2/20 기하급수적 이동 평균 전략 개발

전반적인 설명

이 전략은 이동평균을 통과하는 가격에 기초하여 트렌드의 방향을 결정하기 위해 이중 지수적인 이동평균을 사용합니다. 가격이 이동평균 이상으로 상승할 때 길고 가격이 이동평균 이하로 떨어지면 짧습니다. 전략은 트렌드 결정과 과잉 구매 / 과잉 판매 수준을 결합하여 이익을 잠금합니다.

전략 논리

이 전략은 이중 기하급수적인 이동 평균 지표에 기반한다. 지표의 길이 매개 변수는 이동 평균 기간을 20일로 설정한다. xPrice 매개 변수는 폐쇄 가격으로 설정된다. 20일 기하급수적 이동 평균 xXA가 계산된다. 또한 지난 2일 동안 가장 높은 nHH와 가장 낮은 nLL가 계산된다. nLL가 이동 평균보다 높거나 nHH가 이동 평균보다 낮다면, nLL와 nHH의 작은 값이 키 가격 nXS로 간주된다. 닫기 가격이 이동 평균보다 높고 키 가격이 길어지면, 그것은 길어진다. 닫기 가격이 평균보다 낮고 키 가격이 짧으면, 그것은 짧아진다. 역변수 매개 변수는 트레이드가 이 될지 여부를 결정한다.

이 전략은 이동 평균을 통과하는 가격의 방향을 판단하고, 가짜 브레이크오웃을 피하기 위해 실시간 최고 최고와 최저 최저를 결합하여 브레이크오웃의 유효성을 결정합니다. 가격은 실제로 이동 평균을 통과 할 때만 거래 신호를 보내죠.

이점 분석

1. 이중 지수 이동 평균은 트렌드 방향을 더 정확하게 결정할 수 있습니다.

2. 가장 높은 최고와 가장 낮은 최저를 결합하여 브레이크의 타당성을 판단하면 가격 변동으로 인한 잘못된 브레이크를 피할 수 있습니다.

3. 길고 짧은 방향은 다른 시장 환경에 적응하기 위해 역 파라미터를 사용하여 쉽게 역행할 수 있습니다.

4. 브레이크에 대한 거래만이 시장 소음을 효과적으로 필터링합니다.

위험 분석

1. 이중 지수 이동 평균은 때때로 느리게 반응하고 단기 거래 기회를 놓칠 수 있습니다.

2. 유동 평균 시스템은 시장 통합 중에 종종 잘못된 신호를 생성하는 경향이 있습니다.

3. 이 전략은 명백한 추세를 보이는 시장 환경에 적합하며 범위 제한의 변동성 시장에는 적합하지 않습니다.

4. 스톱 로스 출구를 고려하지 않고 손실을 증가시킬 위험이 있습니다.

5. 포지션 크기를 설정하지 않으며 부적절한 위험 관리로 이어질 수 있습니다.

최적화 방향

1. 다른 지표들은 시장의 흐름을 판단하고 통합 과정에서 빈번한 거래를 피하기 위해 결합될 수 있습니다.

2. 다이내믹 스톱을 추가하여 단일 거래 손실 위험을 제어할 수 있습니다.

3. 이동 평균 매개 변수는 시장 변동성에 따라 동적으로 조정하여 지표의 민감도를 최적화 할 수 있습니다.

4. 포지션 크기는 수익을 늘리는 동시에 위험을 통제하도록 설정할 수 있습니다.

5. 매개 변수는 워크 포워드 분석을 사용하여 최적화 할 수 있습니다.

요약

이 전략은 두 개의 기하급수적인 이동 평균 지표를 사용하여 가격 트렌드 방향을 결정하고 가장 높은 고도와 가장 낮은 낮은 것을 결합하여 거짓 브레이크오프를 피합니다. 스톱 로스 메커니즘을 최적화하고 포지션 사이징을 제어하는 등 개선할 여지가 있습니다. 그러나 전반적으로 전략은 간단하고 실용적이며 매개 변수 조정을 통해 다른 시장 환경에 적응 할 수 있으며 신뢰할 수있는 트렌드 다음 전략입니다.