Stratégie de suivi des tendances basée sur la moyenne mobile de la vitesse de Hall et le filtre de Kalman

Aperçu

Cette stratégie combine les moyennes mobiles de Hall et les ondes de Carman pour identifier et suivre les tendances de prix et appartient à la stratégie de suivi des tendances. Elle utilise les moyennes mobiles de Hall de deux périodes différentes pour construire un signal de négociation et est utilisée avec les ondes de Carman pour le traitement de lissage afin d’améliorer la qualité du signal et la stabilité de la stratégie.

Principe de stratégie

• La stratégie utilise la moyenne mobile de Hall de 24 périodes hma et la moyenne mobile triple de Hall de 24 périodes hma3 pour construire un signal de transaction.

• Lorsque le gamma est porté au-dessus du gamma 3, il génère un signal d’achat; lorsque le gamma est porté en dessous du gamma 3, il génère un signal de vente.

• La stratégie consiste à désactiver le filtre de Kalman par défaut, puis à activer le filtre de Kalman, puis à traiter les filtres de Kalman sur HMA et HMA3 afin de filtrer l’excès de bruit et d’améliorer la qualité du signal.

• Les ondes de Kallmann éliminent le bruit aléatoire du signal par des étapes de prévision et d’ajustement. Chaque différence entre la mesure et la prévision précédente sert de point de correction pour prédire plus précisément la prochaine valeur de mesure.

• La stratégie utilise les ondes de Kármán pour renforcer la stabilité de la stratégie des moyennes mobiles, éliminer les effets des fluctuations aléatoires et suivre les tendances persistantes.

Avantages stratégiques

• Les systèmes à deux moyennes mobiles sont plus efficaces pour identifier les tendances persistantes que les moyennes mobiles simples.

• Les moyennes mobiles de Hall sont calculées en utilisant une méthode pondérée, qui donne plus de poids aux prix à court terme et capte plus sensiblement les variations de prix.

• Les filtres KALMAN filtrent efficacement le bruit aléatoire du signal, réduisent les faux signaux et améliorent la qualité du signal.

• Les paramètres de la stratégie peuvent être ajustés, la longueur des cycles et les gains de l’onde de Carman peuvent être ajustés en fonction du marché et adaptés à différentes situations.

• Les stratégies utilisent des techniques de construction de signaux transcycliques pour identifier des tendances plus durables et éviter d’être trompé par trop de fluctuations aléatoires.

• L’interface visuelle affiche instinctivement les signaux et l’état de la tendance pour faciliter les opérations.

Risque stratégique

• Les stratégies à deux moyennes mobiles sont susceptibles de générer des signaux erronés aux points de basculement de la tendance et ne permettent pas de saisir les virages en temps opportun.

• Les moyennes mobiles sont en retard et risquent de manquer l’occasion d’une reprise rapide.

• Ne convient pas aux situations de forte volatilité et doit être évitée pendant la phase de basculement.

• Les paramètres du filtre de Kalman affectent les performances de la stratégie, et une augmentation excessive peut filtrer les signaux efficaces.

• Les réglages de longue période sont moins sensibles, tandis que les réglages de courte période sont plus sensibles au bruit et doivent être ajustés en fonction du marché.

• La période de détention des positions libres est non fixe, il existe des phases de non-détention, ce qui réduit l’efficacité de l’utilisation des fonds.

Direction d’optimisation

• Vous pouvez essayer d’utiliser des paramètres d’optimisation dynamique adaptatifs de la moyenne mobile, en ajustant la durée des cycles en fonction des fluctuations.

• Évitez de négocier en cas de choc, et ne négociez que lorsque la tendance est claire.

• Il est possible de définir des stratégies de stop loss pour éviter l’expansion des pertes et améliorer la capacité de contrôle des risques.

• Optimiser les paramètres de filtrage de KALMAN, équilibrer la sensibilité de suivi et le niveau de filtrage du bruit.

• L’efficacité du signal est confirmée par d’autres indicateurs, tels que l’indicateur d’efficacité quantitative, la tendance à la persistance de la courbe de Brin, etc.

• L’apprentissage automatique peut être utilisé pour former des paramètres qui rendent les stratégies plus robustes et adaptables.

Résumer

Cette stratégie permet d’identifier efficacement les tendances persistantes et d’améliorer la qualité du signal grâce au suivi des tendances par les moyennes mobiles à double Hall et les ondes de Carman. Cependant, il faut faire attention à l’optimisation des paramètres, à l’adaptation au marché et au contrôle des risques pour obtenir des gains stables. L’apprentissage automatique et l’analyse quantitative peuvent améliorer encore la performance de la stratégie.