개요
이동 평균 추적 전략은 간단한 이동 평균을 기반으로 한 트렌드 추적 전략이다. 이 전략은 200일 길이의 간단한 이동 평균을 사용하여 가격 트렌드 방향을 판단하고, 가격이 이동 평균을 넘어서면 더 많이 하고, 가격이 이동 평균을 넘어서면 공백을 만들고, 트렌드를 추적한다.
전략 원칙
이 전략은 다음과 같은 몇 가지 원칙에 기초하고 있습니다.
- 200일 길이의 간단한 이동 평균 (slowMA) 을 사용하여 가격 경향 방향을 판단한다.
- 마이너스 마이너스 (SlowMA) 를 마감에 따라 마이너스가 상승하기 시작한다고 생각해서 더 많이 한다.
- 마이너스 마이너스 (slowMA) 를 통과한 후, 마이너스가 하락하기 시작한다고 생각하여 공백을 뚫고 마이너스 마이너스를 통과합니다.
- last_long 및 last_short 변수를 통해 마지막으로 추가된 시간과 공백을 기록한다.
- last_long과 last_short의 교차를 판단하는 크로스오버 함수를 사용하여 거래 신호를 생성한다.
- 회수 시간 동안, long_signal를 받으면 더하고, short_signal을 받으면 더했다.
이 전략은 주로 이동 평균을 통해 트렌드 방향을 판단하고, 평행선이 변할 때 적시에 역으로 동작하여 트렌드를 추적하여 수익을 창출한다.
우위 분석
이 전략은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.
- 전략적 아이디어는 간단하고 명확하며, 이해하기 쉽고 실행이 가능합니다.
- 장기 주기 이동 평균을 사용하여, 소음을 효과적으로 필터링하여 주요 트렌드를 잠금할 수 있습니다.
- 트렌드 전환점에서 큰 가격 변동을 잡을 수 있는 적시적인 역전작업이다.
- 이동 평균의 단 하나의 지표가 필요하며, 여러 지표의 조합의 복잡성을 제거한다.
- 출입 및 출입 규칙이 명확하고, 많은 사람의 개입이 필요하지 않습니다.
위험 분석
이 전략에는 몇 가지 위험도 있습니다.
- 긴 주기 평균선은 단기 조정에 민감하지 않아 짧은 선의 기회를 놓칠 수 있다.
- 대주기 트렌드 꼭대기 및 바닥을 식별하는 능력이 약하여 반전 손실이 발생할 수 있습니다.
- 하지만, 그 후로, 그들은 더 많은 철수를 할 수 있습니다.
- 매개 변수는 고정되어 있고, 다른 품종과 시장 환경에 대한 적응력이 약하다.
- 역사적인 데이터에 기초한 전략 테스트만 하면 과대응의 위험이 있을 수 있습니다.
위험과 관련하여, 다음과 같은 부분에서 최적화 및 개선이 가능합니다.
- 단기 평균선과 결합하여 장기 단기 경향을 고려한다.
- 포트폴리오 조건의 양을 높여서 가짜 돌파구를 피하십시오.
- 트렌드 지표 필터링을 추가하여 트렌드 전환을 식별하는 능력을 향상시킵니다.
- 동적 손실 제도를 추가하여 단독 손실을 제어합니다.
- 매개 변수 최적화 방법을 사용하여 매개 변수의 적응성을 높인다.
- 다양한 시장 환경에서 복제 테스트를 수행하여 전략의 안정성을 검사합니다.
최적화 방향
이 전략은 다음의 몇 가지 측면에서 더 개선될 수 있습니다.
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이동 평균의 주기 변수를 최적화하여 최적의 변수 조합을 찾는다. Walk Forward Analysis 등의 변수 최적화 방법을 사용할 수 있다.
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단기 이동 평균을 추가하여 다중 평균선 전략을 수립하고, 동시에 장기 단기 경향을 추적한다.
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MACD와 같은 트렌드 지표와 결합하여 트렌드 전환을 식별하는 능력을 향상시킵니다.
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단편적 손실을 통제하기 위해, 손실을 추적하는, 손실을 중지하는 등 손실을 막는 장치에 가입하십시오.
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복제 테스트를 실시하고, 다른 품종과 다른 시간대에 전략을 테스트하고, 안정성을 향상시킨다.
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기계 학습과 같은 방법을 사용하여 전략의 변수 적응 및 전략 최적화를 구현하십시오.
요약하다
이동 평균 추적 전략은 간단하고 실용적인 트렌드 추적 전략으로, 아이디어는 명확하고, 실행하기 쉬운 추세 기회를 잡을 수 있습니다. 그러나 이 전략에는 단기 조정에 민감하지 않고, 위험 제어 능력이 약한 것과 같은 몇 가지 문제가 있습니다. 우리는 여러면에서 최적화하여 전략을 더 안정적으로, 변수를 더 최적화하고, 위험을 더 완벽하게 제어 할 수 있습니다.
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