Quantitative Handelsstrategien für festgelegte Stop-Loss-Ausgänge

Übersicht

Diese Strategie wird als Quantitative Trading Strategie mit einem Durchbruch der dynamischen Bewegungshäufigen Durchschnittslinie bezeichnet. Die Hauptidee der Strategie ist es, jeden Montag zu handeln, wenn der Preis unter der dynamischen Bewegungshäufigen Durchschnittslinie von 115 Zyklen schließt.

Die Strategie

Die Strategie basiert hauptsächlich auf den Indikatorsignalen der Hull-Moving Average und den periodischen Handelsregeln.

Zunächst wird in jedem Montagsgeschäftszeitraum entschieden, ob der Kurs unterhalb der Hull-Moving Average von 115 Zyklen geschlossen wird, und wenn die Bedingungen erfüllt sind, werden lange Einstiege durchgeführt. Die Hull-Moving Average reagiert schneller auf Preisänderungen und ist empfindlicher auf Trends, so dass das Indikatorsignal die Genauigkeit der Einstiegszeiten verbessert.

Zweitens wird der Ausgang aus dem Gleichgewicht unbedingt in der Handelszeit jeden Mittwoch ausgeführt. Durch diese periodische Vorgehensweise kann die Auswirkungen von Störfällen vermieden und die Wahrscheinlichkeit eines Rücktritts verringert werden. Gleichzeitig wird ein fester Prozentsatz von Stopp- und Stop-Loss-Punkten gesetzt, um das Risiko und die Gewinne für jeden Handel zu kontrollieren.

Schließlich kann durch die kurze Zeitspanne und die hohe Frequenz der Positionshaltung eine gewisse Anpassung der Positionen ermöglicht werden, die das Risiko eines einzelnen Handels reduziert.

Stärkenanalyse

Die Strategie bietet folgende Vorteile:

1. Die Verwendung der Hull-Moving Average als Einstiegssignalindikator kann die Präzision der Einstiegszeitwahl verbessern und Trendchancen erfassen.

2. Durch eine regelmäßige Abreise können die Risiken irrationaler Handlungen vermieden und die Wahrscheinlichkeit eines Rücktritts reduziert werden.

3. Ein fester Stop-Loss-Punkt kann das Risiko-Gewinn-Verhältnis eines einzelnen Deals sehr gut kontrollieren.

4. Die hohe Frequenz der Transaktionen ist günstig für die Anpassung der Positionen und reduziert das Risiko eines einzelnen Transaktions.

5. Die Strategie-Regeln sind einfach, klar, leicht zu verstehen und zu implementieren und eignen sich für die Algorithmierung von quantitativen Transaktionen.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch einige Risiken, darunter:

1. Es kann zu einer langen Aufwertung des Marktes kommen, was zu einer höheren Wahrscheinlichkeit führt, dass der Markt nach dem Eintritt gefangen wird.

2. Die Einstellung eines festen Stopp-Loss-Punkts ist nicht flexibel genug, was zu einem zu frühen oder zu späten Stopp führen kann.

3. Wenn ein großer und plötzlicher Marktvorfall eintritt, kann ein periodischer Ausgang zu größeren Verlusten führen.

4. Häufige Transaktionen erhöhen die Transaktionskosten und die Auswirkungen von Gleitpunkten.

5. Die Einstellung von Parametern (z. B. Berechnungszykluslänge usw.) kann die Strategieperformance beeinträchtigen.

Um diese Risiken zu reduzieren, können folgende Optimierungsmaßnahmen berücksichtigt werden:

1. Sie müssen sich vor dem Eintritt über die Marktlage entscheiden und sich nicht während des Eintritts aufhalten.

2. Setzen Sie einen dynamischen Gleit-Stopp-Stopp-Verlust oder erwägen Sie, mehrere feste Stopp-Stopp-Verlustpunkte im Voraus zu setzen.

3. Der Handel wird vor und nach wichtigen Ereignissen ausgesetzt, um starke Marktfluktuationen zu vermeiden.

4. Die Frequenz der Transaktionen und die Auswirkungen von Transaktionskosten und Gleitpunkten werden angemessen reduziert.

5. Die Optimierung der Parameter-Einstellungen und die Durchführung von Stabilitätsprüfungen machen die Strategie stabiler.

Optimierung

Die Strategie hat noch Raum für weitere Optimierungen, insbesondere in den folgenden Bereichen:

1. Methoden wie maschinelles Lernen werden verwendet, um die Parameter der gleitenden Mittelwerte dynamisch zu optimieren, um die Indikatorsignale genauer zu machen.

2. Versuche, verschiedene Indikatoren zu kombinieren und kompliziertere Ein- und Ausstiegsregeln zu entwerfen.

3. Ein automatischer Stopp-Loss-Mechanismus, der sich an unterschiedliche Zeitabschnitte und Marktbedingungen anpasst.

4. Einige von ihnen sind in der Lage, sich mit dem Risiko zu identifizieren und sich zu vernetzen.

5. Es wurde ein Modul für den Abbruch der Wiederherstellung der Macht entworfen, um die Strategie für wichtige Ereignisse wie die Abspaltung von Aktien zu erleichtern.

6. Es wurde ein Festplatten-Verifizierungsmodul hinzugefügt, um die Ausführung von Prüfstrategien auf der Festplatte zu überprüfen.

Durch die Integration und Optimierung von Methoden wie Maschinelles Lernen, Indikatorkombinationen, Adaptive Stop-Loss, Risikomanagement und so weiter kann die Strategie stärker stabil und profitabel sein. Die Einbeziehung von Praxisverifizierungsmechanismen ist ein wichtiges Mittel, um die Strategie weiter zu verbessern. Dies sind die wichtigsten Richtungen, in denen die Strategie optimiert werden kann.

Zusammenfassung

Die Strategie basiert auf dem Hull Dynamic Moving Average-Signal-Eintritt und den Ideen von Fixed-Period-Ausgängen und bietet Vorteile wie genaue Signal-Genauigkeit, eine geringe Rücktrittswahrscheinlichkeit und die Kontrolle von Stop-Loss-Einzelhandelungen. Es gibt jedoch auch Probleme mit der Einbindung, der unzumutbaren Einstellung von Stop-Loss-Einrichtungen. Zukünftige Optimierungsrichtungen umfassen die Einführung von Machine Learning und komplexeren Kombinationen von mehreren Indikatoren, das Entwerfen von anpassungsfähigen Stop-Loss-Mechanismen, das Hinzufügen von Abbruchpunkt-Rückgängigkeits- und Disk-Verifizierungsmodulen. Durch den integrierten Einsatz dieser Maßnahmen werden die Stabilität und die Profitabilität der Strategie verbessert.