개요

이 전략은 이동 평균, 진동 지표와 같은 여러 가지 기술 지표를 사용하여, 평균선 통과 형태와 결합하여, 주식 가격의 추세와 하락의 전환점을 식별하여, 매매를 한다.

원칙

이 전략은 다음과 같은 부분으로 구성됩니다.

1. 구간을 선택: K 라인 그래프의 시간 구간 분수, 예를 들어 1분, 5분 등

2. 이동 평균을 선택: 일반적으로 사용되는 EMA, SMA 등의 이동 평균의 파라미터를 구성합니다. 10일선, 20일선 등

3. 흔들림 지표 선택: RSI, MACD, 윌리엄 지표 등 흔들림 지표의 파라미터를 구성한다.

4. 구매 및 판매 신호를 계산합니다: 사용자 정의 함수를 사용하여 이동 평균과 진동 지표의 수치를 계산합니다. 단기 평균선 위에 장기 평균선을 통과하면 구매 신호가 발생하고, 단기 평균선 아래에 장기 평균선을 통과하면 판매 신호가 발생합니다.

5. 등급 시스템: 각 지표의 구매 판매 신호를 수치화 스코어, 그리고 평균을 취하여 전체 등급 지수를 얻습니다. 등급 지수는 0보다 큰 구매 신호, 0보다 작은 판매 신호입니다.

6. 거래 신호: 등급 지수가 0보다 크거나 작으면 최종 거래 신호를 생성하고, 구매 또는 판매 작업을 수행한다.

이 전략은 여러 가지 지표를 조합하여 가격의 추세와 전환점을 효과적으로 식별하여 신호의 신뢰성을 높입니다. 평행선 통과는 유효한 트렌드 기술 신호이며, 흔들림 지표와 결합하면 가짜 돌파구를 피하는 데 도움이됩니다. 등급 시스템은 거래 신호를 더 명확하게 만듭니다.

장점

• 평평선 통과와 여러 가지 진동 지표가 결합되어 거래 신호가 더 신뢰할 수 있으며 가짜 신호를 피합니다.
• 평가 시스템은 구매와 판매 신호를 더 명확하게 만듭니다.
• 사용자 정의 함수를 사용하여 모듈화 프로그래밍, 코드 구조가 명확하다
• 여러 시간 주기를 사용하여 조합 분석을 수행하여 정확도를 향상시킵니다.
• RSI 길이, MACD 속속 평균주기 등과 같은 변수 설정을 최적화합니다.
• 매개 변수 사용자 정의 지표와 평균선 매개 변수를 통해 유연성을 향상

위험성

• 대시장 추세에 따른 주가 성과에 차이가 있다.
• 거래 빈도가 높을 수 있으며 거래 비용과 지점 위험을 증가시킬 수 있습니다.
• 다양한 주식 특성에 맞게 최적화 변수를 반복적으로 테스트해야 합니다.
• 철수와 손실의 위험이 있습니다.

이 위험은 다음과 같은 방법으로 줄일 수 있습니다.

• 큰 시장의 흐름과 함께 주식을 선택하세요.
• 거래시간을 적절히 조정하고 거래 빈도를 낮추는 것
• 주식 특성에 맞는 최적화 변수 설정
• 손실을 통제하기 위한 전략

최적화 방향

이 전략은 다음의 몇 가지 측면에서 더 개선될 수 있습니다.

1. 더 많은 지표, 예를 들어 변동률 지표, 강화 신호
2. 기계 학습과 결합된 자동 최적화 매개 변수
3. 주식 및 업계 선택 모듈을 추가합니다.
4. 양적 선택 방법과 결합
5. 적응적 손실, 추적적 손실을 방지하는 방법
6. 큰 시장 상황을 고려하고 불확실한 환경을 피하십시오.
7. 실물 거래 결과를 분석하고 평가 중량을 조정합니다.

종합적으로, 이 전략은 평균선 돌파와 여러 지표를 통합하여 가격 움직임을 효과적으로 식별할 수 있다. 그러나 지속적으로 최적화를 테스트하고 위험을 제어해야 한다. 포트폴리오 선택 주식, 매개 변수 최적화, 상쇄 측면에서 향후 개선할 수 있다.

요약하다

이 전략은 수평선을 통과하는 것을 주요 거래 신호로 하고, 여러 가지 충격 지표에 의해 확인되고, 점수 시스템을 사용하여 명확한 구매 판매 신호를 생성한다. 가격 추세와 전환점을 효과적으로 식별 할 수 있지만 거래 주파수를 제어하고 거래 비용과 위험을 줄이는 동시에 계속적인 최적화 매개 변수가 필요합니다.