Sistema de estratégia de rastreamento de tendências inteligente baseado na estimativa do kernel Nadaraya-Watson e no cruzamento da média móvel

Visão geral

A estratégia é um sistema de negociação de acompanhamento de tendências baseado no método de estimativa do núcleo de Nadaraya-Watson e no cruzamento de médias móveis. A estratégia usa o processamento de dados de preços através da função do núcleo de Gauss, combinando sinais de cruzamento de médias móveis para capturar tendências de mercado e realizar negociações inteligentes de acompanhamento de tendências. A estratégia usa o gerenciamento de posições por porcentagem, usando 10% de participação em cada conta por defeito.

Princípio da estratégia

O núcleo da estratégia é o método de estimativa do núcleo de Nadaraya-Watson, que usa a função do núcleo de Gauss para suavizar os dados de preço sem parâmetros. A implementação específica inclui os seguintes passos:

1. Peso calculado usando a função Gaussian Core, com o parâmetro de largura de banda h definido como 8.0
2. Exacerbação ponderada dos últimos 500 pontos de dados
3. Calculação de uma média móvel simples (SMA) de dados depois de suavizar, com um período de retorno de 15 ciclos
4. Quando a média móvel é atravessada em uma curva de planejamento, um sinal de multiplicidade é gerado.
5. Um sinal de vazio é gerado quando uma média móvel é atravessada por uma curva de planejamento
6. Usar variáveis de status de posição para acompanhar a posição atual e evitar a abertura de posições repetidas

Vantagens estratégicas

1. Utilização de métodos de estimativas não paramétricas, sem a necessidade de assumir distribuição de dados, para melhor adaptação às mudanças do mercado
2. A suavização da função do núcleo de Gauss pode reduzir efetivamente o impacto do ruído e melhorar a qualidade do sinal
3. Combinado com a verificação cruzada de médias móveis, reduz os sinais falsos
4. Utilização de um sistema de gestão de posições para controlar as lacunas de risco
5. Código simples, eficiente, fácil de manter e otimizar
6. Uma lógica estratégica clara para transações em vários períodos de tempo

Risco estratégico

1. Risco de sensibilidade de parâmetros: a escolha da largura de banda h e da média móvel de períodos afetam significativamente o desempenho da estratégia
2. Risco de atraso: as estimativas nucleares e as médias móveis têm um certo atraso, podendo perder situações dramáticas
3. Risco de mercado em choque: Falso sinal pode ser gerado em mercados em choque horizontal
4. Gastos computacionais: necessidade de processar uma grande quantidade de dados históricos que podem afetar a performance em tempo real
5. Risco de sobreajuste: a otimização de parâmetros pode levar a um excesso de ajuste de dados históricos

Direção de otimização da estratégia

1. Introdução de banda larga adaptável: ajuste dinâmico dos parâmetros de banda larga de acordo com a volatilidade do mercado
2. Aumentar a filtragem do cenário de mercado: adicionar indicadores de intensidade de tendência para abrir posições em mercados de forte tendência
3. Mecanismos de parada de perda otimizados: design de parada de perda dinâmica baseado na volatilidade
4. Melhorar o gerenciamento de posições: ajustar o tamanho das posições de acordo com a intensidade dos sinais e as flutuações do mercado
5. Introdução à análise de múltiplos ciclos de tempo: julgamento de tendências em combinação com ciclos mais longos

Resumir

A estratégia combina de forma inovadora a estimativa de núcleo de Nadaraya-Watson com a análise técnica tradicional, construindo um robusto sistema de acompanhamento de tendências. Através do cruzamento de núcleos de Gauss e de médias móveis, capta eficazmente as tendências do mercado, controlando o risco. A estratégia tem uma boa escalabilidade e espaço de otimização, adequada para desenvolvimento e aplicação prática.