文章 "重构经典策略（第十三部分）：最小化均线交叉的滞后性"

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新文章 重构经典策略（第十三部分）：最小化均线交叉的滞后性已发布：

在我们交易者社区中，均线交叉策略已是广为人知，然而，自该策略诞生以来，其核心思想却几乎一成未变。在本次讨论中，我们将为您呈现对原策略的一项微调，其目的在于最小化该交易策略中存在的滞后性。所有原策略的爱好者们，不妨根据我们今天将要探讨的见解，来重新审视并改进这一策略。通过使用两条周期相同的移动平均线，我们可以在不违背策略基本原则的前提下，显著减少交易策略的滞后。

为了让我们能充分领会今天讨论的意义，首先将建立一个由传统交叉策略创建的基准策略。然后，我们将把这种传统策略的表现，与我们使用重新构想后的策略所能达成的效果进行比较。

我今天就以EURUSD货币对为例进行讨论。EURUSD是全球交易最活跃的货币对。它的波动性显著高于大多数货币对，因此通常不是简单交叉策略的理想选择。正如我们之前已经讨论过的，我们将重点关注日线图。将用大约4年的历史数据来回测我们的策略，时间范围从2020年1月1日到2024年12月24日，回测周期在下文的图1中高亮显示。

图1：在MetaTrader 5终端上，使用月线图查看我们为期4年的EURUSD回测周期

尽管传统的交叉策略直观易懂，并且其背后有相当合理的基本原理作为支撑，但这些策略通常需要无尽的优化才能保证有效使用。此外，用于慢速和快速移动指标的“正确”周期并非一目了然，而且可能发生剧烈变化。 

作者：Gamuchirai Zororo Ndawana

[linfo2]

感谢您提供的代码和想法，我喜欢您的代码结构。您向我介绍了向量数据类型，我以前从未使用过。

  vector atr_mean;
      atr_mean.CopyIndicatorBuffer(atr_handler,0,0,90); atr_mean.Mean())

[Gamuchirai Zororo Ndawana]

linfo2 #:
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谢谢你，Niel，我的目标是将简单性与技术严谨性相结合，很高兴知道我的努力得到了回报。

矢量类改变了游戏规则，它提供的功能比我们日常使用的还要多。

我非常期待学习如何使用矩阵类，因为它能让我们只需调用一个函数就能建立线性模型。

[Celestine Nwakaeze]

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