量化交易策略
動量和反轉多頭/空頭策略如何在交易中動態結合？
我試圖了解如何在交易中動態地結合兩種策略：一種是均值回歸，另一種是動量。
一種方法（也是最簡單的方法）是通過縮放/標準化兩種策略的值並簡單地添加它們。然而，這似乎不是一個非常聰明的做事方式。
有沒有辦法（統計/技術分析/DSP/等）將動量股票與均值回复股票分開，並根據它們是否比均值回復更有可能成為趨勢，分別對這些股票應用這些策略？或者也許有其他方法可以同時利用這兩種策略來實現更高的夏普？
動量和均值回歸是描述股票相對於所考慮時間段的行為的標籤。這意味著同一隻股票可以在某個時間點成為動量股票，並意味著在不同時間點恢復股票。同樣地，一隻股票既可以是動量股票，也可以是均值回歸股票，具體取決於人們所關注的時間框架。
因此，有助於確定股票何時處於動量狀態以及何時處於相對於您的時間框架的均值回歸狀態的客觀標準是有幫助的。檢測這一點可以像您想要的那樣複雜或簡單。精度將是權衡。
不知道我是否可以發布一個連結，但其他連結有一個簡單的研究，即動態檢測股票的動量和均值回歸階段，並與單個策略相比，將它們串聯交易以獲得更低的回撤和更高的回報。 研究：Strategy_Diversification