Стратегия вырыва волатильности цен на основе двойных скользящих средних

Обзор

Основная идея этой стратегии заключается в том, чтобы использовать волатильность цен для оценки рыночных тенденций. Когда волатильность повышается, это означает, что рынок формирует новую тенденцию. А когда волатильность снижается, это означает, что текущая тенденция заканчивается. Стратегия рассчитывает процентное изменение цены, а затем фильтрует его с помощью двойных скользящих средних, чтобы получить индикатор, отражающий волатильность цен. Она генерирует сигналы покупки, когда индикатор пересекает линию сигнала, и продает сигналы, когда пересекает ниже.

Логика стратегии

Стратегия сначала рассчитывает процентное изменение цены:

i=(src/nz(src[1], src))*100

Затем он отфильтровывает i с 35-периодным скользящим средним показателем волатильности pmol2. Pmol2 снова отфильтровывается с 20-периодным скользящим средним показателем pmol. Наконец, 10-периодный скользящий средний показатель pmol используется в качестве сигнальной линии pmols. Купить, когда pmol пересекает pmols, и продавать, когда пересекает ниже.

Анализ преимуществ

• Двойная фильтрация MA хорошо извлекает волатильность и отфильтровывает шум.
• Вычисление процентного изменения увеличивает движение цен, делая изменения тренда более заметными.
• Модель прибыли ясна: покупать в начале тренда, продавать в конце тренда.

Анализ рисков

• Двойная фильтрация вызывает некоторую задержку.
• Расчет процентных изменений чувствителен к амплитуде цен.
• Нужны своевременные выходы на бычьих-медвежьих переходах.

Руководство по оптимизации

• Оптимизировать параметры MA для улучшения отслеживания трендов.
• Попробуйте другие методы расчета изменения цен.
• Добавьте фильтры, чтобы избежать ложных сигналов.

Резюме

Эта стратегия использует процентные изменения и двойную фильтрацию MA для извлечения волатильности цен и оценки изменений тренда. Она относится к относительно зрелым стратегиям технических индикаторов. Стратегия имеет хорошую способность улавливать тренд, но среднюю способность распознавания поворотных точек. Может оптимизироваться с помощью настройки параметров и добавления вспомогательных условий.