이동평균선 이중선 판단신호 전략

개요

이 전략은 브린 밴드 지표와 이동 평균을 사용하여 판단 신호를 취하고, 아르누드 레고우 지표에 의해 평균을 계산하고, 파라볼릭 SAR와 결합하여 시장 진입 신호 판단을 수행한다. 이 전략은 ?? 이동 평균 쌍선 전략 ?? 이라고 불리며, 이동 평균 지표와 쌍선 조건 판단의 특성을 모두 포함하고 있다.

원칙

이 전략은 주로 부린띠와 이동 평균 지표의 관계를 판단하며, 부린띠 지표의 일정한 폭의均線管帶을 통해 이동 평균과 교차하여 다공백 신호를 판단한다.

특히, 이 전략은 아르누드 레고우스의 이동 평균 지표와 파라볼릭 SAR 지표의 조합을 사용합니다.

아르누드 레구 (Arnoud Legoux) 이동 평균 지표는 전통적인 이동 평균에 대한 개선 지표이다. 일반 이동 평균에 비해 오프셋 편향 이동을 도입하여 이동 평균의 각도를 더 유연하게 조정할 수 있으며, 시그마 값을 통해 이동 평균의 평도를 조정할 수 있다.

파라볼릭 SAR 지표는 매우 흔한 중지 시스템 지표이다. 그것은 매우 명확하게 가격의 변화 추세를 추적하기 위해 가격의 반전의 신호를 줄 수 있다. 파라볼릭 SAR 지표는 가격의 아래에 있을 때, 현재 낙관적 상태를 나타냅니다. 반대로, 가격이 위쪽에 있을 때, 낙관적 상태를 나타냅니다.

이 전략은 지표 관계를 판단하는 논리를 다음과 같이 설명합니다.

1. 하루 안에 종전하는지 판단하기 (개시 가격보다 종전 가격이 높다)
2. 파볼릭 SAR가 최저 가격보다 낮다는 것을 판단하는 것은 호박 신호입니다.
3. 마감 가격의 아르노드 레고우스 평균선을 상회한지 판단: 가격의 평균선을 상회한 것을 의미하며, 이는 시선 신호이기도 합니다.
4. 3가지 조건이 충족되면, 더 많은 일을 할 수 있습니다.

이럴 때, 시가 하락의 신호를 판단하는 논리는 다음과 같습니다.

1. 하루 내에 종식되는지 판단하기 (개시 가격보다 종식 가격이 낮다)
2. 파볼릭 SAR가 최고가치보다 높는지 판단하는 것은 하락 신호입니다.
3. 마감값이 아르누드 레고스 평균선 아래로 넘어가는지 판단하기: 마감값이 아누드 레고스 평균선 아래로 넘어가면 하향 신호가 됩니다.
4. 위 3가지 조건이 동시에 충족되면 하향 신호가 발생하고, 코스피가 발생한다.

장점

이 전략은 부린 밴드 지표와 이동 평균 지표를 결합하여 추세를 판단하고 브레이크 거래를 고려합니다. 구체적인 장점은 다음과 같습니다:

1. 이동 평균 지표는 가격 트렌드 방향을 효과적으로 판단할 수 있다.
2. 파라볼릭 SAR 지표는 가격 전환점을 정확하게 판단할 수 있다.
3. Arnoud Legoux 이동 평균의 유연성이 높으며 변수를 통해 모양을 조정할 수 있습니다.
4. 이 두 개의 지표가 결합되어 단일 지표의 오류를 방지합니다.
5. 하루의 양과 양을 판단함으로써 불필요한 거래를 더 피할 수 있습니다.

위험

이 전략에는 다음과 같은 몇 가지 위험도 있습니다.

1. 잘못된 매개 변수 설정으로 인해 거래 빈도가 너무 높거나 너무 낮을 수 있습니다.
2. 이중 지표 조합 판단에서, 매개 변수 매칭이 잘못되면 전략 성능에도 영향을 미칠 수 있습니다.
3. 이동 평균 전략은 충격적인 상황에 덜 적응합니다.
4. 전략은 자금 관리 요소를 고려하지 않아 과도한 포지션 위험에 직면할 수 있습니다.

대응방법은 다음과 같습니다.

1. 매개 변수를 최적화하여 지표 일치도를 높여줍니다.
2. 자금 관리 전략을 최적화하고 단편 포지션을 제어합니다.
3. 더 많은 지표 필터와 함께, 잘못된 거래의 가능성을 줄여줍니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 방향으로 개선될 수 있습니다.

1. 개발 과정에서 기계 학습 모델을 도입하여 매개 변수를 자동으로 최적화합니다.
2. 고도의 자금 관리 전략, 고정금리 주문, 자금 인출 제어 등의 사용
3. 더 많은 보조 지표를 도입하고, 복합 거래 시스템을 구축하고, 시스템의 안정성을 향상시킵니다.
4. 회수 통제 전략을 최적화하고 손실 확산을 방지하기 위해 손실을 막는 방법을 도입합니다.
5. 더 빠른 시장 데이터와 주문 채널을 연결하는 Algo 거래 시스템을 구축

요약하다

이 전략은 전체적으로 브린 밴드와 이동 평균의 이중 지표 판단을 사용하며, 변수 최적화와 전략 조합의 측면에서 큰 최적화 공간이 있습니다. 더 많은 양적 방법을 도입함으로써 이 전략은 안정적인 수익을 창출하는 알고리즘 거래 전략으로 더욱 최적화 될 수 있습니다.