ChaoZhang
개요
이 전략은 다양한 유형의 평균을 계산하여 (Simple Moving Average SMA, Index Moving Average EMA, Hull Moving Average HMA, and Quantitative Weighted Moving Average VWMA) 그리고 그 교차점을 찾아, 시장 추세를 판단하고 추세를 따라합니다. 더 짧은 평균이 아래에서 더 긴 평균을 통과하면 구매 신호를 생성합니다. 더 짧은 평균이 위에서 아래에서 더 긴 평균을 통과하면 판매 신호를 생성합니다.
전략 원칙
이 전략은 주로 두 개의 다른 평행선 사이의 관계를 비교하여 시장 움직임을 판단한다. 구체적으로, 입력 파라미터를 통해 두 개의 평행선의 유형과 길이를 설정한다. 그 중 첫 번째 평행선의 길이는 장기 흐름을 나타내고; 두 번째 평행선의 길이는 현재 단기 흐름을 나타낸다.
단기평균선이 아래에서 장기평균선을 통과할 때, 단기 경향이 강해지고, 물가가 상승 경향에 들어서, 따라서 이 교차점에서 구매 신호를 발산한다. 반대로, 단기평균선이 위로부터 장기평균선을 통과할 때, 단기 경향이 약해지고, 물가가 하향 경향에 들어서, 따라서 이 교차점에서 판매 신호를 발산한다.
이런 평평한 평평한 판단을 통해 시장의 추세에 따라 거래한다.
전략적 이점
- 평균선 교차 판단을 이용하는 주요 경향, 클래식하고 실용적인 기술 지표
- 다양한 종류의 평행선 조합을 지원하고, 높은 유연성
- 전략 논리는 간단하고 명확하며, 구현을 이해하기 쉽고, 거래량을 자동화하는 데 적합합니다.
- 다양한 시장 환경에 적용할 수 있는 유연한 구성 요소
위험 분석
- 평균선은 지연성이 있으며, 교차 신호가 발송될 때, 가격 움직임이 이미 발생했거나 반전 지점에 가까워질 수 있으며, 약간의 지연 오류가 발생할 위험이 있습니다.
- 트렌드 판단은 잘못된 판단으로 인해 불필요한 손실을 초래할 수 있습니다.
- 평균선 변수를 합리적으로 구성해야 합니다. 다른 변수는 결과의 큰 차이를 초래할 수 있습니다.
위험 해결 방법:
- 시장 변화에 대한 민감성을 높이기 위해 평균 주기를 적절하게 단축하십시오.
- 다른 지표와 함께 검증하여 잘못된 판단을 피하십시오.
- 매개 변수 최적화 방법: 탐색, 기계 학습, 유전 알고리즘 등
- 포지션 규모와 스톱포인트에 대한 적절한 통제
전략 최적화 방향
- 다른 지표 필터를 추가하여 여러 지표 판단과 결합하여 의사 결정의 정확성을 향상시킵니다.
- 시장 환경에 따라 평균 선 변수를 자동으로 조정합니다
- 기계 학습 알고리즘과 결합된 자동 우수성 매개 변수
- 손해 방지 전략의 최적화
요약하다
이 전략은 평선 교차 판단 주요 트렌드의 고전적 사고를 기반으로, 다른 평선의 조합을 통해 유연하게 적용된다. 전략 논리는 간단하고, 구현하기 쉽고, 자동화 거래에 적합하다. 전반적으로 이 전략은 실용성이 있지만, 몇 가지 개선 최적화 공간도 있다. 매개 변수 최적화, 다른 필터 판단을 추가하는 등의 방법을 통해 전략 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있다.
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