Stratégie de trading quantitative avec stop-profit fixe et sortie stop-loss

Aperçu

Cette stratégie est appelée stratégie de trading quantitative avec entrée de rupture de la moyenne mobile et sortie de stop-loss fixe. L’idée principale de cette stratégie est d’effectuer une entrée de position longue chaque jour de la semaine si le prix de clôture est inférieur à la moyenne mobile de Hull de 115 cycles.

Principe de stratégie

La stratégie est principalement conçue sur la base des signaux de l’indicateur de la moyenne mobile de Hull et des règles de négociation périodiques.

Tout d’abord, au cours de la période de négociation du lundi, pour déterminer si le prix de clôture est inférieur à la moyenne mobile de Hull de 115 cycles, si les conditions sont remplies, effectuez une opération d’entrée en position longue. La moyenne mobile de Hull est plus rapide que la moyenne mobile ordinaire, elle réagit plus rapidement aux changements de prix et est plus sensible à l’identification des tendances, de sorte que le signal de l’indicateur peut améliorer la précision du timing de l’entrée.

Deuxièmement, il est impératif d’effectuer une sortie de position au cours de la période de négociation du mercredi. Grâce à cette méthode d’opération périodique, il est possible d’éviter d’être affecté par des événements soudains et de réduire la probabilité de retrait. Il est également possible de définir des points d’arrêt et de perte à proportion fixe pour contrôler les risques et les gains de chaque transaction.

Enfin, la plus courte période de détention de positions par transaction et la plus grande fréquence de transaction permettent d’ajuster la position dans une certaine mesure, ce qui réduit le risque d’une seule transaction.

Analyse des avantages

Cette stratégie présente les avantages suivants:

1. L’utilisation de la moyenne mobile de Hull comme indicateur de signal d’entrée permet d’améliorer la précision de la sélection des moments d’entrée et de capturer les opportunités de tendance.

2. L’adoption d’une méthode de sortie périodique permet d’éviter les risques de comportement irrationnel et de réduire la probabilité de rétractation.

3. En définissant des points de stop-loss fixes, il est possible d’avoir un bon contrôle sur le rapport risque/bénéfice d’une seule transaction.

4. La fréquence des transactions est plus élevée, ce qui permet d’ajuster les positions et de réduire le risque de transactions individuelles.

5. Les règles de stratégie sont simples et claires, faciles à comprendre et à mettre en œuvre, adaptées à l’algorithmisation des transactions quantifiées.

Analyse des risques

Cette stratégie comporte également des risques, notamment:

1. Le marché peut être durablement perturbé, ce qui entraîne une plus grande probabilité d’être enfermé après l’entrée.

2. Les paramètres des points d’arrêt fixes ne sont pas suffisamment flexibles, ce qui peut entraîner des arrêts trop précoces ou trop tardifs.

3. En cas d’événements majeurs et soudains, la méthode de sortie périodique peut entraîner des pertes importantes.

4. La fréquence des échanges augmente les coûts de transaction et les effets des points de glissement.

5. Des paramètres incorrects (comme la longueur des cycles de calcul, etc.) peuvent affecter la performance de la stratégie.

Afin de réduire ces risques, les mesures d’optimisation suivantes peuvent être envisagées:

1. Avant d’entrer, il faut juger de la structure du marché et éviter d’entrer en liquidation.

2. Réglez les arrêts de freinage à glissement dynamique ou envisagez de régler plusieurs arrêts de freinage fixes à l’avance.

3. Il est recommandé de suspendre les transactions avant et après les événements majeurs, afin d’éviter les périodes de forte volatilité.

4. Réduire de manière appropriée la fréquence des transactions, les coûts de transaction et les effets des points de glissement.

5. Optimiser les paramètres, effectuer des tests de stabilité pour rendre la stratégie plus stable.

Direction d’optimisation

Il y a encore de la place pour une optimisation de cette stratégie, notamment dans les domaines suivants:

1. L’optimisation dynamique des paramètres des moyennes mobiles par l’utilisation de méthodes telles que l’apprentissage automatique rend le signal de l’indicateur plus précis.

2. Essayez de combiner plusieurs indicateurs pour concevoir des règles d’entrée et de sortie plus complexes.

3. Des mécanismes de stop-loss adaptés aux différentes périodes de temps et aux différents environnements du marché.

4. L’intégration dans le modèle de gestion des risques permet une meilleure gestion des fonds.

5. La conception d’un module de reprise des droits de rupture permettant à la stratégie de mener à bien des événements importants tels que la cession d’actions.

6. Ajout d’un module de validation du disque réel pour vérifier la performance de la stratégie sur le disque réel.

L’intégration et l’optimisation de l’apprentissage automatique, de la combinaison d’indicateurs, de l’adaptation au stop loss, de la gestion des risques, etc., permettent d’obtenir une plus grande stabilité et une plus grande rentabilité de la stratégie. L’ajout d’un mécanisme de vérification en direct est également un moyen important de perfectionner davantage la stratégie. Ce sont les principales directions que la stratégie peut optimiser à l’avenir.

Résumer

Cette stratégie est basée sur la conception de l’entrée et de la sortie des signaux de l’indicateur de la moyenne mobile de Hull, avec des avantages tels que l’exactitude du signal de l’indicateur, une faible probabilité de rétractation, et le contrôle des arrêts de perte d’une seule transaction. Cependant, la stratégie présente également des problèmes tels que la couverture et la mise en place de arrêts de perte déraisonnables. Les orientations d’optimisation futures comprennent l’introduction de l’apprentissage automatique et d’un ensemble plus complexe d’entrées multi-indicateurs, la conception d’un mécanisme d’arrêt de perte adapté, l’ajout d’un module de validation de la récupération de la rupture et de la vérification du plateau.