Стратегии рыночного тайминга используют ретроспективное тестирование для имитации гипотетических сделок, чтобы построить модель для торговли. Эти стратегии предназначены для прогнозирования того, как актив будет работать с течением времени. Затем алгоритм торгует на основе предсказанного лучшего времени для покупки или продажи. Эти стратегии включают множество наборов данных и большое количество тестов. Значит возвращение Стратегии среднего пересмотра быстро рассчитывают среднюю цену акции за период времени или торговый диапазон. Если цена акции выходит за пределы средней цены, основанной на стандартном отклонении и прошлых индикаторах, алгоритм будет торговать соответствующим образом. Например, если цена акции ниже средней цены акции, это может быть достойная сделка, основанная на предположении, что она вернется к своему среднему значению (например, рост цены).
Этот тип стратегии популярен среди алгоритмов. Пример алгоритма торговли Ниже приведен пример алгоритма торговли. Трейдер создает инструкции в своем автоматизированном счете, чтобы продать 100 акций акции, если 50-дневная скользящая средняя опустится ниже 200-дневной скользящей средней. И наоборот, трейдер может создать инструкции на покупку 100 акций, если 50-дневная скользящая средняя акции поднимется выше 200-дневной скользящей средней. Сложные алгоритмы учитывают сотни критериев перед покупкой или продажей ценных бумаг. Компьютеры быстро синтезируют инструкции автоматизированной учетной записи для получения желаемых результатов. Без компьютеров сложная торговля отнимала бы много времени и, вероятно, была бы невозможна.
.