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量化投资 趋势跟随指标如何应用?(上)

时间:2018-09-17 08:45来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
今天要为大家详细讲述的是趋势跟随指标中简单移动平均和一些常见的相关变化内容。我们在前面的文章中为大家简单介绍了双移动平均交叉和简单移动平均,这两种趋势指标我们在一定程度上也可以看作是 量化投资与程序化交易 系统。 我们常说简单移动平均是最易于

今天要为大家详细讲述的是趋势跟随指标中简单移动平均和一些常见的相关变化内容。我们在前面的文章中为大家简单介绍了双移动平均交叉和简单移动平均,这两种趋势指标我们在一定程度上也可以看作是量化投资与程序化交易系统。

 
我们常说简单移动平均是最易于计算的一种,这是因为简单移动平均对于各个点采用相同的权重。很多交易者也就简单移动平均是否应当采用同等权重这个问题进行思考和不断的改进。
量化投资 趋势跟随指标如何应用?(上)
如果我们对所有的点都采用相同的权重,那么在投资者使用例如200天移动平均这类的长线移动平均时,指标就会经常滞后于行情趋势的变化。这种之后性往往会让交易者在减少了收益的同时增加了更大的风险。针对滞后性问题的解决,我们可以让最近的数据点拥有相对较大的权重。指数平滑移动平均和线性权重移动平均是解决这类问题的两个比较常见的方法。
 
量化投资与程序化交易者在使用移动平均时需要考虑的另一个问题是,我们究竟应该选用短时间还是长时间来作为参考。如果使用类似200天移动平均这类时间段长的作为参考,那么产生的信号量就相对较少,但是信号的质量是非常高的。如果我们选择例如7天移动平均这类的短时间作为参考,那么产生的信号量就会相对较多,时间之后的可能性也相对更小。但是如果市场中没有大的行情趋势出现,那么就会带来非常多的假信号。
 
在知名投资大师派瑞考夫曼的《更精明的交易》一书中,他曾提到,为了解决如何如何进行时间段选择的问题,可以在移动平均中引入市场波动性的参数,在高动能时间可以选择较短的时间段,在振荡市或低波动性时选用相对较长的时间段。派瑞考夫曼将这种方法称作自适应的移动平均。
 
那么我们应该如何去提高风险回报率并避免双重损失呢?系统开发其实与我们的生活非常类似,那就是一切都需要去平衡。开发者在使用移动平均的时候,需要在对错误信号的容忍度和指标对趋势的反应速度之间寻找平衡点。
 
如果我们选择不去使用自适应移动平均,也不去使用有权重的移动平均。那么我们还有一个可以解决的方案。那就是再添加一个新的参数。我们可以利用这个参数来确认合理的信号,从而过滤掉假突破。加入跑是一种双重损失,在真正的趋势到来之前,趋势跟随交易者会不断的遭受这种损失。
 
可以帮助量化投资与程序化交易者确认趋势的方法主要有三种,时间参数;移动平均的百分比突破和新指标。那么我们将在接下来的内容中为大家详细讲一下这三种方法,感兴趣的朋友可以关注我们哦!
 
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(责任编辑:一个量化投资者)
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