이중 이동 평균 전환점 전략

개요

쌍평선 회전점 거래 전략은 평선 교차에 기반한 거래 전략이다. 그것은 두 개의 다른 매개 변수 설정의 이동 평균을 사용하여 회전 상황에 따라 입출시기를 결정한다. 이 전략은 간단하고 직관적이며 실행하기 쉽고 중장선 거래에 적합하다.

전략적 원칙

이 전략은 가격의 입력을 사용하여 두 가지 다른 매개 변수인 SMA1과 SMA2의 평균선을 계산한다. ROC 지표로 평선의 전환 상황을 판단한다. SMA1의 ROC 값이 설정된 긍정적 인 임계값을 초과할 때, SMA1은 상승으로 전환되어 SMA1의 상승 신호를 기록한다.

SMA1가 상향으로 전환되고 상위 K선 SMA2가 하향으로 전환되면 구매 신호가 생성되며, 더하기; SMA1가 하향으로 전환되고 상위 K선 SMA2가 상향으로 전환되면 판매 신호가 생성되며, 공백합니다.

이 전략은 거래 방향을 결정하기 위해 두 개의 평선 회전을 사용하며, 하나의 평선 회전을 통해 입시 시간을 확인하고, 두 개의 평선 교차를 통해 입시 시점의 트렌드가 변하는 것을 보장하여 가짜 돌파구를 효과적으로 필터링 할 수 있습니다.

장점 분석

• 쌍평선 교차 및 전환 판단을 사용하여 가짜 돌파구를 효과적으로 필터링하여 진입의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

• 일평선 전환과 함께 ROC 지표는 전환 시기를 명확하게 판단하여 빈번한 거래를 피할 수 있습니다.

• 중장선 쌍평선으로 주요 트렌드를 추적하여 큰 트렌드 수익을 얻을 수 있습니다.

• 전략 논리는 간단하고 명확하며, 구현을 이해하기 쉽고, 양적 거래 초보자에게 적합합니다.

• 다양한 시장 환경에 적응할 수 있는 커스터마이징 매개 변수, 강력한 적응력.

위험 분석

• 이중평평선 교차는 부진한 시장에서 많은 가짜 신호를 생성하여 손실을 초래할 수 있습니다.

• ROC 매개 변수는 정확하게 최적화되어야 합니다. 그렇지 않으면 전환 인식에 오류가 발생하여 전략 성능에 영향을 미칩니다.

• 큰 주기적인 불안 시장은 여러 번의 중단 손실을 유발할 수 있으며, 중단 손실 규모를 확장함으로써 피할 수 있습니다.

• 단 하나의 평형 지표에 기초하여 중요한 뉴스와 같은 급기한 사건에 대응하는 것이 어렵고 손실이 발생할 수 있습니다.

• 매개 변수 최적화 문제, 테스트 주기가 충분히 길고 다양한 분야를 포함하도록 주의해야 한다.

최적화 방향

• 이동평균 매개 변수를 최적화하여 최적의 평균주기 조합을 찾습니다.

• ROC 매개 변수를 최적화하여 회전 식별 정확도를 향상시킵니다.

• 사용자 지정 가격 레벨을 돌파할 수 있는 동적 중지 장치를 추가합니다.

• 거래량 지표의 트리거와 같은 부가 조건을 추가하여 가짜 돌파구를 피합니다.

• MACD, BOLL 등의 다른 지표와 결합하여 의사결정 효과를 향상시킵니다.

• 기계 학습과 같은 방법을 사용하여 자동으로 변수를 최적화하여 시장 변화에 적응합니다.

요약

쌍평선 회전점 전략은 전반적으로 간단한 실용적인 트렌드 추적 전략이다. 그것은 기본적인 평선 지표만을 필요로 하는 것으로 실현될 수 있으며, 논리적으로 명확하고 이해하기 쉽으며, 양적 거래 초보자에게 학습과 연습에 매우 적합하다. 매개 변수 최적화와 스톱 손실 메커니즘을 최적화함으로써 전략 안정성을 크게 향상시킬 수 있다. 다른 보조 지표와 결합하여 사용하면 전략 효과를 더욱 향상시킬 수 있다. 이 전략은 고도로 사용자 정의 가능하며 다양한 시장 환경에서 유연하게 적용될 수 있어 권장되는 쌍평선 거래 전략이다.

전반적인 설명

이중 이동 평균 전환점 전략 (Dual Moving Average Turning Point strategy) 은 이동 평균 크로스오버를 기반으로 한 트렌드 다음 전략이다. 서로 다른 매개 변수 설정을 가진 두 개의 이동 평균을 사용하여 전환 방향에 따라 입구와 출구 지점을 결정한다. 이 전략은 간단하고 직관적이며 구현하기 쉽고 중장기 거래에 적합하다.

전략 논리

이 전략은 가격 입수 소스로 가격을 사용하고 다른 매개 변수와 함께 두 개의 이동 평균, SMA1 및 SMA2를 계산합니다. 이동 평균의 회전 방향을 결정하기 위해 ROC 지표를 사용합니다. SMA1의 ROC 값이 긍정적 인 임계치를 초과하면 SMA1의 상승 회전으로 간주되며 상승 신호가 기록됩니다. SMA1의 ROC 값이 부정적인 임계치를 넘으면 SMA1의 하향 회전으로 간주되며 하락 신호가 기록됩니다. SMA2의 판단 논리는 비슷합니다.

SMA1가 상향으로 돌고 이전 바s SMA2가 하향으로 돌면, 사기 신호가 생성되어 길게 된다. SMA1가 하향으로 돌고 이전 바s SMA2가 상향으로 돌면, 판매 신호가 생성되어 짧게 된다.

이 전략은 거래 방향을 결정하기 위해 두 개의 이동 평균의 회전 방향을 사용하며 입시 시기를 확인하기 위해 하나의 이동 평균의 회전을 사용합니다. 이중 이동 평균 크로스오버는 시장 진출 시 트렌드가 변경되었음을 보장하며 잘못된 브레이크오프를 방지하는 데 도움이됩니다.

이점 분석

• 이중 이동 평균 크로스오버와 전환점을 사용하면 잘못된 브레이크오프를 효과적으로 필터링하고 입력 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

• 이동평균 전환점을 ROC 지표와 결합하면 전환점을 명확하게 파악하고 빈번한 거래를 피할 수 있습니다.

• 중장기 이중 이동평균을 채택하면 주요 트렌드를 추적하고 상당한 트렌드 수익을 얻을 수 있습니다.

• 전략 논리는 간단하고 명확하고 이해하기 쉽고 구현하기 쉽고 양상 거래 초보자에게 적합합니다.

• 커스터마이징 가능한 매개 변수들은 다양한 시장 환경에 적합하고 적응력이 강합니다.

위험 분석

• 이중 이동 평균의 크로스오버는 다양한 시장에서 많은 잘못된 신호를 발생시켜 손실을 초래할 수 있습니다.

• ROC 매개 변수는 정확한 최적화가 필요합니다. 그렇지 않으면 턴 인식에 오류가 발생하여 전략 성능에 영향을 미칩니다.

• 큰 주기적 범위 시장은 여러 번 스톱 손실을 유발할 수 있습니다. 스톱 손실 범위를 확장하면 피할 수 있습니다.

• 이동 평균에만 의존하면 주요 뉴스와 같은 갑작스러운 사건에 대응하기가 어렵고 손실로 이어질 수 있습니다.

• 매개 변수 최적화에서 과잉 적합 문제 주의하십시오. 테스트 기간은 다른 시장 조건을 포함하기에 충분히 길어야합니다.

최적화 방향

• 가장 좋은 이동 평균 기간 조합을 찾기 위해 이동 평균 매개 변수를 최적화합니다.

• ROC 매개 변수를 최적화하여 전환점 인식 정확도를 향상시킵니다.

• 사용자 정의 가격 수준을 깨는 데 기반한 동적 스톱 로스 같은 스톱 로스 메커니즘을 추가합니다.

• 부진을 피하기 위해 부피 지표와 같은 추가 조건을 추가합니다.

• 의사결정을 개선하기 위해 MACD, BOLL 같은 다른 지표를 포함합니다.

• 기계 학습 등을 사용하여 매개 변수를 자동으로 최적화하고 시장 변화에 적응합니다.

요약

요약하자면, 이중 이동 평균 전환점 전략은 트렌드를 따르는 전략으로 간단하고 실용적입니다. 기본 이동 평균 지표와 함께 구현 할 수 있으며 명확하고 이해하기 쉬운 논리를 가지고 있으며 양자 거래 초보자가 배우고 연습하기에 매우 적합합니다. 매개 변수 최적화 및 스톱 손실 최적화로 전략 안정성이 크게 향상 될 수 있습니다. 다른 보조 지표와 결합하면 전략을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 매우 사용자 정의 가능한 전략은 다양한 시장 환경에 유연하게 적용 될 수 있으며 권장되는 이중 이동 평균 거래 전략입니다.

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