트리플 이동 평균 추세 추종 거래 전략

개요

트리플 이동 평균 무지 트레이딩 전략은 세 개의 다른 주기 이동 평균을 계산하여 시장의 추세와 매매 시간을 판단한다. 전략은 먼저 빠른 선, 느린 선 및 트렌드 선의 세 개의 이동 평균을 계산하고, 그 다음 빠른 선과 느린 선의 골든 크로스 및 사다리 신호를 결합하여 특정 구매 및 판매 시간을 판단한다. 동시에, 전략은 트렌드 라인을 도입하여 시장의 추세 방향을 판단하고, 트렌드 라인을 판단할 때만 상승 추세로 구매하고, 하향 추세로 판매하여 역동 거래를 피한다.

전략 원칙

트리플 이동 평균 무진 트레이딩 전략의 핵심 논리는 동시에 빠른 선, 느린 선, 그리고 트렌드 선의 세 가지 이동 평균 지표를 사용하여 매매 시기를 판단하는 것이다. 우선, 전략은 각각 주기적 변수를 설정하여 세 가지 다른 기간의 이동 평균을 계산한다. 그 다음, 빠른 선과 느린 선의 교차 관계를 통해 구매 및 판매 신호를 판단한다.

이 기틀에 따라, 이 전략은 시장의 추세를 판단하는 부분을 추가하여 최적화되었습니다. 시장의 전반적인 움직임을 판단하기 위해 세 번째 주기보다 긴 추세 라인을 도입했습니다. 상승 추세로 판단될 때만 빠른 느린 라인의 구매 신호에 거래하고, 하향 추세일 때만 빠른 느린 라인의 판매 신호에 거래합니다.

우위 분석

이 전략은 간단한 쌍 이동 평균 전략에 비해 다음과 같은 장점이 있습니다.

1. 시장의 추세에 대한 판단이 증가하여 역전 거래를 효과적으로 피하고, 손실 거래의 일부를 필터링하여 위험을 줄일 수 있습니다.

2. 다중 이동 평균 조합을 사용하면 신호의 신뢰성과 승률을 높일 수 있다.

3. 주기 파라미터는 다양한 시장 환경에 적응하기 위해 유연하게 조정할 수 있으며, 유연성이 높습니다.

4. 전략 규칙은 명확하고 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다. 기계 학습과 같은 복잡한 전략에 비해 실행의 난이도가 높지 않습니다.

5. 지표와 전략은 비교적 일반적이며, 거래량을 측정하는 데 많이 사용되며, 오랜 기간 동안 검증된 이론적 근거가 높은 신뢰성이다.

위험 분석

간단한 쌍방향 전략에 비해 최적화되었지만, 이 전략에는 몇 가지 위험 요소가 있습니다.

1. 세 개의 평행선은 전략의 복잡성을 증가시키고, 여러 변수 최적화가 어렵고, 조정 효과가 좋지 않은 위험이 있다.

2. 평균선 지표 자체는 지연성이 크며, 식별 신호가 명확하지 않거나 신호가 지연되는 경우가 발생할 수 있다.

3. 추세 판단은 주관적이며, 판단 오류의 위험이 있으며, 역동적인 거래를 완전히 피할 수 없습니다.

4. 전략적 기본으로 풀 포지션 거래, 재원 관리 및 위험 제어 장치의 불완전성 문제.

5. 순수 규칙형 전략, 실시간으로 시장 변화 조정 파라미터를 추적할 수 없다, 융통성이 좋지 않다.

이러한 위험에는 엄격한 피드백 검증, 포괄적인 매개 변수 최적화, 중지 장치, 자금 관리 모듈, 그리고 기계 학습 모델과 결합한 동적으로 매개 변수를 조정하는 등의 방법으로 최적화 및 개선하여 거래 위험을 줄일 수 있습니다.

최적화 방향

이 전략의 최적화 가능성은 매우 넓고, 다음과 같은 부분에서 개선될 수 있다.

1. 손해 제도를 늘립니다. 이동식 손해 또는 진동량 손해 제도를 설정하여 단일 거래의 최대 손실을 효과적으로 제어할 수 있습니다.

2. 포지션 관리 모듈을 도입한다. 철수, 자금 사용률 등의 지표에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정할 수 있어 위험을 줄인다.

3. 다중 시간 프레임 결합. 전략의 효과를 여러 가지 다른 주기 (일계, 60 분 등) 에서 검증할 수 있으며, 더 많은 시간 차원을 결합한다.

4. 매개 변수 최적화와 앙상블 모델. 그리드 검색, 유전 알고리즘 등의 방법으로 매개 변수를 최적화할 수 있다. 또한 여러 모델을 훈련시켜 거래 신호와 결합할 수 있다.

5. 기계 학습 기반의 동적 조정. 강화 학습과 같은 기술을 통해 모델의 자동화 최적화 및 조정.

6. 더 많은 지표와 필터링 규칙을 결합하여. 거래량, 가격 차등, 변동률과 같은 지표를 도입하여 주식 필터링을 수행하여 잘못된 신호를 줄이십시오.

요약하다

이 전략은 전반적으로, 이러한 개선된 이동 평균 크로스 전략은 상대를 방지하기 위해 전체 시장 추세에 따라 거래하는 거래자를 안내한다. 이것은 단순한 쌍동의 이동 평균 크로스 전략보다 위험 조정 후의 수익을 향상시키는 데 더 많은 희망이 있음을 보여줍니다. 그러나, 포지션 크기 조정, 기계 학습 적응 등의 방법으로 더 이상 최적화 할 수 있습니다. 이동 평균을 사용하여 추세를 추적하는 핵심 원칙은 신뢰할 수 있습니다.