概要

この戦略は,複数の技術指標を組み合わせることで,トレンドを明確に追跡できます. 主に以下の部分が含まれています.

1. 平均線に基づく傾向判断
2. ランダムな指数に基づく 過剰買いと過剰売り判断
3. 価格指数に基づく資金流出の判断
4. 波動指標に基づくトレンドの質判断
5. RSIによる偏差値の判断

原則

この戦略は,まず平均線から価格のトレンド方向を判断する.具体的には,一定の周期内の価格平均と,この平均の帯状通路を計算する.価格突破通路は,潜在的なトレンド反転を提示する.

ランダムな指標のKD指標と組み合わせて,価格が超買い状態か超売り状態か判断する.超買い状態は,価格の逆転の機会を示唆する.

次に,取引量情報を利用して,価格量指標を構築することによって,資金の流入と流出を判断する.量能の上昇は,資金の流入とトレンドの発展を予告し,量能の減少は,資金の流出とトレンドの逆転を代表する.

トレンドの質を判断するために,平均価格変動範囲を使用して市場データ指数を構築し,その後そのEMAを計算してトレンドの強さを判断します.

最後に,RSIは価格と波動の偏差を検出するために使用され,これはしばしば進行中のトレンドの逆転を予告します.

これらの指標の情報を統合することで,価格の傾向を比較的に明確に判断することができる.戦略は,均線が金交差時に多頭ポジションを建設し,死叉時に空頭ポジションを建設する.

利点

• 多指標総合判断,騒音フィルタリング,トレンド判断をより明確で信頼性のあるものにする
• 超買超売の判断に加われば,逆転のタイミングが決まる.
• 資金流動を判断する指標を量化して,偽の突破を避ける
• 波動指標は,トレンドの質を測定し,小範囲の振動によって誤導されないようにします.
• RSIはトレンドの逆転の追加信号を提供するために,逆転しました.
• コード構造は明確で,理解し,修正しやすい.

リスク

• 複数の指標を組み合わせて判断すると,信号が衝突しやすいので,注意深く調整する必要があります.
• ギャンブルが原因かもしれないので慎重に判断してください.
• RSIのようないくつかの指標は,異なる品種のパラメータに調整する必要があります
• 微小な振動で誤信号が生じやすい
• 低効率な市場指標は効果を減算する

リスク対策:

• パラメータ調整を強化し,指標の正常な動作を確保する.
• 信号の衝突を処理する指標重量配置を追加する
• 異なる品種特性に合わせてパラメータを調整する
• 持株率を上げ,取引頻度を減らす
• リアルディスク模擬検証効果

最適化の方向

この戦略は以下の点で最適化できます.

1. マシン・ラーニングの手法を使用して,パラメータを自動的に最適化して,指標を異なる品種特性に合わせます.

2. モデル評価モジュールを追加し,各指標の重みを異なる市場段階の動向に合わせて調整する

3. 市場波動に応じてストップポイントを調整できる自己適応的ストップ戦略を追加

4. ディープ・ラーニングと組み合わせて,より多くの特性を抽出し,より正確なトレンド判断を実現します.

5. 自動信号調節モジュールを開発し,指標衝突や誤信号発生しやすい状況に対処する

6. 統合モデルを増やし,より多くの技術指標判断を統合し,体系的な予測結果を形成する

7. パラメータ依存性を減らすために,無参数指数を探索

要約する

この戦略は,複数の技術指標の力を統合することによって,価格動向を比較的に全面的に判断し,傾向判断戦略の分野において一定の優位性と応用展望を有している。しかし,判断精度を向上させ,誤判のリスクを低減するために,継続的に最適化する必要がある。将来,機械学習などの技術をさらに導入し,インテリジェンスアップグレードすることができる。