Porozumění ADX

ADX je zkratka pro Average Directional Movement Index. Obchodníci ho používají k měření celkové síly trendu.

Které z následujících tvrzení je nesprávné?

Toto cvičení je součástí kurzu

Finanční obchodování v Pythonu

Zobrazit kurz

Interaktivní praktické cvičení

Proměňte teorii v praxi s jedním z našich interaktivních cvičení

Začít cvičení

Toto cvičení je součástí kurzu

Finanční obchodování v Pythonu

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

289 reviews

Začněte kurz zdarma

Co je to finanční obchodování, proč lidé obchodují a jaký je rozdíl mezi technickým obchodováním a hodnotovým investováním? Tato kapitola odpovídá na všechny tyto otázky a ještě víc. Naučíš se také praktické nástroje pro průzkum obchodních dat, tvorbu grafů a implementaci jednoduché obchodní strategie včetně jejího backtestingu v Pythonu.

Exercise 1: Co je finanční obchodování Exercise 2: Koncept tradingu Exercise 3: Vykreslení spojnicového grafu časové řady Exercise 4: Vykreslení svíčkového grafu Exercise 5: Seznámení s obchodními daty Exercise 6: Převzorkování dat Exercise 7: Histogram výnosů Exercise 8: Výpočet a vykreslení SMA Exercise 9: Finanční obchodování s bt Exercise 10: Proces bt Exercise 11: Definuj a otestuj jednoduchou strategii

Ponoříme se do světa technických indikátorů – užitečného nástroje pro tvorbu obchodních signálů a sestavování strategií. Seznámíš se se třemi hlavními skupinami indikátorů, včetně klouzavých průměrů, ADX, RSI a Bollingerových pásem. Na konci kapitoly budeš umět indikátory vypočítat, vizualizovat a pochopit jejich význam v Pythonu.

Exercise 1: Trendové indikátory: klouzavé průměry Exercise 2: Výpočet a vykreslení dvou EMA Exercise 3: SMA vs. EMA Exercise 4: Indikátor síly trendu: ADX Exercise 5: Porozumění ADX

Aktuální cvičení

Exercise 6: Výpočet ADX Exercise 7: Vizualizace ADX Exercise 8: Momentový indikátor: RSI Exercise 9: Pochop RSI Exercise 10: Výpočet RSI Exercise 11: Vizualizace RSI Exercise 12: Indikátor volatility: Bollingerova pásma Exercise 13: Porozumění Bollingerovým pásmům Exercise 14: Implementace Bollingerových pásem

Teď jsi připraven/a sestavovat signály a budovat z nich obchodní strategie. Poznáš dva hlavní styly obchodních strategií: sledování trendu a návrat k průměru. Na reálných burzovních datech získáš praktické zkušenosti s implementací a backtestingem těchto strategií a hlouběji pronikneš do konceptů optimalizace strategií a jejich srovnávání s benchmarkem.

Exercise 1: Obchodní signály Exercise 2: Porozumění obchodním signálům Exercise 3: Sestav strategii signálů založenou na SMA Exercise 4: Vytvoř obchodní strategii na základě EMA signálu Exercise 5: Strategie sledování trendu Exercise 6: Sestrojení signálu EMA crossover Exercise 7: Sestavení a backtesting strategie sledující trend Exercise 8: Strategie mean reversion Exercise 9: Přiřaď signály ke strategiím Exercise 10: Sestrojení signálu na základě RSI Exercise 11: Vytvoř a otestuj strategii mean reversion Exercise 12: Optimalizace a benchmarking strategie Exercise 13: Proveď optimalizaci strategie Exercise 14: Porovnání strategie s benchmarkem

Jak si tvoje obchodní strategie vede? Je čas podívat se na podrobné statistiky výsledků backtestingu. Naučíš se pracovat s užitečnými metrikami výkonnosti, jako jsou výnosy, poklesy (drawdowns), Calmarův poměr, Sharpeho poměr a Sortinův poměr. Nakonec to všechno propojíš – zjistíš, jak tyto ukazatele získat z výsledků backtestingu a jak hodnotit výkonnost strategie na základě rizikově upraveného výnosu.

Exercise 1: Analýza výnosů strategie Exercise 2: Přehled výsledků výnosů backtestu Exercise 3: Vykreslení histogramů výnosů z backtestu Exercise 4: Porovnání výsledků výnosů více strategií Exercise 5: Drawdown Exercise 6: Vyhodnocení výkonnosti pomocí drawdownů Exercise 7: Výpočet a vyhodnocení Calmarova poměru Exercise 8: Sharpeho poměr a Sortinův poměr Exercise 9: Hodnocení výkonnosti strategie pomocí Sharpe ratio Exercise 10: Vyhodnocení výkonnosti strategie pomocí Sortinova poměru Exercise 11: Gratulujeme!