Modèle Stockpicker : état de la tendance SMA – Filtre de tendance et de volatilité

Modèle Stockpicker : état de tendance SMA – Filtre de tendance et de volatilité

Un modèle StrategyQuant X Builder pour le moteur AlgoCloud Stockpicker (barres quotidiennes, groupes d'actions tels que le Dow Jones, S&P 100 ou Nasdaq 100). Le modèle fige la structure de base du Stockpicker et une idée d'entrée : SMA rapide supérieure à la SMA lente. Le Builder recherche ensuite les éléments libres, de sorte que chaque exécution produit des stratégies différentes.

Ce que le modèle fige

• Idée d'entrée : état de tendance SMA (SMA rapide supérieure à la SMA lente).
• Un filtre de régime (Close supérieur à la SMA à 200 jours), un filtre de volatilité (ATR/Close inférieur à une limite aléatoire) et un ordre au marché.
• Position acheteuse (long) uniquement, règles Stockpicker avec un score de position et un nombre maximum de positions ouvertes.

Ce que le Builder recherche

• Les paramètres de l'idée d'entrée, la limite de volatilité, les paramètres de sortie et la formule du score de position.

Mode d'emploi

1. Builder > Full settings > Data : moteur AlgoCloud Stockpicker, un groupe d'actions, unité de temps D1, dates in-sample et out-of-sample.
2. Full settings > What to build > Strategy from template > choisir ce modèle.
3. Lancez la génération, puis vérifiez les résultats hors échantillon (out-of-sample) et sur d'autres groupes avant toute utilisation réelle.

Testé

Chargé dans StrategyQuant X 145.3205 sur le groupe Dow Jones (D1) : le Builder a généré et accepté des stratégies à partir de ce modèle. Cela démontre uniquement que le modèle fonctionne. Cela ne préjuge en rien de la qualité des stratégies générées, et aucun test hors échantillon ou sur un autre univers n'a encore été réalisé.

Exigences

StrategyQuant X 145.3205 ou version plus récente avec le moteur AlgoCloud Stockpicker et des données de groupes d'actions dans le Data Manager. Aucun bloc personnalisé ni groupe aléatoire n'est requis.

Outil de recherche hypothétique. Les résultats des backtests ne constituent pas une prévision et les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.