개요

이 전략은 상수 이동 평균 집적 분산 파동 지표 ((Logarithmic MACD) 를 기반으로 거래 신호를 생성한다. 그것은 빠른 및 느린 상수 이동 평균의 차이를 계산하여 시장 추세와 기회를 판단한다.

전략 원칙

이 전략의 주요 논리는 다음과 같습니다.

• 빠른 대수학적 이동 평균을 계산하기 (기본 12일) 그리고 느린 대수학적 이동 평균을 계산하기 (기본 26일)

• 대수 MACD는 두 가지의 차이고, 시장의 동력을 나타냅니다.

• 신호선은 MACD의 평평한 이동 평균 (기본 9일)

• MACD 라인이 아래에서 신호 라인을 뚫을 때 더 많은

• MACD 라인이 위쪽에서 신호 라인을 넘어갈 때 공백

• 기둥 그래프 형식으로 MACD와 신호선 차이를 표현

단순 이동 평균 MACD에 비해, 대칭 MACD는 지수 성장 시장의 변화 경향을 강조할 수 있다. 대칭 변환 후, 변동이 큰 수치는 차트에 상대적으로 비교성을 유지할 수 있다.

전략적 이점

• 인수 변환을 사용하여 지수 수준의 가격 변화를 감지할 수 있습니다.

• 대수 MACD 하이라이트 가격 변동 정보

• 신호선은 MACD를 평평하게 하고 거래 신호를 형성한다.

• 기둥형 MACD는 트렌드 방향을 직관적으로 표현합니다.

전략적 위험

• 수직 변환은 가격 변동을 확대할 수 있다.

• 신호가 빈번하고 거래가 과다하다.

• 위험관리가 부족하고 손실관리가 고려되지 않았다.

대응책:

• 변수를 조정하여 신호 주파수를 낮추기

• 필터 조건을 추가하여 진동 중 신호를 피합니다.

• 단편적 손실을 통제하기 위한 전략 설정

전략 최적화 방향

• 최적화 매개 변수, 안정성

• 다른 지수 변환 방법을 시도해 보세요.

• 트렌드 지표와 결합된 필터 신호

• 더 많은 손실을 막는 전략

• 기계학습을 통해 신호의 신뢰성을 판단하는 방법

요약하다

이 전략은 대수 변환을 적용하여 MACD 지표의 민감성을 향상시켜 트렌드 변화를 더 일찍 발견할 수 있다. 그러나 거래 주파수를 제어하는 데 주의를 기울여야 한다. 매개 변수 최적화, 풍력 제어 등의 향상으로 이 전략은 안정적이고 개성있는 정량 거래 시스템이 될 수 있다.