MACD,移动的小金库

1年前
标签:AICoin/MACD/指标339984
文章来源: AICoin

8月15日晚,AICoin研究院资深策略研究员做客【AICoin PC端-群聊-直播】,图文分享交流"MACD策略实战”。

 

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一、MACD的作用

 

1、判断趋势

 

举例:MACD的零轴(上方多头趋势,下方空头趋势)

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图1

 

2、发掘买卖点

 

方式:MACD的金叉死叉,MACD黄白线的发散和收敛,穿越零轴,双均线回拉零轴。

 

3、通过背离判断转折

 

通过柱状图的高低点与价格的高低点比较,识别背离,寻找反转机会。

 

关键点:当k线走势一峰比一峰高时,MACD的走势却一峰比一峰低,则为顶背离;当k线走势一峰比一峰低时,MACD的走势却一峰比一峰高,则为底背离。

 

结论:底背离,看涨;顶背离,看跌。

 

MACD解读:《指标之王——MACD高级战法讲解》

 

二、MACD的实战用法

 

策略1:MACD + 短期均线(如MA10,MA20,EMA10等)进场。

 

中期做法:4h看趋势,通过30分看进场。

 

短期做法:30min 看趋势,5min看进场 。

 

趋势判断:MACD看斜率,EMA120看价格及斜率(确认趋势)。

 

举例:

 

(1)OKX-ETH/USDT永续(4h)

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图2

 

(2)OKX-ETH/USDT永续(30min)

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图3

 

注意:

 

第一步:确定做单周期。

 

第二步:找到趋势周期,判别趋势;找到做单周期,发掘趋势下的信号。

 

结论:如果大级别趋势为多,则找做单周期,找到相关低位金叉的机会;大级别趋势是空,则找做单周期,找到相关高位死叉的机会。

 

信号判断:底部MACD金叉后+站稳MA10/MA20/EMA10均可(基于趋势最佳进场点)。

 

举例:

 

4h判断趋势如果不用斜率,用MACD的金叉死叉。

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图4

 

用金叉死叉的方式找信号。

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图5

 

注:在做单周期,MACD在零轴下方金叉后,观察行情,如果价格突破EMA10, 则可以做多。

 

举例:做空点位。

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图6

 

举例:

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图7

 

出场的规则:可以考虑避开其他人,因为人多,主力就会故意打破你的点位。

 

1、趋势级别出现了趋势反转,如MACD斜率改变,MACD变成反向的交叉。

 

2、信号级别出现背离,即30min出现相关的背离信号。

 

3、到达下单设定的止盈目标。

 

4、动态止盈,如价格不断抬升的时候,动态拉升对应的止损点位,回落到止损则执行止盈。

 

附:当你找到对应的下单点位,先去确认止损位置,看看下单到止损的时候亏多少,然后预判对应的压力和支撑位,再算下相关的止盈目标,设定一个目标止盈价,如果未到目标止盈价,就出来了离场规则,那就出场;如果没有相关的规则,就等止盈价。

 

三、震荡上行行情的指标参考

 

参考指标:TD

 

举例:ETH,UNI, SOL等。

 

(1)SOL:看4h级别的MACD,斜率未改变。

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图8

 

 

趋势仍为空,SOL 的大级别趋势还在震荡上行的过程,没有破对应的震荡规则。

 

四、行情分析

 

1、OP:在4h出现了背离

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图9

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图10

 

2、CEL

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图11

 

CEL的4h的趋势为空,2个点,MACD高位死叉,价格跌破MA10。

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图12

 

3、LINK

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图13

 

 

目前4h级别的LINK有点止跌。

 

MACD,移动的小金库_aicoin_图14

 

30min有些背离,待观察。

 

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评论
2022-11-19 03:02
xue
2022-10-30 08:42
此文挺好的,有帮助
2022-09-15 08:46
收藏了以后在哪里能找到,
2022-12-03 01:28
你好,在个人中心-资讯收藏,位置可以查看哦
2022-08-17 03:13
马后炮!!
2022-08-18 02:51
人家这是直播内容回顾,回顾的内容还要求人家有时效性啊
2022-08-16 04:30
在胜率指标基础上出量化机器人也挺好。😉