Trading & Investment hoạt động

Phân tích đa khung thời gian

Multi Timeframe — Phân tích đa khung

Đã chạy được. Mục này có công cụ tính toán thật trên nền tảng, không phải mô tả lộ trình.

Đồng thuận đa khung Bộ lọc bối cảnh có thực sự cắt vào nhóm thua không

Đo trực tiếp điều mà phân tích đa khung hứa hẹn: khi cả ba khung cùng chiều, lợi suất kỳ sau có tốt hơn không.

Đang chạy trên dữ liệu mẫu, không phải dữ liệu của bạn. Các ô còn nguyên mẫu dựng sẵn: Chuỗi giá. Chọn nguồn dữ liệu khác ở cột bên trái rồi chạy lại để có kết quả của riêng bạn.
Tỷ lệ ba khung đồng thuận 40.2%
Lợi suất kỳ sau khi đồng thuận -0.1030%
Biên độ kỳ sau khi phân kỳ 0.7761%
Số quan sát 179
Kết luận Bộ lọc không cải thiện gì
① Nguồn dữ liệu

Nhận dấu phẩy, chấm phẩy hoặc tab; tự nhận dòng tiêu đề; hiểu cả 1.234.567 lẫn 1.234,56.

Chỉ tải http/https tới địa chỉ công khai; địa chỉ nội bộ bị từ chối.

② Tham số

Giá trị mặc định là ví dụ chạy được — bấm Tính ngay để xem kết quả, rồi thay dữ liệu của bạn vào.

Có lọc và không lọc, cộng dồn trên cùng đoạn

Chỉ vào khi 3 khung đồng thuậnLuôn theo khung 5 kỳ
Có lọc và không lọc, cộng dồn trên cùng đoạn3.693-7.098-17.89-28.68123456789111133155177

Cộng dồn lợi suất kỳ sau theo chiều tín hiệu, tính bằng %. Hai đường chạy trên cùng một trục thời gian: đường lọc đứng yên ở những kỳ nó không vào lệnh. Bộ lọc chỉ đáng dùng nếu nó kết thúc CAO HƠN, chứ không phải chỉ ít giao dịch hơn.

Diễn giải nhanh

Ba khung đồng thuận 40.2% số kỳ (72/179)

Cửa sổ 5 · 20 · 60 kỳ. Tỷ lệ đồng thuận cao nghĩa là bộ lọc gần như không lọc gì; tỷ lệ thấp nghĩa là bạn sẽ ngồi ngoài phần lớn thời gian.

Khi đồng thuận: -0.1030% mỗi kỳ · khi phân kỳ: -0.1625%

Đây là con số quyết định, và nó phải là lợi suất CÓ DẤU ở cả hai nhóm. So một lợi thế có dấu với một biên độ tuyệt đối là so hai đại lượng khác nhau.

Bộ lọc cắt đúng vào nhóm thua (chênh +0.0595% mỗi kỳ)

Bỏ đi 107 kỳ (60%) chỉ đáng nếu nhóm bị bỏ thực sự tệ hơn. Nếu không, bộ lọc chỉ làm bạn giao dịch ít hơn chứ không tốt hơn.

72 kỳ đồng thuận trong mẫu

Lợi thế mỗi kỳ ở đây nhỏ hơn nhiễu rất nhiều. Dưới khoảng 100 quan sát thì dấu của nó gần như hoàn toàn do may rủi của đoạn dữ liệu.

Khi nào con số này sai: Bộ lọc đa khung chỉ đáng dùng nếu nó cắt vào nhóm THUA. Nếu lọc bỏ 40% số tín hiệu mà lợi nhuận không tăng, bộ lọc chỉ làm bạn giao dịch ít hơn chứ không tốt hơn.

Chi tiết

Cửa sổ 5 · 20 · 60
Số kỳ đồng thuận 72
Số kỳ phân kỳ 107
Phán quyết Đồng thuận KHÔNG cho lợi thế — bộ lọc vô ích
Cách đọc So sánh lợi suất kỳ sau ở hai nhóm, không so số lệnh

Có lọc và không lọc, cộng dồn trên cùng đoạn

Chỉ vào khi 3 khung đồng thuậnLuôn theo khung 5 kỳ
Có lọc và không lọc, cộng dồn trên cùng đoạn3.693-7.098-17.89-28.68123456789111133155177

Cộng dồn lợi suất kỳ sau theo chiều tín hiệu, tính bằng %. Hai đường chạy trên cùng một trục thời gian: đường lọc đứng yên ở những kỳ nó không vào lệnh. Bộ lọc chỉ đáng dùng nếu nó kết thúc CAO HƠN, chứ không phải chỉ ít giao dịch hơn.

Lợi suất kỳ sau trung bình theo nhóm

Lợi suất kỳ sau trung bình theo nhóm10.6060.212-0.182Đồng thuận (72): -0.1030%Phân kỳ (107): -0.1625%Đồng thuận (72)Phân kỳ (107)

Cả hai đo cùng một thứ: lợi suất kỳ kế tiếp theo chiều khung 5 kỳ, tính bằng %. Chỉ khác ở chỗ nhóm sau là những kỳ bộ lọc loại bỏ — cột đỏ ở đó nghĩa là bộ lọc đã cắt đúng vào nhóm thua.

Phân phối lợi suất kỳ sau khi ba khung đồng thuận

Phân phối lợi suất kỳ sau khi ba khung đồng thuận16.811.25.60-2.43%: 1-2.04%: 1-1.66%: 4-1.27%: 6-0.89%: 6-0.50%: 10-0.11%: 150.27%: 110.66%: 81.05%: 31.43%: 21.82%: 42.21%: 02.59%: 1-2.43%-1.66%-0.89%-0.11%0.66%1.43%2.21%

Trung bình -0.1030% trên 72 quan sát. Một lợi thế trung bình nhỏ nằm giữa một phân phối rộng là chuyện bình thường — nó cũng có nghĩa là cần rất nhiều lệnh mới phân biệt được với số 0.

Toàn bộ chỉ số

Cửa sổ 5 · 20 · 60
Số kỳ đồng thuận 72
Số kỳ phân kỳ 107
Phán quyết Đồng thuận KHÔNG cho lợi thế — bộ lọc vô ích
Cách đọc So sánh lợi suất kỳ sau ở hai nhóm, không so số lệnh

Cách dùng

  1. Điền tham số ở cột trái. Mọi ô đã có sẵn giá trị ví dụ chạy được, nên bạn có thể bấm Tính ngay trước rồi sửa sau.
  2. Với ô dữ liệu: dán vài chục dòng để thử, hoặc tải file CSV/TXT lên để chạy thật. File tối đa 32 MB, 200.000 dòng; bộ đọc nhận dấu phẩy, chấm phẩy hoặc tab, tự nhận dòng tiêu đề, và hiểu cả 1.234.567 lẫn 1.234,56.
  3. Đọc thẻ số ở trên cùng, rồi mục Diễn giải nhanh để biết con số đó nói gì.
  4. Đọc dòng “Khi nào con số này sai” trước khi dùng kết quả để quyết định — đó là giả định vỡ đầu tiên.
Giới hạn chung. Công cụ này tính đúng công thức của nó trên dữ liệu bạn đưa vào. Nó không kiểm tra dữ liệu của bạn có phù hợp với giả định của phương pháp hay không — phần đó vẫn là việc của người dùng, và mục “sai ở đâu” bên dưới trang liệt kê các chỗ hỏng thường gặp.

Phân tích đa khung thời gian là gì

Phân tích đa khung là dùng khung lớn để xác định bối cảnh và khung nhỏ để chọn điểm vào. Giá trị định lượng của nó nằm ở chỗ giảm số lệnh đi ngược bối cảnh, không phải ở chỗ tăng số tín hiệu.

Làm thế nào

  1. Định nghĩa bối cảnh khung lớn bằng quy tắc, ví dụ cấu trúc đỉnh đáy hoặc độ dốc trung bình động.
  2. Chỉ nhận tín hiệu khung nhỏ cùng chiều bối cảnh.
  3. Đo riêng: lọc bối cảnh cắt bao nhiêu lệnh, và cắt vào nhóm thắng hay nhóm thua.

Đo bằng chỉ số nào

Số lệnh bị lọc nếu lọc 40% mà lãi không tăng thì bộ lọc vô ích
Expectancy trước/sau lọc so sánh trực tiếp

Sai ở đâu

Phần quan trọng nhất của trang này. Một phương pháp được mô tả mà không nói chỗ nó hỏng là phiên bản quảng cáo của phương pháp đó.

! Dùng nến khung lớn chưa đóng để ra quyết định — đó là nhìn trộm tương lai trong backtest.
! Thêm khung thứ ba, thứ tư cho tới khi kết quả đẹp; mỗi khung là một tham số và một lần thử.

Mô hình định lượng dùng trong Trading

Chưa có mô hình nào gắn riêng cho chủ đề này. Đây là những mô hình của cả ngành — liên quan ở cấp ngành, không phải cấp chủ đề.

Tất cả mô hình →
Bayesian Inferencebeta

Cập nhật niềm tin khi có dữ liệu mới.

Monte Carlohoạt động

Lấy mẫu ngẫu nhiên để ước lượng phân phối kết quả.

Markov Chainsắp có

Trạng thái kế tiếp chỉ phụ thuộc trạng thái hiện tại.

Hidden Markov Modelsắp có

Suy ra trạng thái ẩn từ quan sát.

Câu hỏi thường gặp

Phân tích đa khung thời gian là gì?

Phân tích đa khung là dùng khung lớn để xác định bối cảnh và khung nhỏ để chọn điểm vào. Giá trị định lượng của nó nằm ở chỗ giảm số lệnh đi ngược bối cảnh, không phải ở chỗ tăng số tín hiệu.

Phân tích đa khung thời gian được làm như thế nào?

1. Định nghĩa bối cảnh khung lớn bằng quy tắc, ví dụ cấu trúc đỉnh đáy hoặc độ dốc trung bình động. 2. Chỉ nhận tín hiệu khung nhỏ cùng chiều bối cảnh. 3. Đo riêng: lọc bối cảnh cắt bao nhiêu lệnh, và cắt vào nhóm thắng hay nhóm thua.

Phân tích đa khung thời gian hay sai ở đâu?

Dùng nến khung lớn chưa đóng để ra quyết định — đó là nhìn trộm tương lai trong backtest. Thêm khung thứ ba, thứ tư cho tới khi kết quả đẹp; mỗi khung là một tham số và một lần thử.

Đo phân tích đa khung thời gian bằng chỉ số nào?

Số lệnh bị lọc — nếu lọc 40% mà lãi không tăng thì bộ lọc vô ích; Expectancy trước/sau lọc — so sánh trực tiếp.

Phân tích đa khung thời gian trên QuantHub đã dùng được chưa?

Đang thử nghiệm: chạy được nhưng phương pháp chưa kiểm định đầu-cuối, nên đừng dựa vào nó để ra quyết định tiền thật.

Chủ đề khác trong Market Analysis

Toàn bộ Trading
AI Trend Forecast Smart Money Concepts Order Flow Volume Profile Liquidity Analysis Support & Resistance Elliott Wave Harmonic Pattern