강도지수

마지막 업데이트: 2022년 3월 23일 | 0개 댓글
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#bitcoin weekly RSI (relative strength index) is 60 Look at when we last recovered from a below-60-period: Oct 2020, BTC at $10K, price then pumped 5x, RSI hit 90 and stayed above 70 for 6 months Also look at 2013 & 2017 bull markets: multiple periods with RSI in 70-90 range 🚀 pic.twitter.com/x89D8Lox8s — PlanB (@100trillionUSD) September 3, 2021

강도 지수 - 영어 뜻 - 영어 번역

oscillator measuring the velocity and magnitude of directional price movement by comparing upward and downward close-to-close movements.

This is where the Relative Strength Index surpasses a previous high(peak) or falls below a recent low(trough);

book New Concepts in Technical Trading Systems along with other popular indicators such as the Relative Strength Index(RSI).

by noted technical analyst Welles Wilder which compares the magnitude of recent gains and losses over a specified time period to measure speed and change of price movements of a security.

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상대 강도 지수

터보 옵션 용 Quotex 에서 볼린저 밴드 (BB) 및 상대 강도 지수 (RSI) 전략을 결합하는 방법

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많은 거래자들이 Relative Strength Index와 Bollinger Bands의 힘을 결합하여 터보 옵션에 잘 맞는 안정적이고 성공적인 거래 전략을 구축합니다. 터보 옵션은 쉽지는 강도지수 않지만 매우 수익성이 있습니다. 바이너리 거래에서 알다시피 이익은 포인트 수에 의존하지 않지만 추세의 방향에 따라 다릅니다. .

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[전문가 코멘트]비트코인 상대강도지수(RSI) 불장 시사–플랜 B

[전문가 코멘트]비트코인 상대강도지수(RSI) 불장 시사–플랜 B

그는 RSI가 60을 밑돌다가 회복한 마지막 시기가 지난해 10월이라고 설명했다. 그 때 비트코인 가격은 10K였는데 5배가 올랐다고 말했다. RSI는 90까지 치솟았고 6개월 이상을 70위에서 머물렀다.

RSI는 주식, 선물, 옵션 등의 기술적 분석에 사용되는 보조 지표이다. RSI는 가격의 상승압력과 하락압력 간의 상대적인 강도를 나타낸다.

상승한 날의 변화치와 하락한 날의 변화치를 가지고 계산하는데 보통 70이상을 과매수 국면, 30이하를 과매도 국면으로 보고 있다. 플랜 B는 과매수국면으로의 진입을 비트코인 불장의 신호로 해석한 셈이다.

챠트에서 윗선이 비트코인 가격이고 아래선이 RSI다.

#bitcoin weekly RSI (relative strength index) is 60

Look at when we last recovered from a below-60-period: Oct 2020, BTC at $10K, price then pumped 5x, RSI hit 90 and stayed above 70 for 6 months

Also look at 2013 & 2017 bull markets: multiple periods with RSI in 70-90 range 🚀 pic.twitter.com/x89D8Lox8s

— PlanB (@100trillionUSD) September 3, 2021

플랜 B는 2013년과 2017년 불장 때를 보라고 권유했다. 이 때는 올해와 같이 4년 만에 돌아오는 비트코인 반감기 다음 해이다.

여러 곳의 구간에서 RSI가 70과 90 구간에 있었다고 설명했다.

플랜B는 시장 총 유통량과 신규 공급량으로 비트코인 가격을 예측하는 S2F모델로 유명한 인물이다.

S2F로 장기전망을 하면서 시장지표와 보조지표를 활용해 단기 가격 전망을 내놓는데 정확한 전망으로 인기가 높다. 지난 6월말에는 8월 강세장을 예고하고 휴가를 갔는데 적중했다.

산불피해강도지수(CBI, Composite Burn Index)는 미국 산림청(USDA Forest Service)에서 위성영상을 이용하여 산불 피해강도 측정을 위해 개발한 산불피해 현장 조사 지수이다. 국내의 경우 별도의 산불피해 지수가 없어, 미국 CBI를 산불 피해지 조사에 준용하여 왔으나, CBI는 국내 여건에 맞지 않다는 지적이 제기되어 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)를 개발하게 되었다. 따라서 본 연구는 미국 CBI에 기초하여 한국형 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)의 개발과 검증에 목표를 두고 수행되었다. KCBI는 CBI에 기초하여 국내 현장적용 후 문제점을 파악 후 정교화 하였으며, 위성영상 결과와의 적합성 검토를 위하여 2011년도 산불피해지중 상대적으로 피해 규모가 큰 울진과 영덕 산불피해지를 연구 대상지로 선정 후 각 44개 지점에서 산불피해강도를 강도지수 평가하였다. 산불피해강도(BS, Burn Severity)는 산불발생 후 1개월 후에 촬영된 SPOT 영상을 이용하여 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 값으로 계산하였으며, 상관분석과 오류메트릭스(Confusion Matrix)를 이용하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 울진피해지는 (r = -0.544, P<0.01), 영덕피해지 (r = -0.616, P<0.01)로 나타났다. 부의 상관관계를 나타난 이유는 NDVI의 DN 값은 낮을 수 록 높은 피해강도를로 나타내며, 높을수록 낮은 피해강도를 나타내기 때문이다. 본 결과로 제시된 KCBI는 국내 산불 피해 현장에서 적용 가능한 것으로 판단되었다. 하지만 등급분류 방법과 기대치 보다 낮은 상관도 등의 문제점도 나타났다. 또한 오류메트릭스 분석결과 KCBI가 일부 높은 산불 강도 등급에 치우쳐 분포하는 현상 등이 나타났다. 제기된 문제점들을 바탕으로 향후 KCBI를 더 많은 한국 산불피해지에 적용함으로써, 추후 연구를 진행해야 할 것이다.

CBI(Composite Burn Index) developed by USDA Forest Service is a index to measure burn severity based on remote sensing. In Korea, the CBI has been used to investigate the burn severity of fire sites for the last few years. However, it has been an argument on that CBI is not adequate to capture unique characteristics of Korean forests, and there has been a demand to develop KCBI(Korean Composite Burn Index). In this regard, this study aimed to develop KCBI by adjusting the CBI and to validate its applicability by using remote sensing technique. Uljin and Youngduk, two large fire sites burned in 2011, were selected as study areas, and forty-four sampling plots were assigned in each study area for field survey. Burn severity(BS) of the study areas were estimated by analyzing NDVI from SPOT images taken one month later of the fires. Applicability of KCBI was validated with correlation analysis between KCBI index values and NDVI values and their confusion matrix. The result showed that KCBI index values and NDVI values were closely correlated in both Uljin (r = -0.54 and p<0.01) and Youngduk (r = -0.61 and p<0.01). Thus this result supported that proposed KCBI is adequate index to measure burn severity of fire sites in Korea. There was a number of limitations, such as the low correlation coefficients between BS and KCBI and skewed distribution of KCBI sampling plots toward High and Extreme classes. Despite of these limitations, the proposed KCBI showed high potentials for estimating burn severity of fire sites in Korea, and could be improved by considering the limitations in further studies.

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본 논문은 개인 투자자 및 기관 투자자들이 많이 사용 하고 있는 기술적 지표의 하나인 상대 강도 지수 거래 전략 및 제안된 역 상대강도 지수를 이용하여 기술적 분석의 타당성 및 거래 전략을 분석 하였다. 추가적으로 다른 MACD , Stochastic (5,3,3) , Stochastic (10,6,6) , 이동 평균선을 강도지수 강도지수 이용하여 성과 분석 실시하였다. 데이터는 2000년 1월 4일부터 2013년 9월 30일 , 2005년부터 1월 3일부터 2013년 9월 30일 Kospi 지수를 사용하였다. 일반 상대 강도 지수를 이용하여 홈트레.

본 논문은 개인 투자자 및 기관 투자자들이 많이 사용 하고 있는 기술적 지표의 하나인 상대 강도 지수 거래 전략 및 제안된 역 상대강도 지수를 이용하여 기술적 분석의 타당성 및 거래 전략을 분석 하였다. 추가적으로 다른 MACD , Stochastic (5,3,3) , Stochastic (10,6,6) , 이동 평균선을 이용하여 성과 분석 실시하였다. 데이터는 2000년 1월 4일부터 2013년 9월 30일 , 2005년부터 1월 3일부터 2013년 9월 30일 Kospi 지수를 사용하였다. 일반 상대 강도 지수를 이용하여 홈트레이딩 프로그램 통하여 성과분석 결과 비추세 시장 (박스권) 구간 에서 매매거래가 수익률이 좋은 것으로 검증이 되었으나 상승 추세구간에서는 수익률을 길게 가져가지 못하는 취약점을 가지고 있는 것을 확인 하였다. 하지만 역 상대강도 지수는 상승 추세 구간에 수익률을 최대한 길게 가져감에 검증 할 수 있었다. 중요 변수인 N (9에서부터 25) 대입하여 2000년 1월 4일부터 2013년 9월 30일 까지 역 상대 강도 지수의 성과 분석을 한 결과 N의 변수가 21일 때 가장 큰 총 손익이 발생 하였으며 , 2005년 1월 3일부터 2013년 9월 30일 까지는 역 상대 강도 지수 N 의 변수가 21일 때 가 가장 수익률이 좋은 것을 확인 할 수 있었다. 추가적으로 다른 기술적 지표를 이용하여 코스피 기간을 2000년 1월 4일부터 2013년 9월 30일 구간의 데이터를 이용하여 수익률을 분석 한 결과 MACD (단기 12일 , 장기 : 26일 , Singal 9일) 가장 수익률이 좋을 것을 확인 할 수 있었다. 또한 2005년 1월 3일부터 2013년 9월 30일 구간의 데이터를 이용하여 수익률을 분석 해본 결과 역 상대 강도 지수 N=21 다른 기술적 지표에 비하여 가장 높은 것을 확인 할 수 있었다 논문에서 고찰 하였듯이 추세 구간이 더 많은 한국 코스피 시장에서는 일반 상대 강도 지수보다는 역 상대 강도 지수를 이용하여 매매 거래를 하는 것이 더욱 효과적인 것을 확인 할 수 있었다. 사실 현 시장 국면이 추세시장인지 비추세 시장인지 강도지수 여부를 미리 파악하고 분리하여 기술적 지표를 이용하면 수익률을 가장 극대화 할 수 있지만 현 시점에서는 시장의 판단을 사후적으로 할 수 밖에 없기 때문에 일반적으로 역 상대강도 지수를 활용하는 것이 적절하다고 강도지수 판단 할 수 있다.- 키워드 : 코스피 지수 , 상대 강도 지수 , 역 상대 강도 지수 , 슬리피지 (Slippage) , 추세 구간 , 비추세 (박스권)구간 、기술적 분석

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