Strategi Perdagangan Mengikuti Tren Rata-rata Pergerakan Tiga Kali Lipat

Ringkasan

Triple Moving Average strategi perdagangan bergerak dengan menghitung tiga periode yang berbeda dari rata-rata bergerak, menilai tren pasar dan waktu untuk membeli dan menjual. Strategi pertama kali menghitung garis cepat, garis lambat dan garis tren tiga rata-rata bergerak, kemudian menggabungkan garis cepat dan garis lambat dari crossing emas dan sinyal deadlock, untuk menilai waktu tertentu untuk membeli dan menjual.

Prinsip Strategi

Logika inti dari tiga strategi moving average adalah untuk menentukan waktu jual beli dengan menggunakan tiga indikator moving average yang terdiri dari garis cepat, garis lambat, dan garis tren. Pertama, strategi menetapkan parameter siklus secara terpisah dan menghitung moving average dari tiga periode yang berbeda. Kemudian, melalui hubungan silang antara garis cepat dan lambat untuk menentukan sinyal beli dan jual.

Berdasarkan hal ini, strategi ini dioptimalkan dengan menambahkan elemen penilaian tren pasar. Dengan diperkenalkannya garis tren yang lebih panjang dari siklus ketiga, untuk menilai pergerakan pasar secara keseluruhan. Hanya berdagang pada sinyal beli dari garis cepat dan lambat ketika dinilai sebagai tren naik, dan hanya berdagang pada sinyal jual dari garis cepat dan lambat ketika tren menurun.

Analisis Keunggulan

Strategi ini memiliki beberapa keunggulan dibandingkan dengan strategi Simple Double Moving Average:

1. Ini meningkatkan penilaian terhadap tren pasar, efektif menghindari perdagangan berlawanan, dapat menyaring sebagian dari perdagangan yang merugikan, mengurangi risiko.

2. Kombinasi dari beberapa moving averages dapat meningkatkan keandalan sinyal dan tingkat kemenangan.

3. Parameter siklus dapat disesuaikan secara fleksibel untuk menyesuaikan diri dengan lingkungan pasar yang berbeda, dengan fleksibilitas yang tinggi.

4. Aturan strategi jelas dan mudah dipahami, mudah diterapkan. Tidak sulit diterapkan dibandingkan dengan strategi kompleks seperti pembelajaran mesin.

5. Indikator dan strategi yang lebih umum, lebih banyak digunakan untuk mengukur perdagangan, setelah masa verifikasi panjang, berdasarkan teori keandalan yang tinggi.

Analisis risiko

Meskipun ini adalah optimasi dari strategi yang sederhana, ada beberapa risiko yang perlu diperhatikan:

1. Tiga garis rata-rata meningkatkan kompleksitas strategi, dan ada risiko bahwa pengoptimalan multi-parameter akan sulit dan tidak efektif.

2. Indikator garis rata-rata itu sendiri memiliki keterlambatan yang lebih besar, dan mungkin terjadi sinyal identifikasi yang tidak jelas atau sinyal yang tertunda.

3. Ada risiko kesalahan penilaian, dan tidak dapat sepenuhnya menghindari perdagangan berlawanan arah.

4. Strategi Default Full Position Trading (DFT) dan kurangnya manajemen dana dan kontrol risiko.

5. Strategi yang hanya berdasarkan aturan, tidak dapat melacak perubahan parameter penyesuaian pasar secara real-time, kurang robust.

Untuk risiko di atas, dapat dioptimalkan dan ditingkatkan dengan cara yang lebih baik, seperti pengujian ulang yang ketat, optimalisasi parameter yang komprehensif, pengenalan mekanisme stop loss, modul manajemen dana, dan pengaturan parameter yang dinamis dalam kombinasi dengan model pembelajaran mesin, untuk mengurangi risiko transaksi.

Arah optimasi

Strategi ini memiliki ruang yang cukup besar untuk pengoptimalan, terutama dari beberapa aspek berikut:

1. Meningkatkan mekanisme stop loss. Anda dapat mengatur stop loss bergerak atau stop loss amplitudo, yang secara efektif mengontrol kerugian maksimum dari satu transaksi.

2. Modul manajemen posisi diperkenalkan. Anda dapat menyesuaikan ukuran posisi secara dinamis berdasarkan indikator seperti penarikan, penggunaan dana, dan lain-lain, untuk mengurangi risiko.

3. Kombinasi multi-frame waktu. Anda dapat memvalidasi hasil strategi dalam berbagai siklus yang berbeda (hari, 60 menit, dll), dengan kombinasi dimensi waktu yang lebih banyak.

4. Optimasi parameter dengan model ensemble. Parameter dapat dioptimalkan melalui metode seperti pencarian grid, algoritma genetik, dan lain-lain.

5. Dinamika modulasi berdasarkan pembelajaran mesin. Mengoptimalkan dan modulasi otomatisasi model melalui teknologi seperti Pembelajaran Penguatan.

6. Tergabungnya lebih banyak indikator dan aturan penyaringan. Seperti memperkenalkan volume transaksi, selisih harga, volatilitas dan indikator lainnya untuk menyaring saham, mengurangi sinyal yang menyesatkan.

Meringkaskan

Secara keseluruhan, strategi ini mengarahkan pedagang untuk berdagang sesuai dengan tren pasar secara keseluruhan, untuk menghindari perdagangan berlawanan. Ini menunjukkan bahwa strategi crossover moving average yang lebih mudah memiliki harapan untuk meningkatkan pengembalian setelah penyesuaian risiko. Namun, dengan penyesuaian ukuran posisi, adaptasi pembelajaran mesin, dan lain-lain, dapat dioptimalkan lebih lanjut.