移动平均线趋势跟踪交易策略深度研究与实践
算法交易（广义）在三十余年的演变中，已在欧美金融领域广泛铺开。这一交易模式包括决策与执行两大类算法，其中决策算法关乎买卖时机与对象选择，执行算法则关乎买卖的具体操作。本文聚焦于决策算法的一种经典策略——趋势跟踪策略。该策略在全球范围内均受到深入研究，其实效性已得到广泛认可。文章首先系统梳理了算法交易的起源与发展，进而深入剖析了决策算法交易模型，为后续模型构建打下基础。通过自相关系数分析，本文揭示了沪深300指数在中短期内的持续性及长期均值回归的特性。利用该指数十年交易数据，文章进行了阶段性与全程的回测，分析了基于技术分析的常规趋势跟踪策略，并比较了简单移动平均线与指数移动平均线的应用效果，结果表明指数平滑的移动平均线更为优越。文章进一步对传统策略进行优化，引入了止损与仓位控制规则。仓位控制依据均线差值处理后的趋势强度调整投资额度，而止损规则则有效降低亏损、提升收益。尤其在日波动率较大的区间，这些规则显著降低了风险。该策略在样本及样本外测试中均实现了超越市场的收益，其稳定性在跨样本区间测试中得到验证。本文对趋势跟踪策略的研究，对投资者实践具有重要的参考意义。
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