가우시안 평활화 기반 추세 반전 전략 제거
개요
이 전략은 가스스 평형에 기반한 가스스 평형 이동 평균과 가격 주기의 가스스 평형 이동 평균을 결합하여 구체적인 입구 및 출구 조건을 설정하여 가격 역전 기회를 잡습니다.
전략 원칙
이 전략은 우선 트렌드 가격 변동 지표 ((GDPO) 를 계산하고, 그 방법은 종점 가격과 특정 주기의 지수 이동 평균을 비교하여 단기간의 가격 주기를 식별한다. 그 다음 GDPO에 고스 평정을 하고, 아르누드 레고의 이동 평균 ((ALMA) 를 사용하여 고스 평정 기술을 적용하여, 노이즈를 필터링하여 가격 트렌드의 더 명확한 그림을 준다.
전략은 평준화 된 GDPR와 그 지연 된 버전의 교차 상황을 통해 더 많은 공백을 만드는 구체적인 입지와 출전 조건을 결정한다. 평준화 된 GDPR에 지연 된 버전이 지나고 부정적인 경우, 더 많은 입장을 취한다. 평준화 된 GDPR에 지연 된 버전이 지나거나 0 축이있을 때, 평준화 된 위치가 다수 상위 위치이다. 마찬가지로, 평준화 된 GDPR에 지연 된 버전이 지나고 적당한 경우, 공백을 한다. 평준화 된 GDPR에 지연 된 버전이 지나거나 0 축이 있을 때, 평준화 된 위치가 공백 상위 위치이다.
도표에서, 평형된 GDPR와 그 뒤떨어진 버전은 서로 다른 색으로 그려져서 그 교차 상황을 직관적으로 나타낸다. null축을 참고로 그리기도 한다. 전략 입시에 배경 색 변화를 설정하여 提示한다. 그리고 GDPR의 교차점에 叉型標識을 그려서 출구점을提示한다.
우위 분석
이 전략은 트렌드 제거 기술과 고스 평준화 필터링 소음을 결합하여 가격 반전의 기회를 더 명확하게 식별할 수 있습니다. GDPR는 트렌드 제거와 함께 주기 분석을 통해 다른 변동 지표에 비해 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 고스 평준화는 많은 소음을 제거하여 지표 신호를 더 명확하게합니다. 특정 입출장 조건은 손실을 효과적으로 제어 할 수 있습니다.
위험 분석
이 전략은 주기 길이, 평형 파라미터 등과 같은 파라미터 조절에 민감하며, 충분한 재측정을 통해 적절한 파라미터 조합을 결정해야 합니다. 그렇지 않으면 너무 많은 오류 신호가 발생할 수 있습니다. 트렌드 상황에서 이 전략은 연속적인 손실을 초래할 수 있습니다.
동적으로 변수를 조정하여 트렌드 판단 지표와 결합하여 최적화하여 전략 안정성을 향상시킬 수 있다. 또한 동적으로 스톱로스를 설정하여 위험을 제어할 수 있다.
최적화 방향
이 전략은 다음과 같은 방향으로 최적화될 수 있습니다.
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동적으로 평준화 매개 변수를 조정하여 트렌드 상황에서 평준화 강도를 높이고 오류 신호를 줄인다.
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트렌드 판단 지표인 ADX와 결합하여, 트렌드 상황에서 지속적인 손실을 피하기 위해 역전 전략을 사용한다.
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가격 변동에 따라 스톱포드를 조정하거나 수익 후 스톱포드를 이동하는 등의 추가 스톱포드 전략
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입학 조건을 최적화하여, 다른 지표 또는 형식과 결합하여 입학 정확도를 높일 수 있습니다.
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자본 관리를 최적화하고, 시장 상황에 따라 포지션과 스톱로드를 조정한다.
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다양한 가격 데이터를 테스트합니다. 예를 들어, 일선, 주경선 등이 있습니다. 다양한 주기에서 전략의 효과를 평가합니다.
요약하다
고스 평평한 트렌드 반전 전략을 기반으로, GDPO 지표를 사용하여 가격의 단기 주기성을 식별하고, 고스 스<unk>波 기술을 사용하여 신호를 추출하여 명확한 입출장 조건에서 반전 기회를 잡습니다. 이 전략은 반전 거래의 위험을 효과적으로 제어하지만, 파라미터 최적화 및 트렌드 판단에주의를 기울여야 합니다. 지표와 손해 방지 전략의 조합을 동적으로 조정하고 확인함으로써 전략의 안정성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
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