Sistema de estrategia de seguimiento de tendencias inteligente basado en la estimación del kernel de Nadaraya-Watson y cruce de promedios móviles

Descripción general

La estrategia es un sistema de comercio de seguimiento de tendencias basado en el método de estimación de núcleos de Nadaraya-Watson y el cruce de promedios móviles. La estrategia procesa los datos de precios de manera fluida a través de la función de núcleos de Gauss, combina la señal de cruce de promedios móviles para capturar las tendencias del mercado y realizar operaciones de seguimiento de tendencias inteligentes.

Principio de estrategia

El núcleo de la estrategia es el método de Nadaraya-Watson para la estimación nuclear, que utiliza la función de Gauss para la suavización no paramétrica de los datos de precios. La implementación concreta incluye los siguientes pasos:

1. Peso calculado con la función de Gaussian, con el parámetro de ancho de banda h establecido en 8.0
2. Preocupación por la pérdida de peso en los últimos 500 puntos de datos
3. Calcula el promedio móvil simple (SMA) de los datos después de la suavización, con un período de retroceso de 15 ciclos
4. Cuando se cruza una media móvil en una curva de nivelación, se produce una señal múltiple.
5. Se produce una señal de vacío cuando se cruza la media móvil por debajo de la curva de planeamiento
6. Variables de estado de posición para rastrear la posición actual y evitar la reapertura de posiciones

Ventajas estratégicas

1. El uso de métodos de estimación no paramétricos, sin la necesidad de asumir la distribución de los datos, para adaptarse mejor a los cambios en el mercado
2. La suavización de la función del núcleo de Gauss puede reducir el impacto del ruido y mejorar la calidad de la señal
3. Combinado con la verificación cruzada de medias móviles, reduce las señales falsas
4. El uso de un sistema de gestión de posiciones para controlar las brechas de riesgo
5. El código es sencillo, eficiente, fácil de mantener y optimizar
6. La lógica de la estrategia es clara y se adapta a las transacciones de varios períodos de tiempo

Riesgo estratégico

1. Riesgo de sensibilidad de parámetros: las opciones de ancho de banda h y promedios móviles afectan significativamente el rendimiento de la estrategia
2. Riesgo de atraso: las estimaciones nucleares y las medias móviles tienen un cierto atraso y pueden perderse situaciones extremas
3. Riesgo de mercado en movimiento: Los mercados en movimiento horizontal son propensos a generar falsas señales
4. Gastos de cálculo: se requiere procesar una gran cantidad de datos históricos, lo que puede afectar la performance en tiempo real
5. Riesgo de sobreajuste: la optimización de los parámetros puede causar sobreajuste de los datos históricos

Dirección de optimización de la estrategia

1. Introducción de la banda ancha adaptativa: ajuste dinámico de los parámetros de la banda ancha en función de las fluctuaciones del mercado
2. Incrementar el filtro del entorno del mercado: agregar indicadores de intensidad de tendencia para abrir posiciones en mercados de tendencia fuerte
3. Optimización de los mecanismos de detención de pérdidas: diseño de la detención de pérdidas dinámicas basadas en la volatilidad
4. Mejorar la gestión de posiciones: ajustar el tamaño de las posiciones en función de la intensidad de las señales y las fluctuaciones del mercado
5. Introducción al análisis de múltiples ciclos de tiempo: determinación de tendencias en combinación con ciclos más largos

Resumir

La estrategia combina de manera innovadora la estimación de Nadaraya-Watson con el análisis técnico tradicional, para construir un sistema de seguimiento de tendencias sólido. Captura de manera efectiva las tendencias del mercado a través de la cruza de medias móviles y suaves de Gauss.