Estratégia de Longo LSMA Super Trend

Visão geral

A estratégia de múltiplos LSMA de tendência super é uma estratégia de múltiplos que combina o indicador de tendência super com a média móvel da LSMA. É aplicável a mercados de tendência de longo prazo, como ações e criptomoedas, e é mais eficaz em um maior período de tempo.

Princípio da estratégia

As regras de negociação da estratégia são as seguintes:

Sinais de entrada múltiplos: quando o indicador de tendência super emitir um sinal de entrada múltipla e o preço de fechamento estiver acima da média móvel da LSMA.

Sinais de saída múltiplos: Quando o indicador de tendência super emitir um sinal de fechamento, a posição de equilíbrio é muito simples.

Isso é, usar a super tendência para determinar a direção da grande tendência, e usar a LSMA para determinar o ponto de entrada específico.

Análise de vantagens

Esta estratégia combina o acompanhamento de tendências e as médias móveis para capturar as grandes tendências, mas também pode usar o filtro de linha média para evitar erros. Comparado ao uso de indicadores de tendências ou de linha média, o risco pode ser melhor controlado.

Além disso, a super tendência tem um certo atraso em si, e combinada com a característica de suavização do LSMA, pode filtrar efetivamente o ruído do mercado e evitar ser enganado por falsas rupturas.

Análise de Riscos

O maior risco da estratégia é a incapacidade de determinar com precisão o ponto de reversão da tendência. Quando a tendência se desvia, pode ocorrer uma expansão dos prejuízos devido à supertrend e ao atraso da LSMA.

Além disso, a configuração de parâmetros também pode afetar o desempenho da estratégia. Se o parâmetro ATR ou o parâmetro do fator estiver mal configurado, o efeito de julgamento de super tendência será descontado; Se o ciclo LSMA for muito curto, o efeito de filtro será ruim e será facilmente afetado pelo ruído. Portanto, a otimização de parâmetros é crucial.

Direção de otimização

A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:

1. Utilizando algoritmos de aprendizagem de máquina para otimizar automaticamente os parâmetros para que eles sejam mais adequados a diferentes ambientes de mercado.

2. Aumentar o mecanismo de parada de perdas. Quando os prejuízos atingem a amplitude de parada de perdas pré-estabelecida, a parada de parada de liquidação é obrigatória.

3. Aumentar o módulo de gerenciamento de posições. Aumentar posições apropriadamente quando uma grande tendência é formada; Reduzir posições quando a tendência é concluída.

4. Adicionar mais indicadores de filtragem, como indicadores de taxa de flutuação, indicadores de energia quântica, etc., para evitar o risco de reversão da tendência.

5. O uso de modelos de aprendizagem profunda para determinar tendências, em vez de simples determinação de super tendências, torna a determinação de tendências mais inteligente.

Resumir

A estratégia multi-cabeça LSMA de super-tendência integra os benefícios dos indicadores de acompanhamento de tendência e indicadores de linha média, tanto para capturar a direção geral em um período de tempo mais longo quanto para usar o ruído de filtragem de linha média. Através da otimização de parâmetros, do mecanismo de parada de perdas e do reforço do módulo de controle de risco, a estratégia pode aumentar ainda mais a lucratividade e o controle de risco, tornando-se uma estratégia quantitativa muito prática.