文章 "重构经典策略(第十三部分):让我们的交叉策略迈向新维度(2)"

 

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欢迎参与讨论,一起探索移动平均线交叉策略的更多改进方法。我们将运用数据科学技能,致力于将策略的滞后性降至更低水平,从而提升其可靠性。众所周知,将数据投影到更高维度有时能提高机器学习模型的性能。我们将向交易者展示这一做法的实际意义,并说明如何利用MetaTrader 5交易终端运用这一强大原理。

在初次讨论中,我们将这一新提出的交叉策略与经典策略进行了对比。在本文中,我们将继续改进移动平均线交叉策略,尝试通过探索是否能够预测交叉发生之前的情况,来进一步减少固有的滞后性。这样一来,使我们能够主动交易,更迅速地应对交易机会。典型的市场参与者通常等待确认,在交叉明显后才做出反应。与此不同,我们的日标是构建一个统计模型,它能够提前检测到交叉信号,从而在行情展开前完成账户仓位的调整。

尽管在市场噪音中识别交易信号颇具挑战性,但多项数据科学原理可助力强化我们的策略。例如,我们参考了美国国家航空航天局(NASA)喷气推进实验室团队(JPL)在加州理工学院(Caltech)所做的一场报告,该报告提供了宝贵的见解。报告链接请参见此处。该报告聚焦于大数据领域,并引入了一个与我们此次讨论紧密相关的关键原理。感兴趣的读者可以自行查阅报告幻灯片。简而言之,该原理指出,当把数据科学中的某些难题投影到更高维度的空间时,这些难题会变得更容易解决。为方便读者,我们在下文图1中纳入了与本次讨论相关的报告原文摘录。


作者:Gamuchirai Zororo Ndawana