首页
策略
文库
社区
API文档
登录
立即注册
机器学习自适应超级趋势量化交易策略
ML
概述 本策略是一个基于机器学习的自适应超级趋势交易系统,通过整合波动率聚类、自适应ATR趋势检测和结构化的进出场机制,提高了传统SuperTrend指标的可靠性。策略核心在于通过机器学习方法对市场波动率进行分类,在合适的市场环境下进行趋势跟踪交易,同时运用动态的止损止盈来控制风险。 策
动态均线交叉趋势跟踪策略结合ATR风险管理系统
ML
概述 该策略是一个结合了均线交叉信号和ATR风险管理的趋势跟踪交易系统。策略通过快速与慢速移动平均线的交叉来捕捉市场趋势,同时利用ATR指标动态调整止损和获利水平,实现对交易风险的精确控制。该策略还包含了资金管理模块,可以根据账户权益和预设的风险参数自动调整仓位大小。 策略原理 策略
基于多指标集成和智能风控的量化交易系统
ML
概述 本策略是一个结合了技术分析指标和人工智能模拟的量化交易系统。策略集成了均线(EMA)、相对波动指数(RVI)等传统技术指标,并引入了模拟AI信号进行交易决策。同时,策略还包含了完整的资金管理和风险控制体系,通过设定止损和止盈来保护资金安全。 策略原理 策略主要基于以下几个核心组
基于机器学习的移动平均线交叉量化交易策略
ML
概述 本文介绍了一种基于机器学习的移动平均线交叉量化交易策略。该策略利用短期和长期简单移动平均线(SMA)的交叉来模拟机器学习的交易决策过程。通过对短期和长期移动平均线的交叉进行分析,策略生成买入和卖出信号,并在交易平台上执行相应的交易操作。这种方法结合了传统技术分析和现代机器学习概念,为交易
机器学习启发的双均线RSI交易策略
ML
概述 这个交易策略是一个结合了移动平均线和相对强弱指标(RSI)的量化交易系统。该策略利用快速和慢速移动平均线的交叉来识别潜在的趋势变化,同时使用RSI来确认市场的超买和超卖状态。这种方法旨在捕捉市场动量,同时通过RSI过滤来减少假信号。策略的设计灵感来自机器学习中的特征组合和信号过滤概念,尽