La estrategia identifica la línea K para formar la forma de la lámpara de Hammer y, en combinación con el juicio de la línea media SMA para el comercio inverso. Cuando aparece la forma de la lámpara de Hammer, si el precio de apertura y cierre está fuera de la línea media, se genera una señal de comercio.
La estrategia se basa principalmente en los siguientes principios:
Identificación de la forma de las lámparas colgantes de Hammie mediante el cálculo de la gama de precios de apertura y cierre y el descenso general
Determine si el precio de cierre de la línea K anterior es superior o inferior al precio máximo y mínimo de la línea K actual para evitar falsas señales
Para determinar la relación entre el precio de apertura y el precio de cierre y la línea media SMA, se forma una señal de inversión.
Cuando se reconoce la forma de la lámpara Hammer y se cumplen las condiciones, se genera una señal de hacer más o hacer menos
Los pasos principales del código son los siguientes:
Cálculo de la línea media SMA
El ciclo determina si se forma una forma de lámpara colgante
Determinar la relación entre el precio de cierre de la línea K anterior y el precio máximo y mínimo de la línea K actual
Determinación de la relación entre el precio de apertura y el precio de cierre y confirmación de la señal de inversión
Mapeo de señales de marcado, salida de señales de vacío múltiple
La estrategia tiene las siguientes ventajas:
La forma de las lámparas Hammi es clara y fácil de reconocer.
La combinación de filtros uniformes puede reducir las señales falsas.
Haga más señales de vacío claras, las operaciones claras.
La tendencia de las líneas cortas de Capture inversa.
La flexibilidad de ajustar los parámetros para adaptarse a diferentes entornos de mercado.
Es fácil de entender y de implementar, y es amigable para los principiantes.
La estrategia también tiene sus riesgos:
Dependencia de un solo modelo, vulnerable a las falsas rupturas del mercado.
No hay un mecanismo de suspensión de pérdidas, por lo que no se pueden controlar las pérdidas de manera efectiva.
La configuración inadecuada de los parámetros puede conducir a operaciones demasiado frecuentes.
La combinación de tendencias y el mal desempeño en un mercado de tendencias.
El efecto depende de la optimización de los parámetros y requiere pruebas de optimización continua.
Resolución de las mismas:
En combinación con otros indicadores, las señales de filtración.
Aumentar los mecanismos de suspensión de pérdidas y controlar los riesgos.
Optimización de parámetros para controlar la frecuencia de las operaciones.
Solo se usa en las zonas de recaudación para evitar el retroceso.
Optimización de la retroalimentación continua y revisión periódica de los resultados.
La estrategia puede seguir optimizándose de la siguiente manera:
El objetivo es aumentar la filtración de tráfico y evitar falsos avances.
Aumentar los mecanismos de deterioro, como el deterioro de la cola, el deterioro de la horca muerta, etc.
En combinación con la estructura del mercado, los parámetros de optimización, como las tendencias, la composición de los parámetros ambientales de la división.
En combinación con otras señales de confirmación, como MACD, KDJ, etc.
La mayoría de las personas que están en el mercado de divisas están en el mercado de divisas, y el mercado de divisas es el mercado de divisas.
Optimización de parámetros de ciclo de ciclo, equilibrio de FREQ y calidad de la señal.
La estrategia permite un alto rendimiento de la inversión a través de la combinación de la línea de luz de suspensión con el juicio de la línea media SMA. Tiene ventajas como la sencillez de la señal y la facilidad de operación. También hay algunos riesgos y espacio para la optimización.
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This strategy identifies doji candlestick patterns and combines SMA to determine reversals for trading. It generates trading signals when doji patterns form and the open/close prices are outside the SMA lines. Bullish signals are generated on hanging man lines and bearish signals on shooting star lines.
The main principles of this strategy are:
Identifying doji patterns by calculating the range of open/close prices vs the overall price movement.
Checking if previous close is above/below current high/low to avoid false signals.
Judging open/close prices in relation to SMA lines to generate reversal signals.
Generating long/short signals when qualified doji patterns are identified.
The main steps in the code are:
Calculating SMA lines
Looping through candles to identify doji patterns
Checking previous close vs current high/low relationship
Confirming reversal signals based on open/close and SMA relationship
Plotting signal markers and outputting long/short signals
The advantages of this strategy include:
Doji patterns are clear and easy to identify/implement.
SMA filters help reduce false signals.
Clear long/short signals make trading operations straightforward.
Reversal trading captures short-term trends.
Flexible parameters can adapt to different market conditions.
Easy to understand and implement, beginner friendly.
Some potential risks:
Reliance on single pattern, prone to false breakouts.
No stop loss mechanism to control losses.
Bad parameter tuning can lead to over-trading.
Trend-reliant, underperforms in trending markets.
Performance relies on parameter optimization.
Solutions:
Add other filters to confirm signals.
Implement stop loss to manage risks.
Optimize parameters and limit trade frequency.
Use mainly during range-bound markets.
Continual backtesting and optimization.
Some ways to improve the strategy:
Add volume filter to avoid false breakouts.
Implement stop loss mechanisms like trailing stop loss.
Optimize parameters based on market conditions like trends.
Add other indicators to confirm signals, like MACD, KDJ etc.
Add trend determination to avoid counter-trend trading.
Optimize lookback period to balance frequency and quality.
This strategy uses doji patterns with SMA for efficient reversal trading. It has advantages like simple rules and easy trading. But also has risks and areas for improvement. With continual optimization it can become a solid short-term trading system.
[/trans]
/*backtest
start: 2022-09-20 00:00:00
end: 2023-09-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Doji Reversal", overlay=true)
smaPeriod = input(title="SMA Period", defval=10, minval=0)
tolerance = input(title="Tolerance", defval=0.1, minval=0)
lookbackEnd = input(title="End", defval=2, minval=0)
avg = sma(close, smaPeriod)
signal_long = bool(false)
signal_short = bool(false)
for i = 1 to lookbackEnd
is_doji = (abs(close[i] - open[i]) / (high[i] - low[i])) < tolerance
signal_long := signal_long or ( is_doji and (close[i-1] <= high[i] or i == 1) and close[i-1] > high[i] and high[i] < avg and close > open )
signal_short := signal_short or ( is_doji and (close[i-1] >= low[i] or i == 1) and close[i-1] < low[i] and low[i] > avg and close < open )
plotshape(signal_long, "LONG", style=shape.triangleup, size=size.normal)
plotshape(signal_short, "SHORT", style=shape.triangledown, size=size.normal)
strategy.entry("LONG", strategy.long, when=signal_long)
strategy.entry("SHORT", strategy.short, when=signal_short)