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Apex 猛禽模式

概念

Apex是用于描述价格在大时间框架(HTF)内进入RSI超买(OverBought)和超卖(OverSold)状态的统称。众所周知,RSI在传统指标中是一个广受欢迎且实用的工具。然而,RSI本身也存在许多缺点,例如它是一个滞后指标,容易重绘,并且除了在关键等级跨越时给出优质的交易信号(如超买和超卖),在大部分时间里,RSI在图表上的作用有限,浪费了可视空间。流动性侦探提取了RSI的精华,将其简化为一种易于识别的背景色显示Apex信号。

之所以称其为Apex,是因为在RSI进入超买或超卖状态后,价格往往会快速反应,波动幅度增大,表现出像猛禽一样迅猛的上涨或下跌。这种状态通常只会持续很短的时间,但流动性侦探通过使用HTF数据,将这种强势状态延长了三倍,使其更持久。简而言之,原本的迅猛龙变成了超级迅猛龙。

您可以用它

  • 追高追低
  • 避免强平
  • 判断价格移动速度

界面

Apex是个状态信号,使用背景色显示:

  • 强白背景色:上涨Apex(Bull Apex)
  • 强红背景色:下跌Apex(Bear Apex)

数据框架

默认情况下,AutoPilot功能会根据当前图表的时间框架,自动选择Apex的适合的数据框架。交易员也可以在参数设置中关闭AutoPilot,并手动选择数据框架。

自动框架开启时,侦探对Apex使用的数据框架
开启自动框架功能的图表框架数据时间框架
1m10m
3m15m
5m30m
10m45m
15m1h
30m2h
45m4h
1h4h
2h8h
3h1d
4h1d
6h12h
12h1d
1d3d

Apex状态特点

您可以在任意图表中观察Apex,可以发现以下特点:

涨跌幅度

  • Apex的数据基于相对强度指数,因此Apex信号仅能预测价格的冲动行为和冲动持续状态,但无法预测具体的涨跌幅。这意味着即使两个Apex信号持续时间相同,它们的涨跌幅可能也会显著不同,价格可能涨跌30%,也可能仅变化3%(例如像BTC这样的大市值资产)。

生命周期

  • Apex状态在初始阶段表现出强劲的冲动性,但随着时间推移,涨跌的幅度通常会逐渐减弱。
  • 交易员应重点关注Apex状态的初始阶段,例如在上涨Apex中,价格通常会经历一次冲动性上涨。随后,价格可能需要一段时间的下跌或横盘来结束Apex模式。因此,Apex模式的结束信号(强背景色的消失)并不是最佳的平仓时间点。建议结合其他工具判断止盈目标,如尝试使用跟踪止盈策略或死神指标来预测Apex停止的位置。
  • Apex结束后,通常会出现大幅的反弹或回撤,尤其是在由Apex引发的连锁投降(capitulation)情况下,可能直接导致趋势反转。因此,在Apex状态即将结束或刚结束时,应合理分段止盈,以避免利润回吐。
  • 虽然Apex信号已经使用了大时间框架(HTF)数据,但依然遵循时间框架的原则:15分钟的Apex不如30分钟的强,30分钟的不如1小时的,1小时的不如4小时的。时间框架越高,Apex信号的能量越强,持续时间也越长。

不要对抗

  • 在Apex期间开反向仓位可能会遭受巨大损失。Apex状态通常会忽略小型支撑和阻力,并尽可能逼空或逐多,导致大量连续的强平和止损触发。

例子

Apex的使用简单明了,流动性侦探的背景色变为高亮时,即是冲动价格行为的开始,此时,因为Apex的涨跌幅度无法判断,交易员需尽一切力量来避免开反向仓位,避免与Apex对抗,直到Apex状态结束

上涨Apex示例

下跌Apex示例

参数

  • Apex 是默认开启的功能,但您需要同时保持背景色(Background Color)功能的开启。关闭任意一项将取消Apex工具的显示
  • Apex的数据框架与RSH共享,不同的数据框架有不同的效果,在自动框架(Autopilot TF)功能(默认打开)时,数据框架为当前图表时间框架的3-5倍,以保证Apex的连续性。

备注

  • 使用MethodAlgo提供的其他分析工具来协助确认Apex给你带来的上涨/下跌偏见,并观察“HTF蜡烛开关状态线”来确认HTF蜡烛关闭状态,以确认Apex的信号定格,见 实时与确认信号
  • 永、远、不、要跟Apex对抗,反方向仓、在Apex模式中开反向仓通常会导致被清算强平
  • Apex经常出现间断后继续出现,如果想反向交易,您最好有很充分的确信值
历史成绩不代表未来表现

MethodAlgo的工程师为自己的作品感到骄傲,但您应有清楚的认知没有任何一个指标/算法可拥有完美胜率,且交易盈亏受交易员的心理、学识、经验、风险设计有极大的影响。 我们提供的算法图形界面皆属于 T.A.T.A 的一部分,实际交易时,交易员应与T.A.T.A的分析模式相同,考虑多方面因素与其他工具的信号建立自身的确信系统

教程质量

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