Estrategia de largo plazo con indicador de gran tendencia
ChaoZhang
Descripción general
El indicador de tendencia mayor (MTIL) es una estrategia de negociación para una variedad de instrumentos financieros (incluidas las criptomonedas bitcoin, ethereum y acciones tradicionales como Apple Inc.). Está diseñado para identificar posibles tendencias de tendencia mayor para establecer posiciones de largo plazo.
Principio de estrategia
La estrategia MTIL utiliza parámetros optimizados para calcular los precios máximos y mínimos en un período de revisión específico. Luego, aplica un método de regresión lineal para suavizar los datos de precios, identificar posibles tendencias alcistas y emitir múltiples señales.
Concretamente, la estrategia calcula primero las máximas y las mínimas en un período determinado. Luego, la regresión lineal de diferentes parámetros se utiliza para suavizar las máximas y las mínimas. Esto producirá subidas y bajadas. Cuando la línea de precios más alta después de la suavización se desvía y la línea de precios más baja también se desvía, y la regresión lineal de corto plazo de los precios de liquidación es mayor que la regresión lineal de largo plazo, se produce una señal de múltiples cabezas.
Análisis de las ventajas
La estrategia MTIL tiene las siguientes ventajas:
- Tendencia de identificación con tecnología de doble alisado, alta precisión
- El tiempo de inicio de la detección se puede ajustar para probar el rendimiento histórico de la estrategia
- Los parámetros se pueden personalizar y ajustar a sus preferencias comerciales.
- Se puede combinar con estrategias de cabezas vacías para realizar análisis de múltiples ejes temporales
Análisis de riesgos
La estrategia MTIL también tiene los siguientes riesgos:
- Las tendencias son muy arriesgadas y pueden aumentar las pérdidas.
- La configuración incorrecta de los parámetros puede causar oportunidades perdidas o señales erróneas
- Se deben tener en cuenta los costos de las transacciones y evitar el exceso de frecuencia.
Se puede evitar parte del riesgo mediante la modificación de los parámetros, la configuración de stop loss y el control de los costos de la transacción.
Dirección de optimización
Las estrategias de MTIL se pueden optimizar en los siguientes aspectos:
- Prueba combinaciones de diferentes parámetros de ciclo para encontrar el parámetro óptimo
- Mecanismos de confirmación de precios para evitar señales falsas
- En combinación con otros indicadores, la capacidad de juicio y el movimiento de la hora confirman aún más la señal.
- Establecer estrategias de stop loss y stop loss para controlar las pérdidas individuales y las ganancias globales
Resumir
El MTIL es una estrategia multihead que utiliza la técnica de regresión lineal para identificar grandes tendencias. Se puede aplicar a diferentes entornos de mercado mediante ajustes de parámetros. Cuando se utiliza con una combinación de estrategias de cabeza de cañón, puede proporcionar un análisis más completo. Después de un ajuste optimizado, su precisión y rentabilidad pueden mejorar.
/*backtest
start: 2023-02-12 00:00:00
end: 2024-02-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © jensenvilhelm
//@version=5
strategy("Major Trend Indicator Long", shorttitle='MTIL', overlay = true)
startDate = timestamp("2001 06 18")
// Sets the start date for the strategy.
// Optimized parameters
length_high = 5
length_low = 5
linReg_st = 3
linReg_st1 = 23
linReg_lt = 75
// Defines key parameters for the strategy.
X_i = ta.highest(high, length_high)
Y_i = ta.lowest(low, length_low)
// Calculates the highest and lowest price values within the defined lookback periods.
x_y = ta.linreg(X_i + high, linReg_st1, 1)
y_x = ta.linreg(Y_i + low, linReg_lt, 1)
// Applies linear regression to smoothed high and low prices.
upper = ta.linreg(x_y, linReg_st1, 6)
lower = ta.linreg(y_x, linReg_st1, 6)
// Determines upper and lower bounds using linear regression.
upperInside = upper < y_x and upper > x_y
lowerInside = lower > y_x and lower < x_y
y_pos = (upper + lower) / 4
X_i1 = ta.highest(high, length_high)
Y_i1 = ta.lowest(low, length_low)
bull = x_y > upper and y_x > lower and ta.linreg(close, linReg_st, 1) > ta.linreg(close, linReg_lt, 5)
// Defines a bullish condition based on linear regression values and price bounds.
plotshape(series=(bull) ? y_pos : na, style=shape.circle, location=location.absolute, color=color.rgb(41, 3, 255, 40), size=size.tiny)
if (time >= startDate)
if (bull)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if not (bull)
strategy.close("Long")
// Controls the strategy's execution based on the bullish condition and the start date.