Estrategia de combinación de impulso y reversión de múltiples factores

Descripción general

Esta estrategia permite un modelo multifactorial para explorar oportunidades de negociación en diferentes entornos de mercado mediante el uso combinado de un indicador de dinámica CMO y un indicador de inversión Stochastic.

Análisis de principios

La estrategia se compone de dos subestrategias:

1. 123 estrategias de reversión

   • El indicador estocástico de 9 días para determinar sobrecompra y sobreventa
   • Si el precio de cierre sube dos días seguidos y el estocástico está por debajo de 50, haga más
   • Si el precio de cierre baja por 2 días consecutivos y el estocástico es superior a 50, hacer un descuento

2. Las estrategias de valor absoluto de los CMO

   • Calculando el valor absoluto del CMO
   • Cuando el valor absoluto del CMO es superior a 70, se considera que está sobrecomprando y se hace un pronóstico
   • Cuando el valor absoluto de un CMO es inferior a 20, se considera que está sobrevendido y hace más.

Finalmente, si las dos señales de estrategia son iguales, se emite una señal de negociación.

Esta estrategia aprovecha las ventajas de los indicadores de dinámica CMO y de reversión Stochastic. El CMO puede identificar mejor las tendencias, mientras que Stochastic puede encontrar oportunidades de reversión a corto plazo.

Análisis de las ventajas

La estrategia tiene las siguientes ventajas:

1. Modelo multifactor, combinando potencia y inversión, para adaptarse a diferentes entornos del mercado

2. Los CMO tienen una gran capacidad para identificar tendencias, y los stochastic tienen una gran capacidad para determinar puntos de inflexión.

3. Comercializa solo cuando las dos señales coinciden, evita las señales falsas y aumenta la probabilidad de obtener ganancias

4. El espacio para optimizar los parámetros es amplio y se puede ajustar para diferentes variedades y ciclos

5. La combinación de indicadores de ciclo largo y corto permite descubrir más oportunidades de comercio

6. Las reglas son sencillas, claras, fáciles de entender y se implementan para el comercio algorítmico.

Análisis de riesgos

También existe el riesgo de que:

1. La probabilidad de que una subestrategia emita una señal errónea existe y se necesitan parámetros de optimización

2. Los eventos repentinos provocan una reversión de la tendencia y generan mayores pérdidas

3. La frecuencia de las transacciones puede ser excesiva y el costo de las transacciones es un factor a tener en cuenta

4. Las subestrategias son indicadores de retraso, con problemas de retraso en el tiempo

5. Se requiere ajuste de parámetros para diferentes variedades, con un mayor requisito de optimización de parámetros

Respuesta:

1. Parámetros de subestrategia de optimización para reducir la probabilidad de señales erróneas

2. Establecimiento de stop loss y control de pérdidas individuales

3. Ajuste de las condiciones de apertura para reducir la frecuencia de las operaciones

4. Utiliza datos de ticks en tiempo real para reducir el retraso

5. Optimización automática de parámetros con métodos de aprendizaje automático

Dirección de optimización

Esta estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:

1. Introducción de más factores, como la volatilidad, el precio, etc., para formar un modelo multifactorial sistemático

2. Construir mecanismos de optimización de parámetros dinámicos para ajustar los parámetros según las condiciones del mercado

3. Optimización de la lógica de apertura de posiciones, introducción de métodos como la probabilidad y la suavización del índice

4. En el corto plazo, cubrir posiciones a largo plazo para lograr un doble objetivo

5. Aprovechar el aprendizaje profundo para extraer más características y crear reglas de transacción no lineales

6. Explorar modelos sin parámetros para evitar las desviaciones de los parámetros de selección artificial

7. Combinación de datos de alta frecuencia y eventos de noticias para reducir el retraso de la señal

Resumir

Esta estrategia utiliza el indicador de movimiento CMO y el indicador de inversión estocástica para implementar modelos multifactoriales y explorar más oportunidades de negociación en los mercados de travesía. En comparación con un indicador único, la combinación de múltiples factores puede adaptarse a un entorno de mercado más complejo. Al mismo tiempo, el espacio para optimizar los parámetros de esta estrategia es grande, las reglas son simples y se adaptan al desarrollo de algoritmos comerciales.