为什么要做“趋势追踪”
趋势追踪的逻辑很朴素：当价格沿某方向持续推进时，跟随而非预测顶部/底部；当趋势减弱或反转时退出。学术与市场实证普遍发现，加密与传统市场都存在“时间序列动量”（顺势延续）现象，而“横截面动量”的证据则相对分化，这意味着以“单品种顺势”为基线更稳健。
三个关键“识别器”：均线/通道/ADX
- 均线与 MACD：MACD 以 12/26 期 EMA 之差及其 9 期信号线构成，是常见的趋势与动量确认结构。
- 唐奇安通道（Donchian）：以最近 N 期的最高/最低价画出上下轨，上破/下破可视为趋势启动或延续的客观判据，20 期是常见参数。
- ADX 趋势强度：ADX 用 0–100 刻画“趋势强弱而非方向”，常见经验阈值是 20–25 以上代表趋势更可靠，低于 20 容易震荡。
风险控制的“会呼吸”止损：用 ATR
ATR 衡量波动而非方向，适合把初始止损与移动止损做成“随波动自适应”的机制。常见做法包括“ATR×倍数”的固定距离与以“最高价−k×ATR”为轨迹的 Chandelier Exit，用于保护利润、减少噪声洗出。
AI 能做什么：从“发信号”到“给分数”
与其让 AI 直接“替代策略”，更稳妥的路径是让它做“降噪与评分”：
- 特征层：价量动量、波动、成交量比值、形态强度；
- 辅助热度：Google Trends/社媒关注度在短期与波动预测上常具信息量，可与趋势信号交叉使用；研究显示该类关注度对比特币波动/收益存在统计联系。
- 模型层：用 LSTM/集成模型对“趋势是否延续（接下来 N 根 K）”给出概率评分，仅当评分与规则信号一致时放行，降低假突破概率；近期研究比较了经典统计与深度模型在加密日频预测上的表现，给出可行改进空间（须严控过拟合与成本）。
回测要科学：Walk-forward 与 DSR
时间序列不能随机切分，应采用 TimeSeriesSplit/Walk-forward，让训练集始终在验证集之前，避免“用未来训练过去”。另外，多参数多策略试验会抬高“幸运成果”的比例，建议用 Deflated Sharpe Ratio（DSR）校正多重检验与非正态收益导致的绩效虚高。
三套“可落地”的趋势追踪 + AI 模板（教学示例，先小额/模拟验证）
模板 A：双均线顺势 + ADX 过滤 + ATR 跟踪
入场：MA20 上穿 MA60 且 ADX≥25；
出场：MA20 下穿 MA60 或价格回撤至“最高价−2×ATR”；
说明：ADX 仅做强度过滤，ATR 负责“会呼吸”的止损/止盈。
模板 B：唐奇安 20 突破 + MACD 确认
入场：上破近 20 期高点且 MACD 线向上穿越信号线；
出场：回落至近 10 期低点或 ATR×k 触发；
说明：用通道做客观突破，用 MACD/ATR 避免“一穿就回”。
模板 C：AI 评分闸门（Signal Gating）
流程：先用规则（A/B）生成候选信号→用 LSTM/集成模型输出“趋势延续概率”→仅当概率≥阈值时开仓；
特征：价量动量、波动、成交量比、关注度；
评估：TimeSeriesSplit + DSR；
说明：把 AI 当“闸门”，而非“黑箱替代”。
成本与执行：把“名义优势”变成“净收益”
趋势策略更怕“频繁小亏＋一次大赚被吞噬”，务必把以下纳入阈值：
- 手续费与点差/滑点；
- 永续合约的资金费方向与频率（长持会改变净收益）；
- 大额下单宜使用跟踪止损与分批/切片执行以降低冲击。
七天行动计划（从 0 到 1）
第 1 天：选标的与周期（如 4H/日线），确定用 A/B/C 模板之一；
第 2 天：生成基础特征（MA、MACD、ADX、ATR），完成数据清洗；
第 3 天：引入关注度/情绪作为辅因子（Google Trends/社媒）；
第 4 天：设定止损（ATR×k）与移动止损（Chandelier Exit），完成参数网格；
第 5 天：用 TimeSeriesSplit 做第一轮 Walk-forward；记录净值、回撤、胜率/盈亏比；
第 6 天：对多次试验结果用 DSR 校正显著性；筛掉“只在某参数下好看”的组合；
第 7 天：小额上线，建立“每周一次”的参数复盘与费用/滑点监控。
常见误区与纠偏
- 胜率低就否定策略：趋势追踪靠“赚大赔小”，低胜率不代表差，关键是让盈利单跑够。
- 只看入场不看退出：请把 ATR/Chandelier Exit 作为默认退出框架，减少情绪化。
- 随机切分回测：时间序列必须 Walk-forward，否则评估偏乐观。
- 把热度当主因子：关注度/情绪宜作“确认/过滤”，与趋势信号交叉使用更稳健。
