평균 최상위 최상위 최하위 낮은 스윙어 전략

전반적인 설명

이것은 암호화폐와 주식과 같은 트렌딩 시장에 설계된 전체 가격 액션 전략입니다. 그것은 순전히 2 개의 다른 길이, 더 빠르고 느린 것을 사용하여 가장 높은 최고와 가장 낮은 낮은 계산에 의해 만들어집니다.

전략 논리

이 전략은 입출을 결정하기 위해 가장 낮은 가격과 가장 높은 가격과 그 평균의 두 가지 다른 사이클 길이를 사용합니다. 구체적으로, 평균 최저 가격, 평균 최고 가격 및 각각 9 사이클 및 26 사이클의 이 두 평균의 평균을 계산합니다. 닫기 가격이 동시에 다른 사이클의 두 평균보다 높을 때 길고 닫기 가격이 동시에 다른 사이클의 두 평균보다 낮을 때 짧습니다.

롱의 구체적인 논리는: 닫기 가격은 9주기의 가장 높고 가장 낮은 가격의 평균보다 높고, 26주기의 평균보다 높고, 두 평균의 평균보다 높습니다. 세 가지 조건이 모두 충족되면, 그것은 길습니다.

단축의 구체적인 논리는 다음과 같습니다. 닫기 가격은 9주기의 가장 높고 가장 낮은 가격의 평균보다 낮고, 26주기의 평균보다 낮고, 두 평균의 평균보다 낮습니다. 세 가지 조건이 모두 충족되면 단축됩니다.

길든 짧든, 역 신호가 있을 때 손실을 줄이는 것을 선택하세요.

이점 분석

이 전략은 다음과 같은 주요 장점을 가지고 있습니다.

1. 이중 시간 프레임 분석을 사용하면 추세를 더 잘 판단하고 정확도를 높일 수 있습니다.

2. 가장 높은 가격과 가장 낮은 가격에 기반을 두면 효율적으로 유출을 포착할 수 있습니다.

3. 필터링을 위해 여러 이동 평균을 사용하는 것은 신호 신뢰성을 높이고 노이즈 간섭을 피합니다.

4. 트렌드 특성을 가진 대부분의 시장에 적용되는 순수한 가격 행동 전략입니다.

5. 완전히 자동화된 거래는 인간의 오류의 가능성을 제거합니다.

위험 분석

이 전략은 또한 몇 가지 위험을 가지고 있습니다.

1. 통합 스톱 로스 모듈이 없습니다. 손실의 확장이 위험합니다. 이동 스톱 로스 또는 퍼센트 스톱 로스는 단일 손실을 제어하기 위해 추가 될 수 있습니다.

2. 범위에 묶인 시장에서 잘못된 신호를 생성하고 과잉 거래하는 것이 쉽습니다. 기간 매개 변수를 조정하거나 필터를 추가 할 수 있습니다.

3. 개별 주식과 시장 사이의 관계의 영향은 고려되지 않으며 시스템적 위험이 여전히 존재합니다. 이러한 위험을 제어하기 위해 여러 요소 모델을 고려 할 수 있습니다.

4. 백트테스트 데이터가 충분하지 않으면 과장 적합으로 이어질 수 있습니다. 견고성 테스트는 더 긴 시간 프레임과 더 많은 시장에서 수행되어야합니다.

최적화 방향

이 전략에는 여전히 최적화의 여지가 있습니다.

1. 주기 매개 변수들은 최상의 조합을 찾기 위해 테스트 최적화를 계속할 수 있습니다.

2. 이동 스톱 손실을 추가하는 것을 고려하십시오. 단일 손실을 제어하기 위해 후속 스톱 손실을 추가하십시오.

3. 다른 시장이나 심지어 다른 품종을 테스트하여 적용 가능성을 탐구 할 수 있습니다.

4. 결정에 도움이 되는 기계 학습과 같은 특정 알고리즘 트레이딩 모듈을 추가할 수 있습니다.

5. 여러 요소 모델은 판단에 더 많은 변수를 도입하고 안정성을 향상시키는 것을 고려할 수 있습니다.

결론

요약하자면, 이 듀얼 타임 프레임 최고 최고 및 최저 낮은 평균 전략은 강력한 트렌드 추적 기능을 가지고 있으며 암호화폐와 같은 고 변동성 시장에 적합합니다. 신호 품질을 향상시키기 위해 여러 층의 필터링을 사용하여 출입 시기를 위해 효과적으로 브레이크아웃 판단을 사용합니다. 매개 변수 최적화, 스톱 손실 모듈 추가, 보조 알고리즘 및 기타 수단이 전략을 더욱 향상시키기 위해 사용될 수 있으며, 장기적으로 보유 가치가있는 효율적이고 안정적인 전략이됩니다.