量化交易研究报告#13

核心公式

通过对 HS300 相对强弱指标值变化规律的梳理,我们制定如下的交易法则:

(1)计算指标的 20 日均值变化,以及 20 日标准差;

(2)20日均值+1倍标准差作为上阈值,20日均值-1倍标准差作为下阈值;

(3)当指标值上穿上阈值时看多 HS300,下穿下阈值时看空 HS300。

我们观察 HS300 八均线指标值变化与 HS300 涨跌变化的规律特征:

(1)当 HS300 八均线区间值处在 1/2/3 的数值区间时,HS300 往往处在下

跌的趋势状态;

(2)当 HS300 八均线区间值处在 7/8/9 的数值区间时,HS300 往往处在上

涨的趋势状态;

(3)当 HS300 八均线区间值处在 4/5/6 的数值区间时,HS300 往往处在震

荡的市场环境中。

交易规则一:

(1)当指标状态为 1 时,看多 HS300;

(2)当指标状态为-1 时,看空 HS300;

(3)当指标状态为 0 时,对 HS300 持有看平观点,保持空仓。

交易规则二:

(1)当指标状态为 1 时,看多 HS300;

(2)当指标状态为-1 时,看空 HS300;

(3)当指标状态为 0 时,对 HS300 观点维持前序判断。例如,之前看多

HS300,此时依旧看多 HS300;反之亦然。

下载地址icon-default.png?t=N7T8https://download.csdn.net/download/SuiZuoZhuLiu/89528586

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/46739.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Chapter 3: Creating Minimal API Applications】

Chapter 1: Foundations of Framework Learning and Practical Strategies Chapter 2: An Introduction to ASP.NET Core in Layman‘s Terms Chapter 3: Creating Minimal API Applications 1. Overview of Minimal APIs In the vast landscape of ASP.NET Core, “Minima…

Mysql表的三范式、事务和查询

数据表的三范式 在制定数据表,需要遵循的制表规范:第一范式(1NF),第二范式(2NF),第三范式(3NF) 第一范式 属性不可分割,每一个属性(每一个单元格)都是不可再分的原子,也就是说数据表中的每一个字段必须是单独一列的,不能出现还可以再拆分的情况,也可以说成是…

数电基础 - 半导体存储

目录 一. 简介 一. 只读存储器 二. 可编程只读存储器 三. 可擦除的可编程只读存储器 四. 随机存储器 五. 存储器容量的扩展 六. 总结 一. 简介 半导体存储是数字电路中用于存储数据的重要组成部分。 半导体存储器主要分为两大类:随机存取存储器&#xff0…

【人工智能】Transformers之Pipeline(二):自动语音识别(automatic-speech-recognition)

​​​​​​​ 目录 一、引言 二、自动语音识别(automatic-speech-recognition) 2.1 概述 2.2 技术原理 2.2.1 whisper模型 2.2.2 Wav2vec 2.0模型 2.3 pipeline参数 2.3.1 pipeline对象实例化参数​​​​​​​ 2.3.2 pipeline对象使用参数…

16001.WSL2 ubuntu20.04 编译安装 vsomeip

文章目录 1 vsomeip 编译安装1.1 vsomeip的安装1.2 编译提示错误1.3 编译hello_world示例1.4 运行服务器端 1 vsomeip 编译安装 1.1 vsomeip的安装 参考博文 https://blog.csdn.net/peterwanye/article/details/128386539 1.2 编译提示错误 ubuntu1-BJ-EE1000042:~/opt/vso…

Flask启动5000端口后关不掉了?

事情是这样的: 使用python app.py启动flask应用后,又启动了另一个flask测试应用,也能启动成功,也没有报设么端口冲突,关闭黑窗口后,访问还是有守护进程在运行, 为什么我知道5000还在运行&#…

深入理解缓冲区:提升程序性能的关键

深入理解缓冲区:提升程序性能的关键 1、什么是缓冲区?2、缓冲区的作用3、缓冲区在Java中的应用4、如何操作缓冲区5、总结 💖The Begin💖点点关注,收藏不迷路💖 缓冲区(Buffer)是一种…

2024Datawhale AI夏令营---基于术语词典干预的机器翻译挑战赛--学习笔记

#Datawhale #NLP 1.背景介绍: 机器翻译(Machine Translation,简称MT)是自然语言处理领域的一个重要分支,其目标是将一种语言的文本自动转换为另一种语言的文本。机器翻译的发展可以追溯到20世纪50年代,经历…

07:串口通信二

串口编程 1、与波特率之相关的寄存器2、PCON寄存器3、SCON寄存器4、配置的代码分析5、向PC发送一段字符串6、PC机向单片机发送字符控制LED1灯的亮灭 1、与波特率之相关的寄存器 如图,与串口通信相关的寄存器主要是SCON和PCON寄存器。 2、PCON寄存器 SMOD&#xff1…

信息素养大赛-2024-算法创意实践挑战复赛-小学组

文章目录 一、前言二、问题问题:玫瑰花地的面积问题:判断三角形问题:汤姆的日记问题:正方形的数量问题:字符操作问题:猴子摘桃 三、感谢 一、前言 本章节主要对2024年信息素养大赛算法创意实践挑战复赛小学…

通用图形处理器设计GPGPU基础与架构(三)

一、前言 前两篇已经介绍了 GPGPU 的背景 和 GPGPU 的编程模型相关的内容,本文将在 SIMT 计算模型的基础上,介绍 GPGPU 控制核心架构和微体系结构的设计。 二、CPU-GPGPU 异构计算系统 一个由 CPU 和 GPGPU 构成的异构计算平台如下图所示,GP…

开源AI智能名片S2B2C商城小程序:重塑营销一体化新生态,引领未来商业潮流!

在互联网时代,尤其是移动互联网的迅猛发展下,顾客的认知与购买行为发生了翻天覆地的变化。曾经,顾客的认知和购买是两个相对独立的过程,不仅时间不同步,空间上也存在明显的分离。但如今,微信、App、电子商务…

MATLAB中Simulink.SimulationData.Dataset用法

目录 语法 说明 示例 访问使用Dataset格式记录的数据 打开模型vdp 使用 Dataset 对象来组合模拟输入信号 Simulink.SimulationData.Dataset的功能是访问已记录的模拟数据或组合模拟输入数据。 语法 ds Simulink.SimulationData.Dataset ds Simulink.SimulationData.Da…

如何在gitee上创建远程仓库?

登录gitee网站后 填写自己的仓库信息后点击创建 然后来到一个新的界面可以看到自己的仓库地址 这样一个空白的仓库就建立好了 也可以按需选择初始化仓库

jmeter-beanshell学习10-字符串补齐位数

每天都遇到新问题,今天又一个场景,一个字符串,如果不足11位,则左边补0,补够11位。 先要获取字符串长度,然后计算差多少位,补齐。今天又发现一个Object类型,这个类型有点厉害&#x…

ARM 虚拟机FVP环境搭建

ARM Fixed Virtual Platforms (FVPs) 是由 ARM 提供的一系列虚拟化硬件模拟器,用于在物理硬件可用之前开发和测试软件。FVP 模型非常适用于软件开发、验证和性能分析,涵盖了从裸机到操作系统和复杂 SoC 系统的各种应用。 这里以Cortex-M55为例&#xff0…

【区块链 + 智慧政务】中国铁塔区块链委托代征开票应用 | FISCO BCOS应用案例

中国铁塔是全球规模最大的通信铁塔基础设施服务提供者。通信塔站址点多面广,业主构成复杂,因此产生海量税务、合同、票据等信息。为进一步提高场租或供电取票的及时性和规范性,严格遵循税务相关的要求,中国铁塔采用国产开源联盟链…

RHCSA —— 第五节 (Linux中执行命令)

目录 一、命令格式 命令 分为两种:内置命令 和 外部命令 选项:指定命令的运行特性,指明要运行命令中的哪一个功能代码。 参数:命令的作用对象,即命令对什么生效。 小技巧 二、ls 命令 (list&#xff0…

惠海H5112A降压恒流芯片IC 60V72V80V100V转24V36V48V多路共阳输出景观LED点光源

H5112A是一款外围电路简单的多功能平均电流型LED恒流驱动器,适用于5-90V电压范围的非隔离式大功率恒流LED驱动领域。芯片采用了平均电流模式控制,输出电流精度在士3%;输出电流对输入输出电压以及电感不敏感;芯片内部集成了环路补偿,外围电路更…

CV09_深度学习模块之间的缝合教学(4)--调参

深度学习就像炼丹。炉子就是模型,火候就是那些参数,材料就是数据集。 1.1 参数有哪些 调参调参,参数到底是哪些参数? 1.网络相关的参数:(1)神经网络网络层 (2)隐藏层…