EMA와 RSI를 기반으로 한 강력한 양적 거래 전략

개요

이 전략은 황금 의 십자 법칙이라고 하며, 지수 이동 평균 ((EMA) 와 상대적으로 강한 지수 ((RSI) 를 동시에 결합한 양적 거래 전략이다. 그것의 주요 아이디어는 높은 수요 구역에서 구매하고, 높은 공급 구역에서 판매하고, EMA를 사용하여 전체 트렌드 방향을 판단하고, RSI를 사용하여 과매도 과매도 지역을 판단한다.

전략 원칙

이 전략은 먼저 50일 EMA와 14일 RSI를 계산한다. 그리고는 높은 수요 지역과 높은 공급 지역의 브린 대역을 설정한다. 가격이 50일 EMA보다 높고 RSI가 55보다 높을 때 구매 신호이다. 가격이 50일 EMA보다 낮고 RSI가 45보다 낮을 때 판매 신호이다. 전략의 진입 지점은 높은 수요 지역에서 구매하고 높은 공급 지역에서 판매하는 것이다.

구체적으로 말해서, 상쇄 가격이 50일 EMA보다 높고 높은 수요 지역에서 구매 신호를 발송합니다. 상쇄 가격이 50일 EMA보다 낮고 높은 공급 지역에서 판매 신호를 발송합니다. 이렇게하면 EMA를 사용하여 대략적인 추세를 판단하고, RSI를 사용하여 초과 판매 지역을 판단하고, 극한 지역에서 역전술 거래를 수행하여 더 높은 승률을 얻습니다.

우위 분석

이 전략은 EMA와 RSI의 이중 지표를 결합하여 시장의 추세와 과매도 과매도 지역을 효과적으로 판단할 수 있습니다. EMA는 가격을 평평하게하고, 큰 추세를 판단하고, RSI는 지역 조정 공간을 판단합니다. 둘은 상호 보완하여 잘못된 신호를 피합니다.

또한, 이 전략은 높은 수요 지역과 높은 공급 지역 개념을 추가하여, 브린 벨트 설정을 이용한 과매매 과매매 구역이다. 이렇게하면 대부분의 잡음을 필터링하여 극한 지역에서만 손을 대어 전략의 승률을 높일 수 있다.

전체적으로, 이 전략은 여러 지표와 개념을 통합하여, 다양한 도구의 장점을 활용하여, 강력한 가치 주식 선택과 선택시스템을 형성하여, 높은 수익률을 얻을 수 있습니다.

위험 분석

이 전략의 가장 큰 위험은 부린띠의 설정에 있다. 높은 수요 지역과 높은 공급 지역이 너무 크고 너무 작으면 전략의 빈번한 손실을 초래한다. 상이한 주식 특성과 시장 환경에 따라 튜닝 파라미터가 필요하다.

또 다른 잠재적인 위험은, 만약 시장상황이 장기적으로 상위 또는 하위 수치를 나타낸다면, EMA와 RSI가 동시에 잘못된 신호를 발산할 확률이 발생할 것이다. 이 경우, 인공적으로 개입하여 전략을 중단하고, 엄청난 손실을 피해야 한다.

최적화 방향

첫째, 이 전략은 기계 학습 알고리즘을 도입하여 매개 변수를 동적으로 최적화 할 수 있습니다. 예를 들어, 강도 학습을 사용하여 브린 대역 상하계를 조정하거나 LSTM을 사용하여 EMA와 RSI의 매개 변수를 최적화합니다.

둘째, 이 전략은 텍스트 수집과 자연어 처리 기술을 결합하여 시장 감정 지표를 확보하여 거래 결정을 지원할 수 있습니다. 극한 시장 감정이 발생할 때 수동 개입 전략은 위험을 효과적으로 회피 할 수 있습니다.

셋째, 이 전략은 주식 선택 전략과 결합될 수 있다. 먼저, 딥러닝과 같은 방법을 사용하여 성장 잠재력을 가진 지표를 선택한다. 그리고 나서 이 전략을 사용하여 선택한다. 따라서 전체적으로 전략의 효과를 향상시킨다.

요약하다

이 전략은 전반적으로, 지표의 조합이 적절하고, 장점은 분명하며, 위험을 효과적으로 통제한다. 기계 학습 및 텍스트 분석과 같은 기술을 도입하여 최적화하면 전략 효과를 더욱 향상시키고, 새로운 세대의 수치화 전략의 모범이 될 것으로 기대된다.