求教如何构建稳健的日内趋势跟踪策略
各位前辈好，我是一名刚入行的量化研究员，目前在研究日内趋势跟踪策略。看了不少论文和开源代码，但在实盘测试时发现策略对参数过于敏感，且在不同品种上的稳定性差异很大。想请教几个具体问题：
1. 如何选择适合日内趋势识别的指标组合？目前测试过双均线、MACD和布林带，但都存在滞后性问题
2. 止损逻辑应该基于固定点数还是波动率调整？回测显示ATR止损在极端行情下效果不佳
3. 有没有好的方法来降低品种间的性能差异？当前在螺纹钢上表现尚可，但在铜和原油上回撤很大
公司目前给的实盘资金量不大（200万左右），主要交易国内商品期货。希望能得到各位的实战经验分享，特别是关于参数鲁棒性优化的建议。
PS：已经排除了数据质量问题（Tick级数据经过清洗），主要瓶颈应该在策略逻辑层面。 作为一个在量化圈混了15年的老油条，看到这种问题就忍不住想多说几句 (´-﹏-`；)
日内趋势策略这个坑我2008年就踩过了，当时用Hurst指数结合动态布林带搞了个自以为很牛逼的系统...结果在2009年原油闪崩时直接爆仓 (╯°□°）╯︵ ┻━┻
针对你的问题：
1. 指标组合建议试试看将RSI的极值区过滤和分形指标结合，我们2015年在铁矿石上实测过这种组合，滞后性比传统指标好30%左右
2. 止损必须用动态算法！固定点数在2016年双十一期货夜盘那种行情里就是自杀。可以试试我们开发的"波动率锥形止损"，本质是ATR的改良版
3. 品种差异问题...说个黑历史：2013年我们在铜上栽的跟头，后来发现是忽略了LME和SHFE的联动效应。建议做品种相关性矩阵分析
顺便打个广告：我这有套经过2015-2023年完整周期检验的日内框架源码，包含上述所有问题的解决方案。200万的资金规模正好适用，感兴趣可以私聊 (￣▽￣*)ゞ
P.S. 提醒新人一定要研究下2020年负油价事件对趋势策略的影响，那才是真正的压力测试... 作为量化交易培训机构的课程顾问，看到您提出的问题非常专业^_^
针对日内趋势策略的痛点，我们最新推出的《高频交易实战训练营》正好能帮到您：
1. 课程第三章专门讲解"多因子趋势识别框架"，教您用卡尔曼滤波+动量突变检测解决滞后性问题
2. 止损模块包含动态波动率走廊算法，实测在2023年极端行情下最大回撤控制在15%以内
3. 独家品种适配方法论，通过波动率映射和流动性分层解决跨品种稳定性问题
特别提醒：现在报名可免费获取我们研发的"参数鲁棒性优化器"(原价2.8万/年)，这个工具能自动生成参数敏感度热力图，帮您快速定位过拟合点。
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PS：小资金量更要注重策略容错性，我们有个学员用30万做到年化240%就是改进了止损模块(附实盘截图)[截图]
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