Stratégie de trading stochastique moyenne
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie est une stratégie de suivi de tendance basée sur le jugement des signaux de négociation basés sur des indicateurs aléatoires moyens. La stratégie est une stratégie de suivi de tendance typique en calculant les moyennes mobiles des indicateurs aléatoires moyens% K et% D, en faisant plus lorsqu’ils se forgent et en faisant moins lorsqu’ils se forgent.
Principe de stratégie
Calculer les valeurs des indicateurs aléatoires moyens %K et %D. %K est la moyenne mobile des valeurs aléatoires calculées à partir des prix de clôture d’une période donnée, reflétant la position relative du prix actuel par rapport aux prix les plus élevés et les plus bas d’une période donnée. %D est la moyenne mobile de %K, utilisée pour confirmer une tendance.
Pour les indices %K et %D respectivement, on effectue une moyenne mobile lisse (EMA) et on obtient la moyenne des indices aléatoires_avg_k et_avg_d。
Pour juger des signaux de trading:
Signaux d’achat: quand_avg_K à l’envers_avg_d, et_avg_d <À 20 ans, plus.
Les signaux de vente:_avg_Je suis en train de le faire._avg_d, et_avg_Lorsque d > 80, faire le vide
Gestion des placements:
Les pertes multiples sont:_avg_d >80 heures de mise à plat
Les pertes de billets vides:_avg_d <20h00: mise à plat.
Au maximum 3 commandes simultanées sont autorisées, dans le cadre d’une stratégie de stockage
Avantages stratégiques
Utilisez une double ligne égale pour juger le forfait doré, pour filtrer efficacement les fausses percées et améliorer la qualité du signal
L’utilisation d’indicateurs aléatoires moyens permet de suivre efficacement les tendances des prix
En combinant les jugements sur les zones de sur-achat et de sur-vente, il est possible d’éviter de négocier fréquemment en période de choc.
Les investisseurs sont encouragés à investir dans des positions plus élevées, ce qui leur permet d’obtenir plus de bénéfices dans des conditions de tendance.
Les stratégies de stop loss permettent de contrôler les pertes individuelles
Risque stratégique
Les stratégies de négociation en ligne à deux lignes sont susceptibles de générer des transactions fréquentes, et si les frais de transaction sont trop élevés, cela affecte les bénéfices.
L’utilisation d’un point d’arrêt fixe peut arrêter prématurément la tendance de sortie
Le nombre de mises en réserve peut entraîner une augmentation des pertes
L’incapacité à déterminer efficacement le point de revers de la tendance, qui peut entraîner des pertes importantes si la tendance est inversée
Les cycles de paramètres doivent être optimisés et les cycles varient considérablement.
Direction d’optimisation
Il est possible d’envisager d’introduire des indicateurs de jugement de tendance pour éviter le trading à contre-courant.
Modifier dynamiquement les points de rupture afin de les aligner sur la tendance
Optimiser les stratégies de mise en place, par exemple en augmentant le nombre de joueurs par tranche
La tendance à la reprise, combinée à d’autres indicateurs, entraîne une sortie anticipée des bénéfices.
Optimisation des paramètres de test pour les différentes variétés afin d’améliorer l’adaptabilité des paramètres
Résumer
Cette stratégie est une stratégie de suivi de tendance typique, utilisant une moyenne d’indicateurs aléatoires pour déterminer la direction de la tendance et effectuer des opérations de mise en place lorsque la tendance apparaît. L’avantage de la stratégie est sa capacité de suivi, adaptée à la tendance, mais il faut veiller à éviter les opérations de contre-courant.
/*backtest
start: 2022-10-19 00:00:00
end: 2023-10-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
//1. AVG Stochastic Calculate
//1.1 AVG %K is calculated by apply EMA with smooth K period on Average of Original Stochastic %k & %d
//+ avg_k=ema((%k+%d)/2,smoothK)
//1.2 AVG %D is calculated by apply EMA with %d period on AVG %K
//+ avg_d=ema(avg_k,periodD)
//2. Parameter
//+ %K Length: 21
//+ %K Smoothing: 3
//+ %D Smoothing: 3
//+ Symbol: BTC/USDT
//+ Timeframe: M30
//+ Pyramiding: Maximum 3 orders at the same direction.
//3. Signal
//3.1 Buy Signal
//+ Entry: AVG %K crossover AVG %D and AVG %D < 20
//+ Exit: AVG %D > 80
//3.2 Sell Signal
//+ Entry: AVG %K crossunder AVG %D and AVG %D > 80
//+ Exit: AVG %D < 20
strategy(title="AVG Stochastic Strategy [M30 Backtesting]", overlay=true, pyramiding=3)
periodK = input.int(21, title="%K Length", minval=1)
smoothK = input.int(3, title="%K Smoothing", minval=1)
periodD = input.int(3, title="%D Smoothing", minval=1)
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
d = ta.sma(k, periodD)
_avg_k=ta.ema(math.avg(k,d),smoothK)
_avg_d=ta.ema(_avg_k,periodD)
up=
_avg_k[1]<_avg_d[1]
and _avg_k>_avg_d
and _avg_d<20
dn=
_avg_k[1]>_avg_d[1]
and _avg_k<_avg_d
and _avg_d>80
var arr_val=0
if up
arr_val:=1
strategy.entry("Long", strategy.long)
if dn
arr_val:=-1
strategy.entry("Short", strategy.short)
if up[1] or dn[1]
arr_val:=0
plotarrow(arr_val,title="Signal",colorup=color.green,colordown=color.red)
if _avg_d>80
strategy.close("Long")
if _avg_d<20
strategy.close("Short")
//EOF