Stop Loss 조정

마지막 업데이트: 2022년 2월 15일 | 0개 댓글
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L2 Regularization(제곱)

딥러닝의 고질병, Overfitting(과적합) 해결 팁!

네이버 블로그에 포스팅한 글 중 가장 조회수가 높았던, 끊임없이 검색 유입되었던 글이다. 딥러닝을 접하는 누구라도 꼭 한 번은 만나게 될 과적합 문제. 2020년도 1학기 통계학과 딥러닝 전공수업을 수강하면서 얻은 팁들을 이곳에도 공유하고자 한다.

딥러닝 모델을 돌리다보면 필연적으로 만나게 되는 과적합. 오버피팅. overfitting.

좋은 모델을 만드는건 모델의 성능을 높이는 것이고, 이는 과적합을 해결하는 것과 상당한 연관성을 가진다. 과적합 없이 성능을 높이는게 핵심이기 때문이다. 하지만, 모델의 층을 늘릴수록, 즉 더욱 깊은 모델을 구성할수록 필요한 파라미터(모수)의 개수가 늘어나고, 이렇게 되면 train data에만 딱 들어맞지, 처음 보는 test data를 집어넣었을 땐 엉망진창인 모델이 될 가능성이 커진다.

일반적으로 과적합은 모델 학습과정에서 valid loss가 지속적으로 감소하다가 증가하는 지점부터 발생한다고 정의된다. 과적합 없이 모델의 성능을 높이는건 상당히 어려운 일이다. 하이퍼파라미터(초모수)를 조정하며 지속적으로 train과 valid loss, accuracy를 점검해야하는데, 말이 쉽지 하이퍼파라미터 조정하는게 특히 처음 접하는 입장에선 어디부터 어떻게 손을 대야할지 막막한 부분이다.

통계학을 전공하시는 교수님(열정 of 열정맨)은 딥러닝의 고질병 overfitting 문제를 통계학의 관점에서 풀고자 여러 방면으로 고민을 하셨고, 이를 매주 제출하는 과제에 피드백으로 제시해주셨다. 따라서, 이제 언급할 해결책 중 몇 가지는 중요한 통계학적 의미를 내포하고 있다.

그래서 과적합을 어떻게 해결하느냐.
물론! 가장 좋은 방법은 train data의 양을 늘리는 것!

그러나 우리가 데이터를 늘리고 싶다해서 늘릴 수 있는게 아니겠지요. data augmentation(데이터 증식) 방법도 있긴 하지만 이건 순수 데이터를 늘리는게 아니라 train 데이터를 가공해서 새로운 버전을 만드는 방법이기 때문에 논외로 두겠다.

과적합은 모수가 많아질수록 심화된다. 층이 깊어질 수록(layer 가 늘어날 수록) 모수가 늘어날 수 밖에 없는데.. 그럼 1개의 layer로만 모델을 구성해야하는건가. 그건 "Deep" learning이라고 할 수 없는데? 적게는 3~4개, 많게는 수십개의 층을 쌓아야 하기 때문에 여러가지 규제 기법들을 활용하여 과적합을 해소하고자 하는 것이다. 차례로 만나보도록 하자.

2.1. Dropout (드롭아웃)

랜덤으로 노드를 꺼버리자. 파라미터(모수) 무시해버리기~

학회강의에서 말하기로는 뉴럴넷이 알코올을 먹은 것 마냥 중간 노드 학습을 끊어버리는 방법이다. 입력값의 일부를 0으로 두기 때문에 역전파시 파라미터 업데이트가 되지 않고, 이는 모형의 불확실성을 증가시켜 과적합 해결에 기여한다.

드롭아웃 비율은 경험적으로 판단할 일, 과적합이 심하지 않다면 0.2~0.5 사이를 추천하고 너무 심하다 싶으면 과감하게 0.8로 설정해보자.

층마다 비율을 얼마나 다르게 해야할지에 대해서도 고민이 될 수 있는데, 나의 경우에는 노드 수가 많은 층의 드롭아웃 비율을 우선적으로 높여준다. 노드 수가 많다는 것은 그만큼 생겨나는 모수가 많아진다는 것이고 이는 과적합을 심화시킬 수 있기 때문이다.

물론 드롭아웃만 한다고 해서 과적합을 해결할 수 있는건 아니다. 아래 등장할 regularization 등의 방법과 같이 적절하게 써야한다. stackoverflow 사이트에 여러 사람들의 경험치가 묻어난 질문과 답변이 많으니 이 부분은 끊임없이 구글링하며 공부하는것이 좋겠다.

2.2. L1(Lasso)/L2(Ridge) Regularization

학습에 기여하지 못하는 모수를 0으로 만들어버리자~

아래 수식과 같이 손실함수에 람다항을 추가해서 일종의 페널티를 주는 방법이다.

L1 Regularization(절댓값)

L2 Regularization(제곱)

자세한 증명은 이 블로그를 참고하길 바란다.

내가 기록하고 싶은 내용은 regularization을 가급적 출력층에 사용하는 것이 좋다는 것이다. 교수님께서는 regularization이 통계학의 가설검정과 유사하다고 하셨는데, 가설검정 시 t값이나 F값, 혹은 p-value를 통해 유의미한 변수인지 아닌지를 판단하는 것처럼 regularization은 loss를 줄이는데 기여하지 못하는 모수를 0(L1) 또는 0에 가까운(L2) 값으로 제한하는 기능을 한다. 보통 L2 regularization이 L1보다 더 많이 쓰인다. 실제로 적용해봤을 때 효과가 두드러지게 나타난 규제기법이었다.

  • 교수님: 두 기법은 상호보완관계, 하나만 쓰면 안되고 둘 다 써야한다.
  • 구글링: 두 기법은 상호보완 관계, 보통 둘 다 쓰는게 성능이 더 높은데 하나만 쓸지 둘 다 쓸지는 경험적으로 판단할 문제다. 즉, 케바케! 데바데!

2.3. 출력층 직전 은닉층의 노드 수를 줄여라.

출력직전 모수를 줄이는게 가장 효과가 좋다. 왜냐구?

통계학에서 오버피팅을 해결하는 방법은 쓸데없는 변수를 제거해서 입력변수 x의 수를 줄이는 것인데(t-test 등을 통해 significant하지 않은 변수를 제거한다) 통계학의 관점에서 출력층 직전 은닉층 노드 수는 설명변수의 수가 된다. 따라서 의미있는 설명변수들을 남기기 위해/생성하기 위해 출력직전 노드 수를 확 줄여버리는 것이다.

교수님이 고안해내신 교수님만의 방법이라고 하시길래, 상당히 신빙성 있어서 실제로 써봤는데 대체로 잘 먹힌다!

나는 주로 출력 범주의 수가 20이하인 경우, FCL(Fully Connected Layer) 마지막 층의 노드 수를 32로 줄인다. 만약 출력 범주의 수가 100 이상으로 넘어갈 경우엔 그에 맞춰서 마지막 층 노드 수를 결정한다.

cf) 비슷한 이야기로 과적합을 막으려면 모수(parameter)의 수를 줄여야 하는데, 은닉층 자체를 줄이거나 은닉층 노드 수를 줄이면 된다. 이때 터무니없이 막 줄이면 안되고, 조절해보면서 적당한 선을 찾아야 한다. CNN에서는 kernel size, pooling size, filter 수를 줄이면 된다.

2.4. Batch Normalization(배치정규화)

뉴럴넷에서 각 활성함수의 미분값은 역전파 과정에서 계속 곱해지기 때문에 굉장히 중요하다. 시그모이드 함수의 경우 일정수준 이상 혹은 이하의 값이 입력되었을때 미분값이 0에 가깝게 되는데, 이때 파라미터 Stop Loss 조정 업데이트과정에서 0에 가까운 값이 지속적으로 곱해지면 vanishing gradient(기울기 소실) 문제가 발생한다. 이렇게 되면 파라미터 업데이트가 거의 일어나지 않고 수렴 속도도 아주 느리게 되어 최적화에 실패하게 되는데, 이 문제를 해결하는 방법으로는 배치정규화 외에도 relu 등의 활성함수를 사용하거나 가중치 초기화(weight initialization)을 적용하는 방법이 있다.

배치정규화는 mini batch 별로 분산과 표준편차를 구해 분포를 조정한다. 역전파시 파라미터 크기에 영향을 받지 않기 때문에 좋다고 한다.

배치정규화는 각 은닉층에서 활성함수 적용 직전에 사용되어야한다. 일반적으로 선형결합-배치정규화-활성함수-드롭아웃 순으로 은닉층 연산이 진행된다.

2.Stop Loss 조정 5. 그 외 참고하면 좋을 사항들

1. epoch의 증가는 과적합 해결을 위한 수단이 아니라 모니터링 수단이다.

단순하게 epoch만 늘려주면 train data의 loss는 줄고 accuracy는 높아지기 때문에 train data의 loss와 accuracy는 valid 결과와 비교하기 위한 참고사항일 뿐이다. epoch 수를 늘리면 valid와 train loss가 교차하는 지점이 발생한다. 일반적으로 valid loss가 감소하다가 증가하는 시점을 과적합으로 정의하기 때문에 이 지점에서 적당한 epoch을 결정한다. 이는 early stopping과도 관련이 있다.

2. epoch이 증가하면서 train loss 와 valid loss가 수렴해야 가장 좋다.

교차점에서 epoch을 결정하더라도 train과 최종 test loss와 accuracy를 비교해야한다. 이러한 점검은 cross-validation으로 진행해야한다.

3. batch_size는 과적합과 관련이 없다. 모수의 수렴 문제와 관련이 있다.

배치사이즈가 작을 수록 수렴속도는 느리지만 local minimum에 빠질 가능성은 줄어든다. 반면 배치사이즈가 클 수록 학습진행속도와 수렴속도가 빨라지지만 항상 빨리 수렴하는 것은 아니다. 작은 데이터셋이라면 32가 적당하다고 하는데 이 역시도 구글링하다보면 수많은 의견들이 존재한다. 적당히 참고해가면서 실험해보면 좋겠다.

대부분의 규제 기법들은 모형의 불확실성을 증가시켜 일반화에 용이하도록 만드는 것이었다. 이 원리를 이해하면 흩어져있던 개념들이 한 데 모을 수 있을 것이다.

위 방법들을 사용하면 과적합은 해소되는데 문제는 모델의 전체적인 성능이 상당히 하락하는 경우가 있다. 1학기에 수행했던 과제 기준으로는 코랩에서 10 에폭까지만 학습시키기 때문에 이 문제가 더 두드러지는데, 사실 에폭을 상당히 많이 늘린다면, 즉 학습을 더 오래 시키면 성능이 더 오를 것이라 생각한다. 그리고 실제 모델 학습시킬때 10 에폭은 터무니 없이 작은 수치다..ㅎ 하지만 코랩의 gpu 사양으로 에폭을 크게 두는건. 무리이긴 하다.

딥러닝은 명확한 정답이 없어서 더 어렵게 느껴지지만 과적합에 지지 않도록 다양한 방법을 시도해보도록 하자! 화이팅!

저도 공부하고 있는 입장이라 피드백은 언제나 환영입니다. 혹여 제가 잘못 이해하고 있는 부분이 있다면 지적해주세요.

1일 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 다우존스 30 산업평균지수는 전장보다 229.29포인트(0.76%) 상승한 30,211.91에 거래를 마쳤다.

스탠더드앤드푸어스(S&P) 500 지수는 전장보다 59.62포인트(1.61%) 오른 3,773.86에, 기술주 중심의 나스닥 지수는 332.70포인트(Stop Loss 조정 2.55%) 급등한 13,403.39에 장을 마감했다.

시장은 개인투자자들의 거래가 집중된 일부 종목 주가 움직임과 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 관련 소식, 주요 경제 지표 등을 Stop Loss 조정 주시했다.

게임스톱과 영화관 체인 AMC 등의 주가 급변동이 촉발한 불안감이 다소 경감됐다.

게임스톱 주가는 이날 약 31% 급락해 공매도 포지션의 손실 확대에 대한 우려가 줄었다. 개인투자자들의 매수세가 몰렸던 다른 종목인 유통업체 베드배스앤드비욘드와 헤드폰 제조업체 코스 주가도 각각 14%와 45%가량 떨어졌다.

AMC 주가는 약 0.3% 상승 마감했다. AMC 주가는 지난주와 비교하면 장중에 상대적으로 차분한 움직임을 보였다.

게임스톱 등의 거래 규모도 지난주와 비교해 줄어든 것으로 추정됐다.

개인투자자들이 주로 이용하는 증권사 로빈후드는 이날 장중 게임스톱 주식 매입 한도를 20주로 상향 조정했지만, 거래 제한 자체는 유지했다.

개인투자자들이 은 등 다른 상품으로 공략 대상을 다변화하는 움직임도 포착되고 있지만, 시장 전반의 불안은 줄어든 상황이다. 일부 종목 주가 급등으로 큰 손실을 본 공매도 포지션이 상당폭 정리됐을 것이란 분석도 안도감을 제공했다.

로빈후드가 24억 달러가량을 추가 조달했다는 소식도 증권사 유동성 위기 발생 가능성에 대한 우려를 줄였다.

여기에 미국의 코로나19 상황도 진정 추세를 이어가면서 투자 심리를 지지했다.

전일 기준 미국의 신규 확진자 수는 11만 명대로 떨어졌다. 신규 확진자 수는 1월 초에 하루 30만 명에 육박했던 데서 최근에는 상당폭 줄었다. 코로나19로 인한 입원 환자 수도 10만 명 아래로 내려왔다.

다만 변이 바이러스의 확산과 백신 공급의 차질 등 위험 요소들도 여전히 많다.

미국의 Stop Loss 조정 Stop Loss 조정 신규 부양책 논의에도 투자자들이 촉각을 곤두세우고 있다.

10명의 공화당 의원들은 주말 조 바이든 대통령에게 부양책 규모를 약 6천억 달러로 하향 조정할 것을 공개 요청했다. 바이든 대통령은 1조9천억 달러 부양책 도입을 공언했던 바 있다.

민주당은 공화당이 협조적이지 않을 경우 예산조정 등의 방법을 통해 독자적으로 부양책을 밀어붙이겠다는 입장을 표했었다.

바이든 대통령과 일부 공화당 의원들은 이날 오후 부양책과 관련해 직접 대화를 할 예정이다.

이날 업종별로는 전 업종이 상승했다. 기술주가 2.51% 올랐고, 산업주도 0.96% 상승했다.

이날 발표된 경제지표는 혼재됐다.

공급관리협회(ISM)가 발표한 1월 제조업 구매관리자지수(PMI)는 지난달 보다 하락한 58.7로 시장 예상 60.0에 못 미쳤다.

반면 정보제공업체 IHS마킷이 발표한 1월 제조업 PMI는 59.2로 사상 최고치를 기록했다.

상무부는 12월 건설지출이 전달보다 1.0% 증가한 연율 1조4천903억 달러(계절조정치)로 집계됐다고 발표했다. 시장 전망인 전달대비 0.8% 증가보다 좋았다.

연방준비제도(Fed·연준) 주요 인사들은 완화정책 지속의 중요성을 강조했다.

닐 카시카리 미니애폴리스 연방준비은행(연은) 총재는 연준이 경제 회복을 돕기 위한 완화정책을 지속하는 것이 중요하다고 말했다.

라파엘 보스틱 애틀랜타 연은 총재도 연준이 성급하게 목표가 달성됐다고 선언하지 않는 것이 중요하다고 말했다.

뉴욕 증시 전문가들은 일부 종목을 중심으로 확대된 변동성이 시장 전반의 위기로 확산하지는 않을 것이라고 진단했다.

CFRA의 샘 스토발 수석 투자 전략가는 "일부 공매도 종목의 주가 급등을 둘러싼 불확실성에도, 1998년과 같은 종류의 유동성 위기가 나타날 것으로 보지 않는다"면서 "증시에 대한 기대치와 밸류에이션이 조정을 거칠 필요는 있지만, 강세 추세가 끝났다고 생각하지 않는다"고 말했다.

Stop Loss 조정

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## #BUY SIGNAL COIN #XRP / KRW BUY 900 - 940원 SELL 960 980 1000 STOP LOSS -10% 약 7일 정도 들고 가시는 것 추천드립니다.

## #BUY SIGNAL COIN #XRP / KRW BUY 900 - 940원 SELL Stop Loss 조정 960 980 1000 STOP LOSS -10% 약 7일 정도 들고 가시는 것 추천드립니다.

Ascending Triangle - 상승
Double Top - 하락

위 2가지 패턴 형성을 기대할 수 있습니다.
조정 후 지지 받고 크게 상승을 하거나 더블탑 패턴 형성을 하거나 현재는 에이다는 관망이 우선인 종목입니다.

SELL
0.00235 - 0.00244 - 0.0025

상승평행채널 하방 이탈 후 하락쐐기형 패턴을 보여주고 있습니다.
현 시점 알트 상태가 불안하니 비중 작게해서 들어가시는 것 추천드립니다.

#BTC/USD
2018.05.09까지 주요 지지 및 저항라인

지지선 - $8741
저항선 - Stop Loss 조정 $9741

## #BUY SIGNAL COIN #ETC / BTC BUY 0.002223 - 0.002285 SELL 0.00235 - 0.00244 - 0.0025 STOP LOSS 0.00196 상승평행채널 하방 이탈 후 하락쐐기형 패턴을 보여주고 있습니다. 현 시점 알트 상태가 불안하니 비중 작게해서 들어가시는 것 추천드립니다.

#XMR / BTC
[시그널X / XMR 종목 질문에 대한 답변입니다.]

현재 수렴중입니다.
0.023762 지지하지 못하고 하방 이탈할 시에는 크게 하락할 가능성이 있습니다.
만약 지지를 해준다면 네모 박스 구간을 매수 구간으로 활용할 수 있습니다.

STOP LOSS
0.023762 (하방 이탈 시)

간단하게 현 비트 상황 브리핑 드립니다.
상승평행채널 하방 이탈 발생 후 $9200 - $9250 부근에서 지지 받고 있습니다.
$9200 - $9250 지지를 받지 못하고 하락하게 된다면 $8750 - $8900까지 하락 가능성이 있습니다.
$9000 부근은 두꺼운 매물대 자리 잡은 구간이기 때문에 하락보다는 지지를 해줄 것이라고 판단됩니다.
현재 차트상 연속적인 덤핑 발생으로 하락하는 모습을 보여주고 있습니다.
개인적인 소견이지만 매집을 위한 의도적인 덤핑으로 보입니다.
현 시점은 텀을 두고 분할매수를 하기 좋은 구간으로 보입니다.

제 채널에 계신 회원분들은 $8750 언더 및 근접에서 매수하신 회원분들입니다.
현재 상황은 그렇게 두려운 상황이 아닙니다.
1시간봉 기준 MACD 골든크로스가 뜬 상황입니다.
익절은 자유이며, 홀딩하셔도 무방한 상황입니다.

급하게 현 시점 간단하게 작도해서 브리핑 드립니다.
하락쐐기형 패턴으로 보입니다.
단기적인 상승에 비중을 두겠습니다.

MACD 지표상 골든크로스 발생
RSI 지표상 위험 구간X

#BTC Briefing / 1H 급하게 현 시점 간단하게 작도해서 브리핑 드립니다. 하락쐐기형 패턴으로 보입니다. 단기적인 상승에 비중을 두겠습니다. MACD 지표상 골든크로스 발생 RSI 지표상 위험 구간X

후행 손절매를 사용하는 방법

이 글은 Michael R. Lewis와 함께 공동 작성되었습니다 . Michael R. Lewis는 텍사스에서 은퇴 한 기업 임원, 기업가 및 투자 고문입니다. 그는 Blue Cross Blue Shield of Texas의 부사장을 포함하여 비즈니스 및 금융 분야에서 40 년 이상의 경력을 보유하고 있습니다. 그는 오스틴에있는 텍사스 대학교에서 산업 관리 학사 학위를 받았습니다.

있다 9 참조 페이지 하단에서 확인하실 수 있습니다이 문서에서 인용은.

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후행 손절매는 주식 주문의 한 유형입니다. 이 주문을 사용하면 가격이 특정 수준 이하로 떨어질 경우 투자 판매가 시작됩니다. 후행 손절매 주문은 더 쉽고 합리적이며 덜 감정적 인 판매 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 위험을 최소화하고 잠재적 이익을 극대화하면서 손실을 최소화하고자하는 투자자를 위해 설계되었습니다. [1] 엑스 연구 출처 후행 손절매로 모든 것이 자동으로 발생하므로 귀하와 귀하의 상인은 지속적으로 주가를 주시 할 필요가 없습니다.

Use a Trailing Stop Loss Step 1 이미지

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  • $ 25에 주식을 구매합니다.
  • 주가는 $ 27로 상승합니다.
  • $ 1 트레일 값을 사용하여 매도 후행 손절매 주문을합니다.
  • 가격이 상승하는 동안 후행 가격 (정지 Stop Loss 조정 가격)은 현재 가격보다 $ 1 낮게 유지됩니다.
  • 주가가 $ 29에 도달 한 후 하락하기 시작합니다. 후행 중지 손실은 $ 28입니다.
  • 주가가 $ 28에 Stop Loss 조정 도달하면 후행 손절매 주문이 시장 주문이됩니다. 이것은 당신이 주식을 팔 것임을 의미합니다. 이 시점에서 귀하의 이익은 고정되어 있습니다 (구매자를 찾을 수 있다고 가정).

Use a Trailing Stop Loss Step 2 이미지

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  • 기존의 손절매 주문은 특정 가격으로 이루어지며 변경되지 않습니다. 예를 들면 :
  • $ 30에 주식을 구입합니다.
  • 기존 손절매 주문을 $ 28로 설정했습니다. 이 경우 주식은 $ 28에 판매됩니다.
  • 주가가 $ 35로 상승한 후 갑자기 하락하더라도 여전히 $ 28에 매도합니다. 주식의 최근 상승으로 얻은 종이 이익을 보호하지 못할 것입니다.

Use a Trailing Stop Loss Step 3 이미지

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  • 기존의 손절매 주문으로 $ 15의 주식이 있다고 가정합니다. 변경되지 않는 판매 수준 (예 : $ 10)을 설정합니다. 주식 가격이 $ 20까지 올라가더라도 여전히 $ 10의 판매 수준이 있습니다. 주가가 급락하더라도 여전히 10 달러에 팔 것입니다.
  • 후행 손절매 주문의 경우 $ 15 주식이 있다고 가정합니다. 예를 들어 $ 13.50의 기존 손절매 주문 대신 10 %의 Stop Loss 조정 후행 손절매 주문을 설정할 수 있습니다. 주식이 $ 20까지 올라가더라도 10 % 수준을 사용합니다. 이렇게하면 손절매 주문이 $ 18 ($ 20 미만 10 %)에서 유효합니다. 전통적인 손절매를 사용했다면 주문은 $ 13.50에 팔렸을 것이고 주식이 상승했을 때 얻은 이익을 잃었을 것입니다.

Use a Trailing Stop Loss Step 4 이미지

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쉽고 사전 예방적인 전략을 사용하십시오. 후행 손절매 주문을 사용하면 거래자가 중지 조건을 수동으로 변경할 필요가 없습니다. 오히려 후행 주문은 주식 가격에 따라 자동으로 변경됩니다. [3] 엑스 연구 출처 후행 손절매 주문을하는 것은 쉽습니다.

Use a Trailing Stop Loss Step 5 이미지

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  • 이 주문을 사용할 수있는 옵션이있는 것이 좋습니다.

Use a Trailing Stop Loss Step 6 이미지

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주식의 역사적 움직임을 추적하십시오. 주식의 역사적 변동성과 가격 변동을 이해하는 것이 도움이됩니다. 이것은 주어진 기간 동안 주식이 얼마나 위아래로 움직이는 지에 대한 아이디어를 제공합니다. 이를 사용하여 조기 판매를 트리거하는 것과 테이블에 너무 많은 이익을 남기는 것 사이에서 균형을 이루는 합리적인 추적 값을 결정하십시오. [4] 엑스 연구 출처

Use a Trailing Stop Loss Step 7 이미지

< "smallUrl": "https : \ / \ / www.wikihow.com \ / images \ / thumb \ / a \ / ac \ /Use-a-Trailing-Stop-Loss-Step-7.jpg \ / v4- 460px-Use-a-Trailing-Stop-Loss-Step-7.jpg ","bigUrl ":"\ / images \ / thumb \ / a \ / ac \ / Use-a-Trailing-Stop-Loss-Step- 7.jpg \ /aid23712-v4-728px-Use-a-Trailing-Stop-Loss-Step-7.jpg ","smallWidth ": 460,"smallHeight ": 345,"bigWidth ": 728,"bigHeight ": 546, "licensing": "

주문할시기를 선택하십시오. 언제든지 후행 손절매 주문을 할 수 있습니다. 초기 구매 후 즉시이 작업을 수행 할 수 있습니다. 또한 재고를 추적하고 나중에 후행 손절매 주문을 할 수도 있습니다.

바이비트 스탑로스 거는 방법. 손절매 기능을 활용하자. 잠잘때 유용한 기능

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바이비트를 하시다도면 수익권이지만. 잠이 쏟아지는 상황이 발생될 수 있습니다. 계속 보고 있자니 눈이 감기고, 그냥 무시하고 잠을 자면 소중한 나의 자산이 마이너스 또는 청산이 될 수 있으니. 이럴때는 스탑로스를 걸어두고 잠을 자러 가는게 상책 입니다.

스탑로스 뜻- 원치 않는 가격까지 가격이 떨어지면 자동으로 손절이 나가게 되는 시스템입니다.

즉 주가 방어를 하는 목적으로도 사용을 하기도 하지만. 수익권이시라면, 주가가 더 떨어지면 자동으로 익절을 목적으로도 사용이 가능합니다.

바이비트에서는, 포지션 진입시, 스탑로스를 미리 지정을 하고 들어갈 수 있습니다. 하지만 그렇지 못할때도, 하단에 있는 tp/sl 아래에 있는 +add를 눌러 스탑로스 가격을 지정을 해줄 수 있습니다.

take profit 기능도 있지만 우리는 스탑로스 기능을 사용하기 때문에 하단에 있는 stop loss usd 기능을 사용을 하면 됩니다.

현재 내가 가지고 있는 비트 수량이 표기가 되어 집니다. 저는 1usd가 롱포지션에 잡혀 있습니다.

롱 포지션이기 때문에 현재 가격에서 -가격을 작성을 해주시면 됩니다. 하단에 가격 설정을 이용을 하셔됩니다. 5프로 15프로 25프로 50프로 손절매를 지정을 할 수 있습니다

사실 대충하시고, 트레이닝 뷰에 스탑로스 이이콘이 생성이 되면, 마우스를 움직여 좀 더 세밀한 조정이 가능하니. 가격설정을 세심하게 할 필요는 없습니다.

트레이닝 뷰에 스탑로스 아이콘이 보이실겁니다. 그럼 마우스를 이용을 하여 가격을 조정을 해주시면 됩니다.

바이비트, 바이낸스 마진거래 사이트 지표 겹치기 or 해제 하는 방법

바이비트를 주로 사용을 하고 있습니다, 그런데 마진거래를 하다보면 지표를 자주 사용을 하게 되는데 생각보다 지표를 겹쳐서 보면 효율성이 좋을 때가 있습니다. 지표를 겹치는 방법은 크게 2

바이비트 바이낸스 돌파시 알람 설정 하는 방법, 돌파매매 눌림 매매 알람

바이비트나 바이낸스 비트겟으로 코인 마진 거래를 하시는 분들은, 자동매매처럼 매매를 하고 싶다고 생각하시는분들이 꽤 있으신걸로 압니다. 정확한 타점을 잡는것이 승부의열쇠라고 볼 수


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