목성과 토성 모멘텀 MA 크로스오버 필터 전략
개요
이 전략은 두 개의 이동 평균의 교차를 거래 신호로 사용하며, 파도 지표 BB와 사용자 정의 동력 지표와 결합하여 필터링을 수행하여 MA 교차 신호의 신뢰성을 높이고 가짜 신호를 줄이는 것을 목표로합니다.
원칙
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50주기 EMA와 200주기 SMA를 사용하여 금叉死叉 신호를 형성한다.
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가격이 상승하는 경향에 있을 때, 가격이 200 일선 이상과 사용자 정의 동력 지표 값이 25보다 작을 때 구매 신호를 생성하기 위해 요구한다.
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가격이 하향 추세에 있을 때, 가격이 200 일선 아래로 요구되고 사용자 정의 동력 지표 값이 75보다 크면 판매 신호를 생성한다.
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사용자 정의 동력 지표는 BB 중선과 상하철의 거리를 기준으로 0-100 범위로 매핑한다. 통계적 거리의 최대 최소값을 거슬러 올라가는 것으로 통일 처리한다.
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동력 지표는 가격의 상대적인 파장의 위치 정보를 반영하고, <unk>값을 설정하여 필터링하여 가짜 교차를 효과적으로 줄일 수 있다.
우위 분석
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EMA와 SMA의 장점을 활용하여 중·장기 트렌드를 잡습니다.
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동력 지표가 증가하여 필터링이 가능하며, 신뢰성이 높으며, 잘못된 신호가 감소한다.
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BB 위아래 궤도 거리는 파동력을 반영하고, 역전통과 결합하여 표준화 처리하여 파라미터 의존성을 피한다.
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사용자 정의 EMA 및 SMA 사이클 및 동력 지표 마이너스 값은 다른 시장 환경에 적합합니다.
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전략이 명확하고 이해가 쉬우며, 변수 조정 공간이 넓고 실용성이 강하다.
위험 분석
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EMA와 SMA 자체는 지연되어 있으며, 단선 기회를 놓칠 수 있습니다.
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이중선 교차는 본질적으로 동향추적 전략이며, 충격적인 상황에는 적합하지 않다.
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동력 지표 <unk>값은 적절한 매개 변수를 결정하기 위해 반복적으로 재검토가 필요하며, 곡선 최적화 위험이 있습니다.
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대주기 평균선 전략, 수익은 상대적으로 안정적이지만 절대적인 수익은 제한적일 수 있다.
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평균주기를 적절히 단축하거나, 다른 지표들을 추가하여 판단을 보조하고, 전략의 적응성을 향상시킬 수 있다.
최적화 방향
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다양한 평행선 조합을 테스트하여 최적의 변수를 찾습니다.
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MACD, KD 등과 같은 다른 지표 판단을 추가하십시오.
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역 에너지 지표의 파라미터를 최적화합니다. 예를 들어 회귀 주기, 지도 범위 등.
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위험 조절을 위해 스톱패스 메커니즘을 추가합니다.
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다양한 품종의 파라미터가 일치하지 않는 경우, 기계 학습 특성을 추출하는 것을 고려할 수 있다.
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불합리한 교차 신호를 피하기 위해 양전력 지표를 추가하십시오.
요약하다
이 전략은 통합 주기적 트렌드 추적과 사용자 정의 동력 지표의 이중 필터링의 장점이 하나, 신뢰성이 높으며 실전 가치는 강하다. 매개 변수 최적화 및 보조 기술 지표 보강을 통해 더 뛰어난 성능을 얻을 수 있다. 이 전략은 새로운 아이디어로 다른 트렌드 추적 전략에 참고 자료를 제공 할 수 있으며, 수치화 거래 전략 저장소에 귀중한 보충이다.
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