二元交易振盪器 – 如何使用它們
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如何使用随机震荡指标进行趋势反转交易
如何使用随机震荡指标进行趋势反转交易
XNUMXD压花不锈钢板 随机振荡器 是一种动量指标，旨在将特定工具的收盘价与其特定时间段内的一系列价格进行比较。 它对市场走势的敏感度取决于设定的时间段以及结果的移动平均线。 该指标的主要用途是在出现看跌和看涨背离时发出可能的趋势逆转信号。
同样重要的是要注意，该指标不遵循价值来源的资产的价格或数量。 在这 Binomo指南，我会告诉你如何使用随机震荡指标来进行趋势逆转。
如何在 Binomo 上设置随机振荡器
首先，登录您的 Binomo 帐户并选择一项资产。 二元交易振盪器 – 如何使用它們 单击图表首选项按钮，它将显示指标选项卡。 您会看到随机指标是列表中的第四个选项。 点击它。
接下来，根据您的喜好设置指标。 超买的默认值是 80，超卖的默认值是 二元交易振盪器 – 如何使用它們 20，周期的默认值是 14。您还必须更改线条的颜色。 二元交易振盪器 – 如何使用它們 以我的经验，我总是快速变白，超买变绿， 超卖 变成蓝色，然后慢慢变成红色。
请记住，快线也称为 K 线，而慢线也称为 D 线。
如何在 Binomo 二元交易振盪器 – 如何使用它們 上使用随机震荡指标进行交易
使用确定的超买和超卖区域
当随机指标越过 80 值时，我们可以将市场视为超卖，这意味着价格很快就会下跌。 超过 80 值，当 K 线切入 D 线并开始在其下方移动时，这是一个很好的信号，表明即将发生趋势逆转。 这意味着是时候进入多头卖出头寸了，因为下降趋势即将来临。
相反，如果值低于 20 并且 K 线切入并移动到 D 线上方，您可能应该进入多头买入头寸，因为这意味着上升趋势即将到来。
有时，也可能出现背离，当价格和指标不在同一导向器中移动时就会发生这种情况。 虽然不是太常见，但发生这种情况时无需担心，因为这是完全正常的。 毕竟，这个指标并不真正跟随价格或数量。
你应该使用随机振荡器吗？
随机震荡指标是一个很棒的工具，您可以使用它来识别可能的趋势逆转。 由于其易用性、简单性和准确性，它实际上是专业交易者最青睐的指标之一。 无论您是经验丰富的交易者还是新手交易者，您都一定会从使用该指标中获益。
您从本指南中学到了很多东西吗？ 请随时在下面的评论中告诉我们！ 当然，如果你真的想完善你对随机振荡器的使用，最好的方法是打开一个 练习账户 现在就在 Binomo 上，完全免费！ 您还可以查看我们的其他 策略 在这里升级您的交易游戏！
基于射频振荡器缺陷的无线设备识别
heu御林军
1. 引言
2. PLL相位噪声模型和RF指纹提取
图1 锁相环
其中Xi是以标称角频率ω0振荡的PLL晶体参考信号的傅里叶级数展开的系数，cxtl是晶体振荡器的质量参数，并且λl，νl和μl，l = 1，2，. ，n是取决于矩阵条目的参数，这些参数定义了建模PLL的差分随机方程组。对于具有截止频率ωcp和传递函数s +ωcps的一阶电荷泵环路滤波器，n = 2，由此我们可以得到μl和νl，l = 1，2：
通常，λ1=λ∗ 2，这进一步意味着μ1=μ∗ 二元交易振盪器 – 如何使用它們 2且ν1=ν∗2。如果参考信号由高质量的晶体振荡器生成，则其傅立叶级数可以用单个非零元素精确地近似。对（2）进行简化，令p =μ1+ν1且λ=λ1，则有
等式（7）显示了多个因素，这些因素决定了自相关函数的包络对PLL参数的依赖性。指数衰减因子exp [-0.5ω20cxtl|τ|]取决于晶体振荡器的质量。Ry（τ）的包络与其他PLL组件的相关性是我们希望用于用户识别的，在|τ|较小时最为明显。因为exp [-0.5ω20cxtl|τ|]因子接近1，因此在签名提取过程中可以忽略不计。|τ|较小时，自相关函数的包络ERy（τ）可以表示为
3. 识别方法
结合高斯分布向量 \varepsilon ，我们可以得到决策概率为
4. 测量和数值结果
图2 二进制假设检验（17）和（19）的误差概率与标准偏差σκ的关系。在500次试验中NPNR = 10dB，捕获长度lc = 100ms 图3 二元假设检验（17）和（19）的误差概率与NPNR的关系，500次试验的平均值，标准偏差σκ= 0.2，捕获长度lc = 100ms。 图4 二元假设检验（17）和（19）的误差概率与信号长度的关系。500次试验取平均值，标准偏差σκ= 0.2，NPNR = 10dB。
本节使用的设备是8个在f0 = 2.4 GHz下振荡的Analog Devices ADF4360-1 [33]振荡器，选用的商用PLL具有相同的型号且来自同一制造商，并利用Tektronix DPO71254B示波器上收集信号。在办公室环境中通过线缆连接的情况下，每个PLL捕获了50个长度为200ms，fs = 62.5 Msps采样的输出信号。
表一显示了在SNR = 15 dB（对角线下方）和SNR = 35dB（对角线上方）的情况下，250次实验下的平均错误率Perr，可以看出升高SNR并没有明显改善性能，因为某些振荡器出现了错误底限。根据与执法部门的对话，表一中的错误概率证明了所提出的识别方法在确定可能原因中的应用是合理的，可以用于网络犯罪调查。
表I 在SNR = 15 dB（对角线下方）和SNR = 35dB（对角线上方）的情况下，测试（19）的8个测量振荡器的Perr平均值）
C. PLL的老化对识别性能的影响
图5 3个月前后的信号样本自相关函数的包络
图6 从加电的八个振荡器组中随机选择的两个振荡器的测量频率，在加电后（上图）在1.5h内每10分钟测量一次，在加电后的前5分钟（在下图）每15秒测量一次（下图） ）。
六、结论与未来工作
[1] POLAK A C, GOECKEL D L. Wireless Device Identification Based on RF Oscillator Imperfections[J]. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2015, 10(12): 2492-2501.
一文看懂 Meta 系公鏈 Sui：技術亮點、生態發展、競爭優勢
總而言之，在撰寫本文時，根據最新的幾輪融資以及生態系統的進步，Aptos 似乎表現搶眼。注意 Aptos 剛剛以至少 20 億美元的估值完成 1.5 億美元的 A 輪融資（累計籌集資金 3.5 億美元）。對於 20 億美元的估值，Aptos 提供的更多是強大的社區、開發人員活動、dApp 生態系統，同時在其測試網中更先進。Mysten Labs / Sui 需要在每項指標上縮小自身與 Aptos 之間的差距，以證明其估值合理。這將歸結為吸引優質開發人員。
話雖如此，團隊是值得信賴的，我毫不懷疑他們將能夠執行他們的願景。從團隊組成、技能和資源的角度來看，他們裝備精良。雖然這個帖子更多的是在 Sui 和 Aptos 之間進行比較，但 Sui 無疑填補當前 L1 智能合約市場的空白。如果他們成功執行各自的路線圖，其很可能在主網之後具有強大競爭力。
一些行業參與者對新 L1 入局者持悲觀態度，例如 Aptos 和 Sui。然而，現實情況是，今天不存在能夠大規模採用的區塊鏈。雖然現有鏈（L1 和 L2）肯定會從先行者中受益，但隨著新進入者（Aptos、Sui）縮小差距，差距會縮小——假設它們能夠解決實質性的可擴展性痛點並提供強大的 DX/UX。儘管如此，市場可能足夠大，足以支持多鏈的未來。關鍵問題是它會是什麼樣子，有多少鏈？
相對其他新 L1，Sui 測試網結果應該提供更好的性能。同樣，在主網發布後再次重新審視這種比較將很有趣，以便跨更多指標分析 L1 性能/屬性，包括其代幣經濟學、釋放時間表、利益相關者之間的分配。時間會告訴我們底層技術將如何推動整體 DX/UX 以及誰將吸引更多用戶與流動性。
（以上內容獲合作夥伴 MarsBit 授權節錄及轉載，原文連結）