 于 2022-02-04 20:37:23 发布 374 收藏 6

引言

TA-Lib,全称“Technical Analysis Library”, 即技术分析库,是Python金融量化的高级库,涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标,如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等等。TA-Lib可分为10个子板块:Overlap Studies(重叠指标),Momentum Indicators(动量指标),Volume Indicators(交易量指标),Cycle Indicators(有许多可行的方法可以使用布林带交易市场 周期指标),Price Transform(价格变换),Volatility Indicators(波动率指标),Pattern Recognition(模式识别),Statistic Functions(统计函数),Math Transform(数学变换)和Math Operators(数学运算),见下图。【手把手教你】股市技术分析利器之TA-Lib(一),主要探讨了重叠指标的相关原理与Python实现,本文将着重介绍TA-Lib中强大的数学运算、数学变换、统计函数、价格变换、周期指标和波动率指标函数及其应用实例。

安装与使用

安装:在cmd上使用“pip install talib”命令一般会报错,正确安装方法是,进入https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/,下拉选择TA_Lib-0.4.17-cp37-cp37m-win_amd64.whl(win系统64位,python3.7版本,根据自己系统和python版本选择相应的安装包),将下载包放在当前工作路径中,然后在Anaconda Prompt(或windows的cmd)里面输入命令:pip install TA_Lib-0.4.17-cp27-cp27m-win_amd64.whl。

使用:import talib as ta

01 Price Transform 价格转换

02 Cycle Indicator Functions周期指标函数

希尔伯特变换(Hilbert Transform)是积分变换中的一种,在信号处理领域得到了广泛的应用,而在工程中常用于窄带数字信号的处理。金融市场的波动是非周期、不规律的,但只要存在波动,就可以通过希尔伯特变换寻找其“周期性”。对于股价走势,一般可将其分解为:长期趋势、中短期周期性波动和噪声。在去除长期趋势的情况下,可以利用希尔伯特变换对中短期的周期性波动进行分析。关于希尔伯特变换原理及其在短线择时中的应用可参考广发证券金融工程专题报告《希尔伯特变换下的短线择时策略》(公众号Python金融量化后台回复:“希尔伯特”,获取免费下载地址)

03 Volatility Indicator Functions 波动率指标函数

当前交易日最高价与最低价差值,前一交易日收盘价与当前交易日最高价间的差值,前一交易日收盘价与当前交易日最低价的差值,这三者中的最大值为真实波幅。即真实波动幅度 = max(最大值,昨日收盘价) − min(最小值,昨日收盘价),平均真实波动幅度等于真实波动幅度的N日指数移动平均数。波动幅度可以显示出交易者的期望和热情。波动幅度的急剧增加表示交易者在当天可能准备持续买进或卖出股票,波动幅度的减少则表示交易者对股市没有太大的兴趣。波动率指标可用于衡量价格的波动情况,辅助判断趋势改变的可能性,市场的交易氛围,也可以利用波动性指标来帮助止损止盈