它是一组规则，而不是某个通用指标：策略必须明确市场、Timeframe、观察历史的长度、改变仓位的条件、敞口大小和订单执行方式。分散化期货的历史证据，不能证明 Bitcoin 或单一短期价格序列会得到相同结果。
Hurst、Ooi 和 Pedersen 把最基本的 Trend Following 形式描述为 Time-Series Momentum：在他们的模型中，过去收益为正则持有多头敞口，为负则持有空头敞口。这只是研究多个期货市场所用规则的例子，并不是建议在 Bitcoin 上双向交易。每种具体实施都必须明确回看期长度以及信号何时才可得知。 [1]
最近已完成的收盘价的移动平均线是一种可用工具：三点 SMA 把连续三个 Close 相加再除以三。窗口长度不同，或比较两条平均线，都可能产生不同信号。测试时总要写明：是已完成的 Close 高于还是低于 SMA 决定信号，等于 SMA 时如何处理，以及信号是仅改变敞口还是生成订单。 [2] [5]
平均线由过去价格计算，因此反应滞后，也无法知道新走势能否持续。StockCharts 和 CME 提醒，在缺乏明显趋势的市场中可能反复出现错误切换；更快的设置虽能更早反应，却会改变信号的数量和性质。预先选定的过滤条件或可减少某些切换，但会增加延迟。 [2] [3]
仅说价格上涨不足以定义信号。应说明价格向上穿越 SMA 后，是否由零敞口转为多头；反向穿越后，是退出、转为空头，还是仅缩小仓位。Close 与 SMA 相等、重复出现信号以及两次检查之间的间隔，都必须事先规定，并对成功与失败的情况采用同样解释。 [2] [5]
若 SMA 包含刚刚结束的K线，完整信号只有在该K线 Close 后才已知。因此在 TradingView 的默认模型中，市价单最早在下一可用 tick 成交，通常是下一根K线的开盘。Backtesting 不能把已经发生的价格变动算作已实现交易；对于 Bitcoin，还须分别规定交易所、价格来源、Slippage、费用和流动性条件。 [4]
即使信号方向相同，仓位大小、Leverage、退出方式和同时持有的仓位数量不同，风险也可能截然不同。策略必须说明如何考虑损失、融资成本、可能出现的跳空及跨市场同步波动；分散化也不能消除亏损的可能。期货空头敞口和仅仅退出一个现货仓位，是两种不同的决定。 [1] [4]
AQR 研究的是跨期货和货币市场、具有较长历史的分散化 Time-Series Momentum 策略。它不能推导出某个 Bitcoin SMA、单一交易所的收益，也不能保证下一种市场环境下的表现。对于自己的规则，应将设计与评估分开，纳入费用、亏损阶段和参数变化的敏感性。 [1] [5]
在评估前固定数据、市场、Timeframe、SMA 长度、穿越规则、敞口、执行方式和成本。CFA Institute 提醒注意 Look-ahead Bias 和 Survivorship Bias；TradingView 也说明错误的订单时点会扭曲测试。检查包含横盘和亏损切换在内的整个时期，并用未参与确定参数的数据检验规则。 [5] [4]
短暂的趋势信号和快速回落
要获得更完整的理解，请将本词条与以下词条结合阅读： Moving average crossover, Momentum Trading, Risk Management, Backtesting, Position Sizing. 反向关联还来自： Mean Reversion, Breakout Trading, Momentum Trading, Swing Trading.
01穿越 SMA 是否保证趋势会延续？+
不能。SMA 依据过去价格，信号有滞后。横盘时价格可能很快回撤，并反复穿越平均线；因此规则必须包含退出方式和成本。
02K线结束后还能按其 Close 成交吗？+
不能自动作此假设。如果信号只能从已完成的 Close 算出，下一次可成交的价格可能不同。测试必须区分得知信号的时刻与订单执行的时刻和价格。