Tendência após estratégia de negociação de regressão baseada em regressão linear e média móvel

Resumo

Esta estratégia projeta uma tendência simples seguindo o sistema de negociação baseado na linha de regressão linear e na linha média móvel. Ela vai longa quando a linha de regressão linear cruza acima da média móvel e vai curta quando a linha de regressão linear cruza abaixo. Enquanto isso, ela usa a inclinação da linha de regressão para filtrar alguns sinais de negociação e só entra quando a direção da tendência coincide.

Nome da estratégia

Tendência na sequência da estratégia de negociação de regressão

Princípio da estratégia

Os principais componentes desta estratégia incluem:

1. Calcular a média móvel simples de N dias (SMA)
2. Calcular a linha de regressão linear dos últimos N dias
3. Ir longo quando o preço de fechamento cruza acima da SMA e é superior à linha de regressão
4. Caso o preço de fechamento cruze abaixo da SMA e seja inferior à linha de regressão
5. Defina o preço stop loss e o preço take profit

A linha de regressão linear pode se encaixar bem na direção da tendência nos períodos recentes. Ela pode ajudar a julgar a direção geral da tendência. Quando o preço quebra a linha SMA, precisamos determinar se a direção da linha de regressão linear é consistente com essa quebra. Somente quando as duas direções são consistentes, um sinal de negociação é gerado. Isso pode filtrar algumas falhas.

Além disso, a estratégia também define um mecanismo de stop loss. Quando o preço atinge a linha de stop loss, feche as posições para parar a perda.

Vantagens da estratégia

A estratégia apresenta as seguintes vantagens:

1. Combinar indicador de tendência e indicador de ruptura para evitar falhas e melhorar a qualidade do sinal
2. Use regressão linear para determinar a direção da tendência para filtragem da tendência, apenas vá longo na tendência de alta e vá curto na tendência de baixa
3. Estabelecer o stop loss e o take profit para controlar o risco
4. Regras claras e fáceis de entender
5. Apenas alguns parâmetros para ajustar sem muita complexidade

Análise de riscos

A estratégia apresenta também alguns riscos:

1. Podem ser gerados mais sinais de negociação errados no mercado de gama
2. As configurações de médias móveis e períodos de regressão precisam de testes e otimização extensos, configurações inadequadas podem afetar o desempenho da estratégia
3. O valor da posição em risco deve ser calculado de acordo com o método de classificação da posição em risco.
4. Baseado apenas em indicadores técnicos sem combinar fatores fundamentais

Em relação a estes riscos, podemos otimizar a partir dos seguintes aspectos:

1. Considerar a suspensão da estratégia ou a utilização de outros indicadores para filtragem no mercado limitado por intervalo
2. Backtest extensivamente para encontrar os parâmetros ideais
3. Otimizar e ajustar dinamicamente a posição de stop loss
4. Combinar dados económicos e outros fatores fundamentais

Orientações de otimização

Os principais aspectos para otimizar a estratégia incluem:

1. Adicionar outros indicadores auxiliares para avaliar as condições de mercado e evitar a negociação em períodos de variação
2. Otimizar o tipo de média móvel, como média móvel dupla, média móvel tripla, etc.
3. Analisar ainda mais a inclinação da linha de regressão e adicionar inclinação regras de julgamento
4. Incorporar indicadores de volatilidade para definir níveis dinâmicos de stop loss e take profit
5. Utilize métodos de aprendizagem de máquina para otimizar automaticamente parâmetros

Conclusão

Esta estratégia integra a função de tendência após as médias móveis e a capacidade de julgamento da tendência da regressão linear, formando um sistema de negociação relativamente simples. Pode alcançar bons resultados em mercados de forte tendência. Ainda precisamos de um extenso backtesting e otimização nos parâmetros e regras, e controle de risco adequado. Então esta estratégia deve ser capaz de obter retornos de investimento estáveis.