Stratégie de croisement de moyennes mobiles

Aperçu

Cette stratégie est basée sur la croisée des moyennes mobiles simples et des moyennes mobiles pondérées pour générer des signaux de négociation, tout en combinant les arrêts et les arrêts pour gérer les positions. La stratégie combine des facteurs dynamiques (cross-mobiles) et statiques (parties fixes) pour obtenir un effet de croisement statique.

Principe de stratégie

La logique de base est de calculer des moyennes mobiles de deux périodes différentes, l’une étant une moyenne mobile simple de 9 jours et l’autre une moyenne mobile pondérée de 21 jours. Un signal d’achat est généré lorsque la moyenne mobile pondérée de 21 jours est traversée par une moyenne mobile simple de 9 jours sur une période plus courte; un signal de vente est généré lorsque la ligne de courte période est traversée par une ligne de longue période.

Une fois le signal reçu, le stop-loss est commandé selon le ratio de stop-loss défini. Par exemple, si le stop-loss est défini à 5%, le stop-loss est défini à 95% du prix d’entrée. Si le stop-loss est défini à 5%, le stop-loss est défini à 105% du prix d’entrée.

Analyse des avantages

Cette stratégie combine des indicateurs techniques dynamiques et des paramètres stratégiques statiques, avec les avantages d’un système dynamique. Les indicateurs techniques permettent de capturer dynamiquement les caractéristiques du marché, ce qui est bénéfique pour la prise de tendance; tandis que la configuration des paramètres offre un contrôle stable des risques et des rendements, ce qui est bénéfique pour réduire la hasard de la gestion de position.

Par rapport au système purement dynamique, cette stratégie est plus robuste dans la gestion des positions et peut réduire l’impact des décisions irrationnelles. Par rapport au système purement statique, les options d’entrée de cette stratégie sont plus flexibles et peuvent s’adapter aux changements du marché. Par conséquent, cette stratégie est globalement plus robuste et plus rentable.

Analyse des risques

Le risque de cette stratégie provient principalement de deux aspects: la possibilité que les moyennes mobiles génèrent des signaux erronés. Les moyennes mobiles peuvent se croiser fréquemment lorsque le marché est en train de se désagréger, ce qui enferme la stratégie.

La contre-mesure est d’éviter les nœuds de temps critiques et de réduire la probabilité de faux signaux. La contre-mesure est d’activer un algorithme de stop-loss adaptatif en fonction de la volatilité du marché et des événements spéciaux, afin que le stop-loss s’ajuste au marché.

Direction d’optimisation

Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:

1. Test de différentes combinaisons de paramètres pour trouver le meilleur;

2. Les conditions de filtrage ont été améliorées pour éviter que les signaux ne soient invalidés.

3. L’utilisation d’algorithmes de stop-loss adaptatifs et d’interaction avec le marché;

4. Le rapport de la Banque Mondiale sur la situation des marchés financiers a été publié dans le journal Le Monde.

5. Optimiser automatiquement les paramètres à l’aide de l’apprentissage automatique.

La stabilité et le rendement des stratégies peuvent être encore améliorés en testant différents paramètres, en ajoutant des conditions de filtrage, en améliorant les arrêts de perte et en déterminant les tendances.

Résumer

Cette stratégie a réussi à combiner des indicateurs dynamiques et des paramètres statiques, tout en offrant de la flexibilité et de la robustesse. La performance globale de cette stratégie est meilleure que celle des stratégies purement dynamiques et purement statiques. Bien sûr, il y a encore de la place pour l’optimisation.