Adaptive dynamische Schwellenwertstrategie basierend auf Zeitreihendaten

Überblick

Die Strategie ist eine Zeitreihendaten-Strategie für den Nettowert einer Aktie oder eines anderen Finanzanlagegeschäfts, bei der der Effektivitätsverhältnis (ER) als Index-Moving Average (EMA) durch dynamische Berechnung des Ausgleichsfaktores angepasst wird, um den Auf- und Abstieg des Kauf- und Verkaufssignals zu ermöglichen. Die Hauptidee der Strategie besteht darin, die gesamte Information, die die Nettowertdaten selbst enthalten, zu nutzen, um den EMA-Ausgleichsfaktor dynamisch anzupassen, indem die Komplexität der Nettowertänderung (ER) berechnet wird, um den Auf- und Abstieg der dynamischen Veränderung zu erreichen.

Strategieprinzip

1. Berechnung des Effizienzverhältnisses der Nettowertdaten (ER), d.h. des Verhältnisses zwischen der Veränderung des Nettowerts und der Gesamtveränderung. Je kleiner der ER, desto gleichmäßiger ist die Veränderung des Nettowerts; je größer der ER, desto heftiger ist die Veränderung des Nettowerts.
2. Der EMA-Mittelwert und die absolute Abweichung werden dynamisch berechnet, wobei ER als Glatterungsfaktor alpha für die Pine_ema-Funktion verwendet wird.
3. Die EMA-Durchschnittswerte und die absoluten Abweichungen werden mit der Dynamik auf und ab getragen.
4. Der aktuelle Vermögenswert wird bei einem Aufschwung übertrieben, bei einem Absturz aber nicht mehr.

Strategische Vorteile

1. Die Methode nutzt alle Informationen, die in den NTS-Daten enthalten sind, ohne dass Parameter und Optimierungen eingestellt werden müssen. Die Methode ist einfach und natürlich.
2. Die EMA-Gleichungsfaktoren werden durch die dynamische Berechnung von ER angepasst, um der Komplexität von Vermögensveränderungen anzupassen und flexibel auf Marktveränderungen reagieren zu können.
3. Im Vergleich zu traditionellen EMAs mit festen Parametern kann eine dynamische EMA die Anzahl der Geschäfte und die Haltedauer reduzieren, was die Kosten und das Risiko der Geschäfte senkt.
4. Rücknahmen können wirksam kontrolliert werden. Die Strategie kann die maximale Rücknahme im Vergleich zu Kauf-Haltung um das Drei- bis Dreifache reduzieren oder die Erträge bei derselben Rücknahme um das Drei- bis Dreifache erhöhen.
5. Eine Kombination aus mehreren Strategien kann bequem angewendet werden, um den Zweck des automatischen Umschaltens der Strategie zu erreichen.

Strategisches Risiko

1. Die Strategie basiert auf Net-Time-Sequence-Daten und kann bei einer grundlegenden Umkehrung der Kursentwicklung langsamer ausgelöst werden, was sich auf die Erträge auswirkt.
2. Obwohl die Strategie die Parameter anpassungsfähig ist, muss die Anpassungsfähigkeit an extreme Situationen noch untersucht werden.
3. Die Strategie richtet sich gegenwärtig vor allem an Über- und Unterhaltungsmaßnahmen, wobei weitere Verbesserungen für Unterhaltungsmaßnahmen notwendig sind.
4. In der Praxis ist die Strategie mit hohen Qualitätsanforderungen für die Auswahl von Kennzeichen verbunden, die eine langfristige Aufwärtsbewegung erfordern.

Richtung der Strategieoptimierung

1. Es kann in Erwägung gezogen werden, die Berechnungsmethode der ER weiter zu optimieren, indem mehr Indikatoren eingeführt werden, die die Eigenschaften der Veränderung des Nettowertes widerspiegeln und die Stabilität und Effektivität der ER verbessern.
2. Die Bedingungen für die Eröffnung einer Position können weiter verfeinert werden, z. B. durch die Einbeziehung von mobilen Stop-Stops, prozentualen Stop-Stops usw., um die Profitabilität und Risikobereitschaft der Strategie zu verbessern.
3. Die Parameteroptimierung und Anpassungsfähigkeit der Strategie kann für verschiedene Standards und Marktumgebungen optimiert und die Allgemeingültigkeit der Strategie verbessert werden.
4. Diese Strategie kann mit anderen Strategien kombiniert werden (z. B. Trend-Tracking, Mean reversion etc.), um die Vorteile der verschiedenen Strategien zu nutzen und die Stabilität und Ertragsfähigkeit des Portfolios zu verbessern.

Zusammenfassen

Die Strategie nutzt die Informationen der Nettowert-Zeitreihendaten voll aus, benötigt keine übermäßigen Parameter-Einstellungen und -Optimierung, die Methode ist einfach und natürlich, kann flexibel auf Marktveränderungen reagieren und Rücktritte effektiv kontrollieren. Die Anpassungsfähigkeit der Strategie für Extremsituationen muss jedoch noch weiter untersucht werden, wobei die Optionen, die in der praktischen Anwendung benötigt werden, berücksichtigt werden.