MACD 칼럼 발산 후 구매 기회를 정량화하는 방법은 무엇입니까?

MACD 열 발산 이해

이동 평균 수렴 발산 (MACD) 은 암호 화폐 거래에 사용되는 인기있는 기술 분석 도구입니다. 자산의 가격이 한 방향으로 움직일 때, MACD 히스토그램은 반대 방향으로 움직일 때 발산이 발생합니다. 이 불일치는 종종 약화 경향과 잠재적 인 반전을 나타냅니다. 이러한 발산을 정량화하려면 특정 간격에 걸쳐 가격 이동 및 해당 MACD 히스토그램 값을 분석하는 것이 포함됩니다.

낙관적 발산 패턴을 식별합니다

낙관적 인 발산은 가격이 낮을 때 발생하지만 MACD 히스토그램은 더 낮게 형성됩니다. 이 패턴을 정량화하려면 트레이더는 두 개의 연속 스윙 최저치에서 가장 낮은 가격대를 비교하고 해당 MACD 히스토그램 피크를 분석해야합니다. 여기서 핵심은 가격의 두 최저치와 MACD 히스토그램의 두 최저치 사이의 백분율 차이를 계산하여 분기의 크기를 측정하는 것입니다. Fibonacci retression 레벨과 같은 도구는 두 번째 낮은 낮은 낮은 요금이 주요 지원 영역과 정렬되는지 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

확인을위한 히스토그램 영역 측정

MACD 발산의 강도를 정량화하는 효과적인 방법 중 하나는 분기 기간 동안 MACD 히스토그램 바 아래 영역을 계산하는 것입니다. 여기에는 두 최저치 사이의 각 막대의 절대 값을 합산하는 것이 포함됩니다. 두 번째 막대 세트 아래의 영역이 첫 번째보다 크면 가격이 저렴한 모멘텀이 증가하여 강세의 반전의 잠재력을 강화합니다. 트레이더는 스프레드 시트 소프트웨어 또는 전문 차트 플랫폼을 사용하여 이러한 계산을 자동화 할 수 있습니다.

볼륨 및 시장 컨텍스트 평가

볼륨은 MACD 발산을 검증하는 데 중요한 역할을합니다. 두 번째 낮음이 형성되는 동안 거래량이 크게 증가하면 구매 기회의 사례가 강화됩니다. 또한 거래자들은 암호화 시장에 영향을 미치는 Bitcoin의 전반적인 추세 및 거시 경제적 요인을 포함하여 광범위한 시장 상황을 고려해야합니다. 예를 들어, 이더 리움에 Bitcoin가 통합되는 동안 강세의 MACD 발산을 보여 주면 광범위한 시장 반전이 아닌 부문 회전을 나타낼 수 있습니다.

진입 지점을 설정하고 손실을 중지합니다

발산이 확인되면 최적의 진입 점을 결정하려면 인내와 정밀도가 필요합니다. 상인들은 종종 두 번째 낮은 후에 형성된 이전 스윙 높이보다 높은 가격이 상승하기를 기다립니다. 이 브레이크 아웃은 다운 트렌드가 역전되었음을 확인합니다. 위험을 효과적으로 관리하기 위해 가장 최근의 스윙 저 아래 바로 아래에 스톱 손실을 배치 할 수 있습니다. 위치 크기는 계정 크기 및 위험 허용 오차에 따라 계산되어야하므로 미리 정해진 자본의 비율이 단일 거래에 노출되지 않도록합니다.

자주 묻는 질문

MACD 발산을 식별하는 데 가장 적합한 시간대는 무엇입니까? Cryptocurrency 거래에서 신뢰할 수있는 MACD 발산을 발견하기 위해 일일 및 4 시간 차트가 일반적으로 선호됩니다. 이 기간은 단기 변동성으로 인한 소음을 줄이고 스윙 트레이더에게 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

MACD 발산이 옆으로 시장에서 발생할 수 있습니까? 예, MACD 발산은 범위의 시장에서 나타날 수 있지만 그 효과는 유행 환경에 비해 감소합니다. 옆으로 조건에서, 오 탐 신호는 더 일반적이므로, Bollinger 대역이나 RSI와 같은 추가 필터가 확인되도록 적용해야합니다.

MACD Divergence는 독립형 표시기로 얼마나 정확합니까? MACD 발산만으로는 암호 화폐의 휘발성 특성으로 인해 신뢰할 수 없습니다. 촛대 패턴, 볼륨 분석 및 지원/저항 수준과 같은 다른 도구와 결합하여 신호 정확도를 향상시킬 때 가장 잘 작동합니다.

특정 cryptocurrencies에서 Divergence가 더 효과적입니까? Bitcoin 및 Ethereum과 같은 더 큰 암호 화폐는 비교적 안정적인 가격 행동과 유동성이 높기 때문에 더 의미있는 발산 신호를 생성하는 경향이 있습니다. 더 작은 알트 코인은 종종 불규칙한 행동을 나타내므로, 발산 판독 값은 추가 검증없이 덜 신뢰할 수 없습니다.