Jupiter- und Saturn-Momentum-MA-Crossover-Filterstrategie

Überblick

Diese Strategie verwendet die Kreuzung zweier Moving Averages als Handelssignal und filtert in Kombination mit dem Breitenwert BB und dem benutzerdefinierten Dynamikwert, um die Zuverlässigkeit des MA-Kreuzungssignals zu erhöhen und falsche Signale zu reduzieren.

Grundsätze

1. Die 50er-Perioden-EMA und die 200er-Perioden-SMA bilden das Goldfork-Death-Fork-Signal.

2. Wenn der Preis im Aufwärtstrend ist, wird ein Kaufsignal erzeugt, wenn der Preis über der 200-Tage-Linie liegt und der benutzerdefinierte Dynamik-Indikatorwert unter 25 liegt.

3. Wenn der Preis in einem Abwärtstrend ist, wird ein Verkaufssignal erzeugt, wenn der Preis unter der 200-Tage-Linie liegt und der benutzerdefinierte Dynamik-Indikator-Wert größer als 75 ist.

4. Der benutzerdefinierte Dynamik-Indikator wird in der Größenordnung von 0-100 nach der Entfernung von der BB-Mittellinie und der Auf- und Abfahrt abgebildet. Die Regulierung erfolgt durch Rückführung der größten und kleinsten statistischen Entfernung.

5. Der Dynamik-Indikator kann die positionale Information über die relative Breite der Preise widerspiegeln, die Einstellung von Schwellenwerten filtern, um die falsche Kreuzung wirksam zu reduzieren.

Analyse der Stärken

1. Die EMA und die SMA nutzen ihre Vorteile, um die mittleren und langen Trends zu erfassen.

2. Erhöhung der Dynamik-Indikatoren für die Filterung, höhere Zuverlässigkeit, weniger falsche Signale.

3. BB Die Auf- und Abfahrt reflektiert die Dynamik und wird standardisiert in Kombination mit Rücklaufstatistiken, um eine Parameterabhängigkeit zu vermeiden.

4. Anpassbare EMA- und SMA-Zyklen und Dynamikindicator-Durchschnitte, die sich an unterschiedliche Marktbedingungen anpassen.

5. Die Strategie ist klar und verständlich, die Parameter sind flexibel und praktisch.

Risikoanalyse

1. Die EMA und die SMA selbst sind rückständig und könnten kurzfristige Chancen verpassen.

2. Die Linie-Kreuzung ist im Wesentlichen eine Trend-Tracking-Strategie, die nicht für einen Erschütterungsfall geeignet ist.

3. Die Dynamik-Indikator-Schwelle muss wiederholt getestet werden, um die richtigen Parameter zu ermitteln, und es besteht das Risiko einer Kurveoptimierung.

4. Die Strategie basiert auf einer großen, durchschnittlichen Periodenachzahl, bei der die Erträge relativ stabil sind, aber die absoluten Erträge möglicherweise begrenzt sind.

5. Die Durchschnittsphase kann gegebenenfalls verkürzt werden oder andere Indikatoren zur Unterstützung der Beurteilung hinzugefügt werden, um die Anpassungsfähigkeit der Strategie zu verbessern.

Optimierungsrichtung

1. Versuche verschiedene Kombinationen von Gleichlinien, um die optimale Parameter zu finden.

2. Zusätzliche Indikatoren wie MACD, KD usw. werden hinzugefügt.

3. Optimierung der Parameter für die Dynamik-Indikatoren, wie Rücklauf-Periode, Kartenbereich usw.

4. Die Einführung von Stop-Loss-Mechanismen zur Risikokontrolle.

5. Die Parameter der verschiedenen Sorten sind nicht übereinstimmend, so dass die Extrahierung der Merkmale durch maschinelles Lernen in Betracht gezogen werden kann.

6. Hinzufügen von Energieindikatoren, um unzumutbare Kreuzungen zu vermeiden.

Zusammenfassen

Die Strategie integriert die Vorteile der doppelten Filterung von zyklischen Trend-Tracking- und benutzerdefinierten Dynamik-Indikatoren in einer Hand, ist zuverlässig und hat einen hohen Einsatzwert. Durch die Optimierung von Parametern und die Verstärkung von unterstützenden technischen Indikatoren wird eine bessere Leistung erwartet. Die Strategie ist neu und kann als Lehrplan für andere Trend-Tracking-Strategien dienen und ist eine wertvolle Ergänzung zu den Strategien des quantitativen Handels.