نوسان ساز تصادفی

RSI Stoch = (RSI فعلی - کمترین RSI)/(بالاترین RSI - کمترین RSI)

الگو سازی رفتار قیمت سهام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی با نوسان تصادفی

هدف این مقاله الگوسازی رفتار قیمت سهام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی است. داده های این پژوهش شامل مشاهدات روزانه شاخص کل قیمت بازار سهام، شاخص 50 شرکت برتر و شاخص 30 شرکت بزرگ بورس اوراق بهادار تهران در بازه زمانی 5 فروردین 1385 تا 26 فروردین 1394 است. به منظور مدل سازی رفتار شاخص قیمت از دو معادله دیفرانسیل تصادفی استفاده شده است که عبارت اند از: حرکت براونی هندسی و حرکت براونی هندسی همراه با گارچ غیرخطی. براساس نتایج این پژوهش، (1) با توجه به معیار لگاریتم تابع درستنمایی، حرکت براونی هندسی همراه با گارچ غیرخطی در هر سه گروه از داده های مورد بررسی دارای عملکرد بهتر نسبت به حرکت براونی هندسی است. (2) براساس الگوی معادلات دیفرانسیل تصادفی با نوسان تصادفی، شاخص کل قیمت بیشتر تحت تاثیر اخبار خوب است. (3) تاثیر اخبار بد بر شاخص 30 شرکت بزرگ بورس بیش از تاثیر اخبار خوب است. (4) واریانس غیرشرطی شاخص کل در دو نقطه زمانی دارای شکست ساختاری است، واریانس غیرشرطی شاخص 50 شرکت برتر در یک نقطه زمانی دارای شکست ساختاری است و واریانس غیرشرطی شاخص 30 شرکت بزرگ بورس پایدار بوده و فاقد شکست ساختاری است.

برای دسترسی به متن کامل این مقاله و 23 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

الگو‌سازی رفتار قیمت سهام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی با نوسان تصادفی

هدف این مقاله الگوسازی رفتار قیمت سهام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی است. داده‌های این پژوهش شامل مشاهدات روزانه شاخص کل قیمت بازار سهام، شاخص 50 شرکت برتر و شاخص 30 شرکت بزرگ بورس اوراق بهادار تهران در بازه زمانی 5 فروردین 1385 تا 26 فروردین 1394 است. به منظور مدل‌سازی رفتار شاخص قیمت از دو معادله دیفرانسیل تصادفی استفاده شده است که عبارت‌اند از: حرکت براونی هندسی و حرکت براونی هندسی .

مدل سازی و پیش بینی قیمت سهمام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی

فرایندهای سری زمانی را می توان به سه طبقه خطی، تصادفی و آشوبگونه دسته بندی کرد و براین اساس قابلیت پیش بینی در فرایندهای خطی ممکن، درفرایندهای تصادفی غیرممکن و در فرایندهای آشوبگونه تا حدی ممکن است. تحقیقات و مطالعات انجام شده قبلی در زمینه مدل سازی و پیش بینی قیمت سهام بیشتربر اساس اثبات این فرضیه بوده است که تغییرات قیمت و بازده سهام در بازار بورس و مخصوصآ بازار بورس تهران علیرغم شباهت زیادی.

طراحی مدلی جهت پیش بینی قیمت قراردادهای آتی سکه طلا با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی

بازار سرمایه یکی از بازارهای نوسان ساز تصادفی مالی است که در یک اقتصاد پویا می تواند زمینه ساز رشد بلند مدت اقتصادی باشد. در این بازارها ابزارهای مالی متفاوتی مورد داد و ستد واقع می شوند. از جمله این ابزارهای مالی ، قراردادهای آتی است که ارزش خود را از یک دارایی پایه می گیرند. بدیهی است برای ورود به بازار قراردادهای آتی، شخص سرمایه گذار برای پوشش ریسک خود نیاز به پیش بینی روند آینده قیمت ها دارد. به همین منظور .

مدل سازی و پیش بینی قیمت سهمام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی

فرایندهای سری زمانی را می توان به سه طبقه خطی، تصادفی و آشوبگونه دسته بندی کرد و براین اساس قابلیت پیش بینی در فرایندهای خطی ممکن، درفرایندهای تصادفی غیرممکن و در فرایندهای آشوبگونه تا حدی ممکن است. تحقیقات و مطالعات انجام شده قبلی در زمینه مدل سازی و پیش بینی قیمت سهام بیشتربر اساس اثبات این فرضیه بوده است که تغییرات قیمت و بازده سهام در بازار بورس و مخصوصآ بازار بورس تهران علیرغم شباهت زیادی.

شبیه سازی و پیش بینی قیمت نفت اوپک با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی

هدف اصلی این مقاله ارایه یک آنالیز کمی برای بررسی رفتار قیمت نفت اوپک می­باشد. بدست آوردن بهترین معادله­ی ریاضی برای توصیف قیمت نفت و نوسانات آن از اهمیت به سزایی برخوردار است. معادلات دیفرانسیل تصادفی جز بهترین مدل­ها برای تعیین قیمت نفت می­باشند، چرا که به علت داشتن عامل تصادفی می­توانند تاثیر عوامل مختلف اقتصادی و سیاسی را در مدل لحاظ نمایند. بدین منظور ابتدا کارایی مدل­های مختلف معادلات دیف.

برآورد ارزش در معرض خطر با رویکرد ارزش فرین و با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی

وقوع بحران‌های مالی در دهه‌های اخیر موجب وارد آمدن خسارات بسیار بر اقتصاد و همچنین بنگاه‌های اقتصادی در بسیاری از کشورها گردیده است. رویکرد ارزش فرین نگرشی جدید به پدیده بحران مالی است که توانسته به تحلیل رویدادهایی که احتمال وقوع آن‌ها اندک ولی خسارات ناشی از آن‌ها قابل‌توجه است کمک نماید. در این پژوهش با استفاده از نظریه ارزش فرین و معادلات دیفرانسیل تصادفی به دنبال یافتن روشی نوین برای محاسب.

دانلود مقالات ISI درباره رزونانس تصادفی + ترجمه فارسی

در این صفحه تعداد 391 مقاله تخصصی درباره رزونانس تصادفی که در نشریه های معتبر علمی و پایگاه ساینس دایرکت (Science Direct) منتشر شده، نمایش داده شده است. برخی از این مقالات، پیش تر به زبان فارسی ترجمه شده اند که با مراجعه به هر یک از آنها، می توانید متن کامل مقاله انگلیسی همراه با ترجمه فارسی آن را دریافت فرمایید.
در صورتی که مقاله مورد نظر شما هنوز به فارسی ترجمه نشده باشد، مترجمان با تجربه ما آمادگی دارند آن را در اسرع وقت برای شما ترجمه نمایند.

مقالات زیر هنوز به فارسی ترجمه نشده اند.
در صورتی که به ترجمه آماده هر یک از مقالات زیر نیاز داشته باشید، می توانید سفارش دهید تا مترجمان با تجربه این مجموعه در اسرع وقت آن را برای شما ترجمه نمایند.

Keywords: رزونانس تصادفی; Rolling bearing fault diagnosis; Stochastic resonance; Coupled bistable systems; Weighted spectral peak SNR; Adaptive;

Keywords: رزونانس تصادفی; Unknown signal recovery; Nonlinear system; Piecewise mean value indicator; Parameters estimation; Stochastic resonance;

Keywords: رزونانس تصادفی; Rotating machine fault detection; Stochastic resonance; Weak signal detection; Digital signal processing; Nonlinear filtering;

الگو سازی رفتار قیمت سهام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی با نوسان تصادفی

هدف این مقاله الگوسازی رفتار قیمت سهام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی است. داده های این پژوهش شامل مشاهدات روزانه شاخص کل قیمت بازار سهام، شاخص 50 شرکت برتر و شاخص 30 شرکت بزرگ بورس اوراق بهادار تهران در بازه زمانی 5 فروردین 1385 تا 26 فروردین 1394 است. به منظور مدل سازی رفتار شاخص قیمت از دو معادله دیفرانسیل تصادفی استفاده شده است که عبارت اند از: حرکت براونی هندسی و حرکت براونی هندسی همراه با گارچ غیرخطی. براساس نتایج این پژوهش، (1) با توجه به معیار لگاریتم تابع درستنمایی، حرکت براونی هندسی همراه با گارچ غیرخطی در هر سه گروه از داده های مورد بررسی دارای عملکرد بهتر نسبت به حرکت براونی هندسی است. (2) براساس الگوی معادلات دیفرانسیل تصادفی با نوسان تصادفی، شاخص کل قیمت بیشتر تحت تاثیر اخبار خوب است. (3) تاثیر اخبار بد بر شاخص 30 شرکت بزرگ بورس بیش از تاثیر اخبار خوب است. (4) واریانس غیرشرطی شاخص کل در دو نقطه زمانی دارای شکست ساختاری است، واریانس غیرشرطی شاخص 50 شرکت برتر در یک نقطه زمانی دارای شکست ساختاری است و واریانس غیرشرطی شاخص 30 شرکت بزرگ بورس پایدار بوده و فاقد شکست ساختاری است.

برای دسترسی به متن کامل این مقاله و 23 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

الگو‌سازی رفتار قیمت سهام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی با نوسان تصادفی

هدف این مقاله الگوسازی رفتار قیمت سهام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی است. داده‌های این پژوهش شامل مشاهدات روزانه شاخص کل قیمت بازار سهام، شاخص 50 شرکت برتر و شاخص 30 شرکت بزرگ بورس اوراق بهادار تهران در بازه زمانی 5 فروردین 1385 تا 26 فروردین 1394 است. به منظور مدل‌سازی رفتار شاخص قیمت از دو معادله دیفرانسیل تصادفی استفاده شده است که عبارت‌اند از: حرکت براونی هندسی و حرکت براونی هندسی .

مدل سازی و پیش بینی قیمت سهمام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی

فرایندهای سری زمانی را می توان به سه طبقه خطی، تصادفی و آشوبگونه دسته بندی کرد و براین اساس قابلیت پیش بینی در فرایندهای خطی ممکن، درفرایندهای تصادفی غیرممکن و در فرایندهای آشوبگونه تا حدی ممکن است. تحقیقات و مطالعات انجام شده قبلی در زمینه مدل سازی و پیش بینی قیمت سهام بیشتربر اساس اثبات این فرضیه بوده است که تغییرات قیمت و بازده سهام در بازار بورس و مخصوصآ بازار بورس تهران علیرغم شباهت زیادی.

طراحی مدلی جهت پیش بینی قیمت قراردادهای آتی سکه طلا با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی

بازار سرمایه یکی از بازارهای مالی است که در یک اقتصاد پویا می تواند زمینه ساز رشد بلند مدت اقتصادی باشد. در این بازارها ابزارهای مالی متفاوتی مورد داد و ستد واقع می شوند. از جمله این ابزارهای مالی ، قراردادهای آتی است که ارزش خود را از نوسان ساز تصادفی یک دارایی پایه می گیرند. بدیهی است برای ورود به بازار قراردادهای آتی، شخص سرمایه گذار برای پوشش ریسک خود نیاز به پیش بینی روند آینده قیمت ها دارد. به همین منظور .

مدل سازی و پیش بینی قیمت سهمام با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی

فرایندهای سری زمانی را می توان به سه طبقه خطی، تصادفی و آشوبگونه دسته بندی کرد و براین اساس قابلیت پیش بینی در فرایندهای خطی ممکن، درفرایندهای تصادفی غیرممکن و در فرایندهای آشوبگونه تا حدی ممکن است. تحقیقات و مطالعات انجام شده قبلی در زمینه مدل سازی و پیش بینی قیمت سهام بیشتربر اساس اثبات این فرضیه بوده است که تغییرات قیمت و بازده سهام در بازار بورس و مخصوصآ بازار بورس تهران علیرغم شباهت زیادی.

شبیه سازی و پیش بینی قیمت نفت اوپک با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی

هدف اصلی این مقاله ارایه یک آنالیز کمی برای بررسی رفتار قیمت نفت اوپک می­باشد. بدست آوردن بهترین معادله­ی ریاضی برای توصیف قیمت نفت و نوسانات آن از اهمیت به سزایی برخوردار است. معادلات دیفرانسیل تصادفی جز بهترین مدل­ها برای تعیین قیمت نفت می­باشند، چرا که به علت داشتن عامل تصادفی می­توانند تاثیر عوامل مختلف اقتصادی و سیاسی را در مدل لحاظ نمایند. بدین منظور ابتدا کارایی مدل­های مختلف معادلات دیف.

برآورد ارزش در معرض خطر با رویکرد ارزش فرین و با استفاده از معادلات دیفرانسیل تصادفی

وقوع بحران‌های مالی در دهه‌های اخیر موجب وارد آمدن خسارات بسیار بر اقتصاد و همچنین بنگاه‌های اقتصادی در بسیاری از کشورها گردیده است. رویکرد ارزش فرین نگرشی جدید به پدیده بحران مالی است که توانسته به تحلیل رویدادهایی که احتمال وقوع آن‌ها اندک ولی خسارات ناشی از آن‌ها قابل‌توجه است کمک نماید. در این پژوهش با استفاده از نظریه ارزش فرین و معادلات دیفرانسیل تصادفی به دنبال یافتن روشی نوین برای محاسب.

۵ مورد از بهترین اسیلاتور‌ها برای پیدا کردن نقاط ورود

اسیلاتور‌ها برای پیدا کردن نقاط ورود در معاملات بازار‌های مالی و در تجزیه و تحلیل این بازار‌ها یکی از ابزار‌های بسیار کاربردی هستند. همانطور که از نام آن‌ها مشخص است قیمت کنونی دارایی بین دو مقدار دیگر در حال نوسان می‌باشد و در این زمان اسیلاتور‌ها در سنجش حرکت و قدرت قیمت به تریدر‌ها کمک می‌کنند. پس نتیجه می‌گیریم با به کار گیری اسیلاتور‌ها می‌توان افزایشی یا کاهشی بودن قیمت یک سهم را و میزان سرعت آن را تشخیص دهیم. اسیلاتور‌ها دارای تابع‌های متفاوتی هستند و اطلاعات متفاوتی به سرمایه گذاران می‌دهند.

اگر به دنبال بهترین اسیلاتور‌ها برای پیدا کردن نقاط ورود هستید و می‌خواهید بدانید کدام اسیلاتور برای معامله شما دارای بازدهی و نتیجه بهتری دارد ادامه این مطالب را دنبال کنید.

اسیلاتور چیست؟

اسیلاتور که جزو دومین گروه از اندیکاتور‌ها است در میان تریدر‌های ایرانی با نام نوسان ساز یا نوسانگر هم شناخته می‌شود. از قرار گرفتن چند نمونه از شاخص‌های نموداری در محدوده‌ای که نوسان‌های حد بالا یا پایین دارد تشکیل می‌شود. این ابزار یکی از ابزار‌های تحلیل فنی است. کار اصلی اسیلاتور‌ها بررسی نوسان‌های شاخص و شرایط بحرانی بازار را ارزیابی می‌کنند و نتیجه آن را به صورت یک عدد یا یک نشانه در نمودار مشخص می‌کند و در اختیار فرد معامله‌گر قرار می‌دهد.

به این نکته توجه داشته باشید که این ابزار برای سرمایه‌گذاری‌های کوتاه و زمان‌هایی که بازار خنثی است مناسب‌تر است. اسیلاتور به دو شیوه تقاطع با خط مرکزی یا نوسان‌های بین سطوح مرزی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

معرفی بهترین اسیلاتور ها برای پیدا کردن نوسان ساز تصادفی نقاط ورود

استوکاستیک (Stochastic):

اسیلاتور استوکاستیک در رابطه با قدرت روند و مومنتوم اطلاعاتی به ما می‌دهد. این اسیلاتور نشان دهنده نوسانات قیمت است و سرعت و قدرت این قیمت هارا نشان می‌دهد. قیمت‌های پایانی یک سهم می‌تواند در روند‌های صعودی در حد بالا و در روند‌های نزولی در حد پایین محدوده روزانه جای بگیرند. به همین دلیل استوکاستیک رابطه میان رابطه قیمت‌های پایانی یا close یک سهم و محدوده قیمت آن در بازه زمانی مشخصی را آنالیز می‌کند.

معامله گران با تجربه با نگاه به نمودار حرکت جهت دار بازار را تشخیص می‌دهند و وجود استوکاستیک بررسی تفسیر نوسانات قیمتی را آسان می‌کند. استوکاستیک همیشه بین دو عدد ۰ و ۱۰۰ در نوسان قرار می‌گیرد.

حال که با استوکاستیک آشنا شدیم باید بدانیم برای پیدا کردن بهترین نقطه ورود چه کاری باید انجام داد.

بهترین کار برای پیدا کردن نقطه ورود با استفاده از این اسیلاتور این است که نقاط ورود برای خریدار را بعد از اصلاح کاهشی موقت در روند افزایشی و سپس نقاط ورود برای فروش را بعد از اصلاح افزایشی در روند کاهشی پیدا کنیم.

شاخص قدرت نسبی (RSI):

این اسیلاتور هم مانند استوکاستیک تنها بین عددهای ۰ و ۱۰۰ نوسان می‌کند. در RSI منطقه‌های پیش خرید بالاتر از محدوده ۷۰ و مناطق پیش فروش پایین‌تر از محدوده ۳۰ تعیین می‌شود. همچنین باید گفت روش تفسیر این دو اسیلاتور با هم مشابه هستند. این اسیلاتور یکی از راهکارهای بسیار ساده است که اول سطح‌های مقاومتی و حمایتی را پیدا می‌کند و پس از آن به دنبال نقاط ورود می‌گردد.

شاخص کانال کالا (CCI):

در حالی که RSI بین ۰ و ۱۰۰ نوسان می‌کند، اسیلاتور CCI هیچ سطح حداکثری یا حداقلی ندارد. اسیلاتور‌های CCI و RSI ویژگی و کاربرد‌های یکسانی ندارند. امادر شرایط‌ های عادی بازار بین سطح‌های ۱۰۰- و ۱۰۰+ در حال نوسان است و زمانی که در این محدوده قرار دارد نشان می‌دهد روند قیمت قوی نیست و پایدار است. یکی از راه‌های ساده برای ورود به بازار با ابزار CCI این است که آن را با تحلیل‌های تکنیکال بر پایه Price Action مانند شکست خطوط روند ترکیب کنیم.

همه اسیلاتور‌هایی که در رابطه با آن‌ها توضیحاتی دادیم از نمودار‌های خطی برای نشان دادن مقدار‌های خود استفاده می‌کنند. اما اسیلاتور MACD با این‌ها متفاوت است و برای تعیین قدرت روند از میانگین‌های متحرک استفاده می‌کنند. در ادامه باید گفت بر خلاف اسیلاتور‌های RSI، استوکاستیک یا CCI هیچ سطحی از پیش تعیین نشده است و برای نقاط خرید و فروش هیچ سطحی در MACD وجود ندارد. با این حال برای مشاهده همگرایی و واگرایی بین این‌ها می‌توانیم کف‌ها و سقف‌ها را در MACD با نمودار قیمت مقایسه کنیم.

چه زمانی باید از اسیلاتور ها برای پیدا کردن نقاط ورود استفاده کرد؟

در بعضی معاملات که در فضاهای خنثی انجام می‌گیرند استفاده از اسیلاتور بهترین کار است. اما باید توجه کرد وقتی قیمت از این فضا خارج می‌شود و وارد یک روند تازه می‌شود ممکن است اسیلاتور‌ها سیگنال‌هایی غیر قابل پیش بینی تولید کنند. در زمان‌هایی که یک اسیلاتور از خط‌های مرکزی رسم شده بالا‌تر یا پایین‌تر برود به تریدر‌ها در تشخیص نقاط سقف و کف کمک می‌کند. اسیلاتور‌ها مانند اندیکاتور‌ها در زمان‌هایی که با نمودار‌های قیمتی مختلفی رو به رو می‌شوند سیگنال‌های بسیار خوبی صادر می‌کنند.

جمع بندی

برای تبدیل شدن به یک فرد حرفه‌ای در تحلیل‌های تکنیکال باید دانست چه زمانی باید از اسیلاتور‌ها و اندیکاتور‌ها استفاده کرد. اسیلاتور‌ها برای اندازه گیری حرکت‌های جفت ارز‌ها بسیار مناسب و کاربردی هستند. اما استفاده از اسیلاتور‌ها حتی برای افراد با تجربه در بازار‌های مالی کمی سخت است. برای راحتی کار میتوان یکی از نوسان ساز تصادفی ۴ اسیلاتور‌های معرفی شده در بالا را با پرایس اکشن یا الگو‌های شمعی(کندل استیک) ترکیب کرد.

RSI تصادفی چیست؟ چگونه روی StormGain کار می کند

RSI تصادفی چیست؟

RSI تصادفی یا به سادگی StochRSI ، یک شاخص تجزیه و تحلیل فنی است که برای تعیین خرید یا فروش بیش از حد دارایی و همچنین برای شناسایی روندهای فعلی بازار استفاده می شود. همانطور که از نامش پیداست ، StochRSI مشتق شده از شاخص قدرت نسبی استاندارد (RSI) است و به این ترتیب ، شاخص یک شاخص محسوب می شود. این یک نوع نوسان ساز است ، به این معنی که در بالا و پایین خط مرکزی نوسان می کند.

StochRSI برای اولین بار در کتاب 1994 با عنوان "معامله گر فنی جدید" توسط استنلی کرول و توشار چاند شرح داده شد. این معامله اغلب توسط معامله گران سهام استفاده می شود ، اما ممکن است در زمینه های تجاری دیگر مانند بازارهای فارکس و ارزهای دیجیتال نیز استفاده شود.

StochRSI چگونه کار می کند؟

شاخص StochRSI با استفاده از فرمول نوسان ساز تصادفی از RSI معمولی تولید می شود. نتیجه یک رتبه بندی نوسان ساز تصادفی عددی است که در یک خط مرکزی (0.5) در محدوده 0-1 تغییر می کند. با این حال ، نسخه های تغییر یافته ای از شاخص StochRSI وجود دارد که نتایج را در 100 ضرب می کند نوسان ساز تصادفی ، بنابراین مقادیر بین 0 تا 100 به جای 0 و 1 متغیر است. همچنین مشاهده میانگین متحرک ساده 3 روزه (SMA) همراه با خط StochRSI ، که به عنوان خط سیگنال عمل می کند و به نوسان ساز تصادفی منظور کاهش خطرات معاملات روی سیگنال های کاذب است.

فرمول استاندارد نوسان ساز تصادفی قیمت بسته شدن دارایی را به همراه بالاترین و پایین ترین نقاط آن در مدت زمان تعیین شده در نظر می گیرد. با نوسان ساز تصادفی این حال ، وقتی از فرمول برای محاسبه StochRSI استفاده می شود ، مستقیماً بر روی داده های RSI اعمال می شود (قیمت ها در نظر گرفته نمی شوند).

RSI Stoch = (RSI فعلی - کمترین RSI)/(بالاترین RSI - کمترین RSI)

درست مانند RSI استاندارد ، متداول ترین تنظیم زمان مورد استفاده برای StochRSI 14 دوره است. 14 دوره مربوط به محاسبه StochRSI بر اساس چارچوب زمانی نمودار است. بنابراین ، در حالی که یک نمودار روزانه 14 روز گذشته (شمعدان) را در نظر می گیرد ، یک نمودار ساعتی StochRSI را بر اساس 14 ساعت گذشته ایجاد می کند.

دوره ها را می توان بر روزها ، ساعت ها یا حتی دقیقه ها تنظیم کرد و استفاده از آنها در معامله گران به معامله گران متفاوت است (با توجه به مشخصات و استراتژی آنها). همچنین تعداد دوره ها را می توان به صورت بالا یا پایین تنظیم کرد تا روندهای بلندمدت یا کوتاه مدت مشخص شوند. تنظیم 20 دوره یکی دیگر از گزینه های نسبتاً محبوب برای شاخص StochRSI است.

همانطور که گفته شد ، برخی از الگوهای نمودار StochRSI مقادیر بین 0 تا 100 را به جای 0 تا 1 تعیین می کنند. در این نمودارها ، خط مرکزی به جای 0.5 به 50 رسیده است. بنابراین ، سیگنال خرید بیش از حد که معمولاً در 0.8 رخ می دهد ، در 80 نشان داده می شود و سیگنال بیش از حد فروش در 20 به جای 0.2. نمودارها با تنظیمات 0-100 ممکن است کمی متفاوت به نظر برسند ، اما تفسیر عملی اساساً یکسان است.

چگونه از StochRSI استفاده کنیم؟

شاخص StochRSI بیشترین اهمیت خود را در نزدیکی محدوده بالا و پایین دامنه خود می گیرد. بنابراین ، استفاده اصلی از شاخص ، شناسایی نقاط ورود و خروج احتمالی و همچنین معکوس شدن قیمت ها است. بنابراین ، خواندن 0.2 یا کمتر نشان می دهد که دارایی احتمالاً بیش از حد فروخته شده است ، در حالی که خوانش 0.8 یا بالاتر نشان می دهد که احتمال خرید بیش از حد وجود دارد.

علاوه بر این ، قرائت هایی که به خط مرکزی نزدیکتر هستند نیز می توانند اطلاعات مفیدی را در مورد روندهای بازار ارائه دهند. به عنوان مثال ، هنگامی که خط مرکزی به عنوان یک پشتیبان عمل می کند و خطوط StochRSI به طور مداوم بالاتر از علامت 0.5 حرکت می کنند ، ممکن است ادامه روند صعودی یا صعودی را نشان دهد - به ویژه اگر خطوط شروع به حرکت به سمت 0.8 کنند. به همین ترتیب ، قرائت به طور مداوم زیر 0.5 و روند به 0.2 نشان دهنده یک روند نزولی یا نزولی است.

StochRSI در مقابل RSI

StochRSI و RSI هر دو نشانگر نوسان ساز هستند که برای معامله گران تشخیص شرایط احتمالی بیش از حد خرید و فروش بیش از حد و همچنین نقاط معکوس احتمالی را آسان می کند. به طور خلاصه ، RSI استاندارد معیاری است که برای ردیابی سرعت و میزان تغییر قیمت دارایی نسبت به بازه زمانی (دوره) تعیین شده استفاده می شود.

با این حال ، در مقایسه با RSI تصادفی ، RSI استاندارد یک شاخص نسبتاً کند است که تعداد کمی از سیگنال های معاملاتی را تولید می کند. استفاده از فرمول نوسان ساز تصادفی در RSI معمولی باعث ایجاد StochRSI به عنوان یک شاخص با افزایش حساسیت شد. در نتیجه ، تعداد سیگنال هایی که تولید می کند بسیار بیشتر است و به معامله گران فرصت بیشتری می دهد تا روندهای بازار و نقاط احتمالی خرید یا فروش را شناسایی کنند.

به عبارت دیگر ، StochRSI یک شاخص نسبتاً ناپایدار است ، و در حالی که این امر آن را به یک ابزار TA حساس تر تبدیل می کند که می تواند با افزایش تعداد سیگنال های معاملاتی به معامله گران کمک کند ، همچنین خطرناک تر است زیرا اغلب مقدار مناسبی از سر و صدا ایجاد می کند (سیگنال های کاذب ) همانطور که گفته شد ، استفاده از میانگین های متحرک ساده (SMA) یکی از روش های متداول برای کاهش خطرات مربوط به این سیگنال های کاذب است و در بسیاری از موارد ، SMA 3 روزه از قبل به عنوان تنظیم پیش فرض برای شاخص StochRSI گنجانده شده است.

بستن افکار

RSI Stochastic به دلیل سرعت و حساسیت بیشتر نسبت به تحرکات بازار می تواند برای تحلیلگران ، معامله گران و سرمایه گذاران-برای تجزیه و تحلیل کوتاه مدت و بلند مدت ، یک شاخص بسیار مفید باشد. با این نوسان ساز تصادفی حال ، سیگنال های بیشتر همچنین به معنای ریسک بیشتر است و به همین دلیل ، StochRSI باید در کنار سایر ابزارهای تجزیه و تحلیل فنی مورد استفاده قرار گیرد که ممکن است به تأیید سیگنال های ایجاد شده کمک کند. همچنین مهم است که به خاطر داشته باشید که بازارهای ارزهای رمزنگاری شده نسبت به بازارهای سنتی بی ثبات تر هستند و به همین دلیل ممکن است تعداد زیادی سیگنال کاذب ایجاد کنند.