Quantitative Handelsstrategie basierend auf Trend und gleitendem Durchschnitt

Überblick

Die Strategie ist bekannt als Trend Following with EMA, eine quantitative Handelsstrategie, die auf Trends und Gewinnlinien basiert. Sie kombiniert zwei technische Indikatoren, Trendfollowing und Index Moving Average (EMA), um Preistrends in Aktien oder anderen Finanzprodukten zu identifizieren und auf diese Grundlage zu kaufen und zu verkaufen.

Strategieprinzip

Die Hauptlogik der Strategie lautet:

1. Die Verwendung von 180-Zyklus-Lebenswerten und der Kreuzung von Schließungspreisen, um eine Aufwärtstrend zu bestimmen. Wenn die Schließungspreise über den Tiefpunkt überschritten werden, bedeutet dies, dass die Preise anfangen zu steigen und einen Trend zu bilden, und zu diesem Zeitpunkt mehr zu tun;

2. Wenn der Preis von einem Abwärtstrend in einen Aufwärtstrend übergeht, also über den Schlusskurs, und unterhalb der EMA-Linie, wird auch mehr getan;

3. Wenn der Preis von einem Aufwärtstrend in einen Abwärtstrend umschaltet, also wenn der Schlusskurs den Schlusskurs überschreitet, schließt man die Überlagerung aus.

4. Der Kursverlauf wird anhand eines Hochs mit einer Länge von 180 Zyklen und einer Kreuzung der EMA beurteilt. Der Kurs wird aufgelöst, wenn der Hoch unterhalb der EMA liegt und der Hoch unterhalb der EMA liegt.

5. Wenn der Preis von einem Aufwärtstrend in einen Abwärtstrend übergeht, d.h. unterhalb des Schlusskurses durchbrechen, und oberhalb der EMA-Linie, wird ebenfalls ein Defizit erzielt;

6. Wenn der Preis von einem Abwärtstrend in einen Aufwärtstrend übergeht, also wenn der Schlusskurs den Schlusskurs überschreitet, wird die offene Position abgewickelt.

Strategische Stärkenanalyse

Die Strategie kombiniert Trend-Tracking und Average Line Indicators, um die Wendepunkte der Preisentwicklung effektiv zu erfassen, mit folgenden Vorteilen:

1. Der Trend-Tracking-Bereich kann die Richtung der Preisentwicklung bestimmen und die Wahrscheinlichkeit von Fehlhandlungen verringern.
2. Der Durchschnittslinie-Bereich filtert die geringe Preisschwankung effektiv und identifiziert die größeren Trends.
3. Die Kombination der beiden Indikatoren erhöht die Zuverlässigkeit der Handelssignale und verhindert Falschpositiven.
4. Die Parameter sind flexibel eingestellt und die Länge der Zyklen kann an die verschiedenen Sorten und Handelsstile angepasst werden.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch Risiken:

1. In einem Szenario mit starken Preisschwankungen liegt die EMA-Grenze weit hinter dem Wert und kann die beste Einstiegsmoment verpassen.
2. Trends sind auf Parameter sensibel und unterschiedliche Periodenzustellungen führen zu unterschiedlichen Handelssignalen und Erträgen.
3. Die Wechselfrequenz für mehrfache leere Positionen kann zu hoch sein, was zu einem Anstieg der Transaktionsgleitpunkte und zu einem Verlust von Gebühren führt.

Die Lösungen für die Risiken sind:

1. Optimierung der Periodiparameter der EMA-Mittellinie, um die Wahrscheinlichkeit des Rückstands zu verringern;
2. Parameteroptimierung, um die für die Sorte am besten geeigneten Periodiparameter zu finden;
3. Setzen Sie die Stop-Loss-Stopp-Bedingungen, um zu häufige Positionswechsel zu vermeiden.

Richtung der Strategieoptimierung

Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:

1. Ein zusätzliches Modul zur Positionsverwaltung basierend auf der Volatilität, mit dem Positionen dynamisch an Marktschwankungen angepasst werden können.
2. Erhöhung der Genauigkeit durch die Einführung von maschinellen Lernmodellen zur Bestimmung von Preistrends anstelle von einfachen Kreuzurteilen;
3. In Kombination mit den Fundamentals-Daten werden die Handelssignale verfeinert, um Fehlsignale bei Veränderungen in der Unternehmensleistung zu vermeiden.
4. Optimierung der Parameter für mehrere Sorten, um die optimale Kombination von Zyklusparametern zu finden, um die Stabilität zu verbessern und die Gewinne zu maximieren.

Zusammenfassen

Diese Strategie ist eine typische Trend-Tracking-Strategie, die die Richtung und den Trend anhand der Kennzahlen des Preises selbst bestimmt. Sie ist einfach, effektiv, leicht umzusetzen und eignet sich als Einstiegsstrategie für quantitative Transaktionen. Es gibt jedoch einige Probleme wie Kennzahlenrückstand, Parameter-Sensitivität usw. Diese Probleme können durch die Einführung von mehr Datenquellen und die Verwendung von maschinellem Lernen verbessert werden.