Estratégia de rastreamento de tendências com base na média móvel de velocidade de Hall e no filtro de Kalman

Visão geral

Esta estratégia combina as médias móveis de Hall e as ondas de Carman para identificar e acompanhar as tendências de preços, e é uma estratégia de acompanhamento de tendências. Ela usa as médias móveis de Hall de dois períodos diferentes para construir sinais de negociação e trabalha com as ondas de Carman para suavizar o processamento, com o objetivo de melhorar a qualidade do sinal e a estabilidade da estratégia.

Princípio da estratégia

• A estratégia usa uma média móvel de Hall de 24 períodos, hm, e uma média móvel de Hall de três períodos, hm3, para construir um sinal de negociação.

• Quando a hma é colocada acima da hma3, gera um sinal de compra; quando a hma é colocada abaixo da hma3, gera um sinal de venda.

• A estratégia é desativar o filtro de Kalman por defeito e, depois de ativar o filtro de Kalman, fazer o tratamento de Kalman para hma e hma3 para filtrar o excesso de ruído e melhorar a qualidade do sinal.

• As ondas de Kalman eliminam o ruído aleatório do sinal através de uma etapa de previsão e correção. A diferença entre cada medição e a previsão anterior é usada como um ponto de correção para prever com mais precisão o próximo valor de medição. A previsão e correção repetidas podem reduzir gradualmente o impacto do ruído, tornando o sinal mais suave.

• A estratégia usa o filtro de Carman para aumentar a estabilidade da estratégia de média móvel, excluindo os efeitos de flutuações aleatórias e acompanhando tendências contínuas.

Vantagens estratégicas

• Os sistemas de médias móveis duplas são mais capazes de identificar tendências contínuas do que as médias móveis simples.

• A média móvel de Hall é calculada de forma ponderada, dando maior peso aos preços recentes e captando as mudanças de preços de forma mais sensível.

• O filtro de Kalman pode filtrar eficazmente o ruído aleatório do sinal, reduzindo os falsos sinais e melhorando a qualidade do sinal.

• Os parâmetros da estratégia podem ser ajustados, e a duração do ciclo e os ganhos da onda de Kalman podem ser ajustados de acordo com o mercado e adaptados a diferentes situações.

• A estratégia usa a técnica de construção de sinais de ciclo intermédio para identificar tendências mais duradouras e evitar ser enganado por demasiadas oscilações aleatórias.

• A interface visual mostra o estado dos sinais e tendências de forma intuitiva, facilitando a operação.

Risco estratégico

• As estratégias de média móvel dupla são fáceis de produzir sinais errados em pontos de mudança de tendência e não conseguem capturar a mudança em tempo hábil.

• As médias móveis estão atrasadas e podem perder oportunidades de uma rápida reversão.

• Não é indicado para situações de forte oscilação, deve ser evitado durante a fase de subida de vibração.

• A configuração dos parâmetros do filtro de Kalman afeta o desempenho da estratégia, e um ganho excessivo pode filtrar um sinal eficaz.

• A configuração de ciclo longo não responde com precisão, enquanto a configuração de ciclo curto é facilmente afetada pelo ruído e precisa de ajustes de parâmetros de acordo com o mercado.

• O tempo de detenção de posições em aberto não é fixo, existem fases de ausência de posse, reduzindo a eficiência do uso de fundos.

Direção de otimização

• Pode-se experimentar o uso de parâmetros de otimização dinâmica de média móvel adaptativa, ajustando a duração do ciclo de acordo com a taxa de flutuação.

• Compartilhe os indicadores de volatilidade para avaliar a situação, evite a negociação em mercados de turbulência e negocie apenas quando a tendência for clara.

• Pode-se definir uma estratégia de parada de perdas para evitar a expansão dos prejuízos e aumentar a capacidade de controle de risco.

• Otimizar os parâmetros de filtragem de Kármán, equilibrando a sensibilidade de rastreamento e o grau de filtragem de ruído.

• Em combinação com outros indicadores, a eficácia do sinal é confirmada, como o indicador de quantidade de energia, a persistência da tendência da faixa de Bryn.

• Os parâmetros de treinamento podem ser usados por meios como a aprendizagem de máquina para tornar as estratégias mais robustas e adaptáveis.

Resumir

Esta estratégia pode ser eficaz para identificar tendências persistentes e melhorar a qualidade do sinal através de dupla média móvel de Hall e de ondas de Kalman. No entanto, é necessário prestar atenção à otimização de parâmetros, adaptação ao mercado e controle de risco para obter um rendimento estável.