Estratégias de negociação de aprendizado de máquina prontas para uso

Visão geral

Esta estratégia utiliza métodos de aprendizagem de máquina para implementar uma estratégia de negociação automatizada e pronta para usar. Integra vários indicadores e modelos que geram automaticamente sinais de negociação e executam operações de compra e venda com base nos sinais.

Princípio da estratégia

A estratégia baseia-se principalmente nos seguintes pontos:

1. Usando a linha média de casco para determinar a direção da tendência do mercado
2. Utilização da EMA para determinar tendências a curto e médio prazo
3. Utilizando o canal de entidade K para determinar a posição de suporte/resistência
4. Utilização de preços de abertura e de fechamento de SECURITY de múltiplos ciclos para tomar decisões

Concretamente, a estratégia traça uma linha média de casco, uma EMA de 13 ciclos e uma EMA de 21 ciclos. A direção da tendência de curto e médio prazo é determinada pelo estado de vazio da EMA. A combinação com a linha média de casco determina a tendência de períodos mais longos.

Antes de ajustar a posição, a estratégia se baseia nos níveis de suporte e resistência correspondentes aos preços mais altos e mais baixos no canal físico. Isso evita a geração de sinais de negociação em áreas de preços críticos.

Finalmente, a estratégia chama o preço de abertura e o preço de fechamento de 60 ciclos, gerando um sinal de compra quando o preço de fechamento atravessa o preço de abertura e um sinal de venda quando o preço de fechamento atravessa. Assim, a lógica de negociação completa.

Análise de vantagens estratégicas

A maior vantagem desta estratégia é que ela combina os indicadores de aprendizado de máquina e análise técnica para criar um programa de negociação automatizado com clareza lógica, com parâmetros ajustáveis e fácil de operar.

1. Combinação de múltiplos indicadores para melhorar a precisão do sinal

A estratégia não se baseia apenas em um ou dois indicadores, mas em vários fatores, como tendências, resistência de suporte e breakouts de preços, aumentando significativamente a confiabilidade e a precisão do sinal.

1. Configuração de parâmetros flexível

O comprimento da linha média do casco, o número de ciclos de EMA e o número de ciclos de cruzamento de fechamento de liquidação podem ser ajustados por meio de parâmetros, permitindo que a estratégia seja flexível para adaptar-se a diferentes condições de mercado.

1. Sinais de negociação automática

Os sinais de negociação baseados em indicadores e preços cruzados podem ser automaticamente acionados para comprar e vender sem necessidade de julgamento manual, reduzindo a dificuldade de operação.

1. Apresentação de visualização

Os gráficos da estratégia podem mostrar claramente a estrutura do mercado, o estado da tendência e os preços-chave, mostrando intuitivamente a base de julgamento da estratégia.

Análise de Riscos

Apesar da otimização multifacetada da estratégia, existem alguns riscos potenciais:

1. Não é possível acompanhar a evolução da situação.

Em situações de forte flutuação de preços, os indicadores podem falhar ou atrasar, o que impede a estratégia de acompanhar as mudanças de preços em tempo hábil. Os parâmetros precisam ser otimizados para se adaptar a essa situação.

1. Há uma taxa de erro de sinal.

De acordo com os indicadores e modelos de sinais de negociação, há algumas situações de falhas ou falhas. Isso requer a melhoria da qualidade do sinal através da combinação de mais sinais auxiliares.

1. Risco de MIX de múltiplos espaços

A estratégia de fazer mais shorting ao mesmo tempo, se o julgamento errado, corre o risco de perder em ambos os lados. Isso requer um rigoroso corte de perdas ou redução de posição para controlar.

1. Riscos de otimização

A configuração de parâmetros é muito complexa e corre o risco de ser otimizada. Isso requer simplificação do sistema e controle do número de combinações de parâmetros.

Direção de otimização da estratégia

A estratégia ainda tem espaço para otimização, principalmente em relação aos seguintes aspectos:

1. Adicionar mais sinais de indicadores

Além dos indicadores já existentes, pode-se introduzir mais indicadores auxiliares, como o canal BOLL, o indicador KD, etc., para enriquecer a base de julgamento do sistema.

1. Aplicar modelos de aprendizagem profunda

Usar indicadores simples como características, treinar modelos de aprendizagem profunda como LSTM para melhorar a qualidade do sinal.

1. Combinação de dados básicos

Adicionar fatores básicos, como dados macroeconômicos e informações sobre políticas, para otimizar a tomada de decisões em grande escala.

1. Gestão de riscos e posições

Introduzir estratégias de stop loss, ajustar o tamanho da posição de acordo com a volatilidade da receita da estratégia e controlar rigorosamente o risco.

Resumir

Esta estratégia integra vários indicadores, como tendências, resistência de suporte e ruptura, e usa métodos de aprendizado de máquina para implementar um programa de negociação quantitativa automática e imediata. Ela tem vantagens como diversidade de pacotes de indicadores, ajustabilidade de parâmetros e automação de sinais, mas também enfrenta alguns problemas como desvio de rastreamento, erro de sinal e MIX de múltiplos espaços. No futuro, mais indicadores auxiliares e modelos serão introduzidos, combinando fatores básicos e posicionamento dinâmico.