Optimierungsstrategien basierend auf dem Momentum-Oszillator

Überblick

Die Strategie basiert auf der Optimierung der Rate der Veränderung des Roten Kennziffers (ROC). Im Vergleich zur ursprünglichen ROC-Strategie wurden folgende Optimierungen vorgenommen:

1. Die maximale historische ROC-Wert wird eingeführt, die aktuelle ROC-Dynamik wird mit der maximalen historischen ROC verglichen, um die relative Dynamik zu erhalten.
2. Die Relativkraft wird glatter verarbeitet, um ein Signal zu erzeugen.
3. Das ist die letzte Option, die wir haben.

Durch diese Optimierungsmethoden können viele unwirksame Signale gefiltert und die Strategie stabiler und zuverlässiger gemacht werden.

Strategieprinzip

Der Kern der Strategie ist die Rate of Change (ROC). Die ROC misst die Rate der Veränderung der Aktienpreise in einem bestimmten Zeitraum. Die Strategie berechnet zunächst einen ROC-Wert mit einer Länge von 9 Zyklen.

Diese relative Stärke wird durch einen SMA von Länge 10 geschliffen, um kurzfristige Schwankungen zu filtern und eine Schliffkurve zu erhalten. Wenn die Schliffkurve 3 Tage in Folge hoch ist und unter -80% liegt, wird davon ausgegangen, dass der Kursrückgang langsamer wird und Anzeichen für eine Bottom-Position auftritt, also mehr; wenn die Schliffkurve 3 Tage in Folge niedriger ist und der Kurs über 80% liegt, wird davon ausgegangen, dass der Kursrückgang langsamer wird und Anzeichen für eine Top-Position auftritt, daher ist die Position schlicht.

Analyse der Stärken

Diese Strategie hat folgende Vorteile gegenüber der ursprünglichen ROC-Strategie:

1. Die Einführung eines Vergleichs der historischen ROC-Maximalwerte ist ein gutes Mittel zur Messung der relativen Höhe der Dynamik-Indikatoren und filtert ungültige Signale aus, deren absolute Werte nicht hoch sind.
2. Glatte Filterung von Geräuschen, die das Signal stabiler und zuverlässiger machen.
3. Es ist wichtig, dass der Kauf und der Verkauf von Waren und Dienstleistungen in einem angemessenen Umfang abgeschlossen werden.

Insgesamt ist die Strategie eine effektive Sekundärverarbeitung des ROC-Indikators, was ihn für den Handel mit realen Discs besser geeignet macht.

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt folgende Risiken:

1. Der ROC-Indikator ist nicht in der Lage, die Marktentwicklung zu bestimmen, und es gibt eine gewisse Fehleinschätzung. Die Strategie kann scheitern, wenn es zu einer bullish-bearish Umstellung kommt.
2. Die Thresholds für den Kauf und Verkauf sind nicht perfekt, und die Thresholds, die zu hoch oder zu niedrig eingestellt werden, beeinflussen die Strategie.
3. Die falsche Einstellung der SMA-Parameter beeinträchtigt die Strategie.

Um die oben genannten Risiken zu verringern, können Sie die Kombination von Trendindikatoren in Betracht ziehen, um den Trend zu beurteilen; die Schwellenwertparameter anpassen, die optimalen Parameter testen; die SMA-Zyklusparameter optimieren.

Optimierungsrichtung

Die Strategie kann in folgenden Richtungen optimiert werden:

1. In Kombination mit Trendindikatoren, um die Gesamtbewegung des Marktes zu beurteilen, um zu vermeiden, dass bei einer Rinder-Bären-Umstellung ausfällt.
2. Verschiedene ROC-Längen-Parameter und Kauf- und Verkaufsschwellen-Parameter werden getestet, um die optimale Kombination von Parametern zu finden.
3. Optimierung der SMA-Gleichungsparameter, um die optimalen Parameter zu finden.
4. Erhöhung der Stop-Loss-Regelung.

Zusammenfassen

Die Strategie ist eine Optimierungsstrategie für die Sekundärentwicklung auf der Grundlage von ROC-Indikatoren. Sie führt Methoden wie historische Maximalwertvergleiche, SMA-Gleichung und Kauf- und Verkaufsschwellen ein, die unwirksame Signale filtern können, um die Strategie stabiler zu machen. Der Hauptvorteil ist die hohe Signalqualität, die für die reale Welt geeignet ist.