Тенденция в соответствии со стратегией, основанной на перекрестном перемещении скользящих средних

Обзор

Эта стратегия генерирует торговые сигналы путем вычисления различных типов скользящих средних (простых скользящих средних SMA, экспоненциальных скользящих средних EMA, Hull Moving Average HMA и взвешенных скользящих средних VWMA) и обнаружения точек перекрестного пересечения между ними, чтобы определить тенденцию рынка и следовать за ней.

Логика стратегии

Основная идея этой стратегии заключается в том, чтобы судить о тенденции рынка путем сравнения двух скользящих средних. В частности, она позволяет настроить две МА с различными типами и длинами с помощью входных параметров. Первая МА имеет более длительный период для представления основной тенденции, в то время как вторая МА имеет более короткий период для текущей краткосрочной тенденции.

Когда краткосрочный MA пересекает долгосрочный MA снизу, это сигнализирует о том, что краткосрочная тенденция укрепляется, и рынок вступает в восходящую тенденцию. Таким образом, в этой точке перекрестка генерируется сигнал покупки. Напротив, когда краткосрочный MA пересекает ниже долгосрочного MA, это означает, что краткосрочная тенденция ослабевает, и рынок переходит вниз. Соответственно, тогда генерируется сигнал продажи.

Поскольку эта стратегия позволяет выявлять такие перекрестки, она следует тенденции рынка к торговле.

Преимущества

• Использует классический и практический метод перекрестного использования MA для определения основных тенденций
• Поддерживает комбинации различных типов разрешений, обеспечивая гибкость
• Простая и понятная логика, легко понятная и автоматизированная
• Конфигурируемые параметры адаптируются к различным рыночным условиям

Анализ рисков

• MAs имеют задерживающий эффект, сигналы могут приходить на или близко к поворотным точкам, когда ценовое действие уже произошло
• Оценки тенденций могут быть неточными, что может привести к ненужным потерям
• Результаты значительно различаются при различных параметрах MA.

Решения:

• Для повышения чувствительности используйте более короткие периоды MA.
• Добавить другие фильтры для перекрестной проверки, чтобы избежать ошибок
• Методы оптимизации параметров, например, грубая сила, машинное обучение, генетические алгоритмы
• Правильное размещение позиции управления и остановка потерь

Направления к улучшению

• Добавление других показателей в качестве фильтров для повышения точности
• Автоматическая адаптация параметров MA на основе изменяющихся рыночных условий
• Использование машинного обучения для автоматической оптимизации параметров
• Усовершенствовать стратегию стоп-лосса

Заключение

Эта стратегия основана на классической идее использования кроссоверов MA для обнаружения основных трендов. Благодаря гибким комбинациям MA, ее легко реализовать и подходит для алгоритмической автоматизации торговли. В целом она достаточно практична, но оставляет место для улучшений, таких как настройка параметров, дополнительные фильтры и т. Д., Чтобы еще больше улучшить производительность.