Tendance suivant une stratégie basée sur une déviation lissée

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 20 février 2024 à 11 h 15 min 54 s
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Résumé

Cette stratégie utilise l'écart entre le coût moyen à court terme, le coût moyen à court terme et le coût moyen à long terme pour déterminer la tendance. Elle vise à augmenter la sensibilité à court terme et à réduire le coût de la consolidation en élargissant les fonctions moyennes de lissage précédentes et subséquentes, afin de réduire les petites pertes pendant la consolidation tout en maintenant des bénéfices importants lorsque des tendances émergent.

Principes de stratégie

  1. Calculer le coût à court terme: Utiliser les fonctions ta.highest et ta.lowest pour calculer les prix les plus élevés et les plus bas des bougies à court terme récentes, et prendre la moyenne comme le coût à court terme

  2. Calculer le coût à long terme: utiliser la fonction ta.sma pour calculer la moyenne mobile simple des prix de clôture des bougies à long terme récentes comme le coût à long terme

  3. Calculer l'écart: soustraire le coût à long terme du coût à court terme

  4. Déviation lisse: lisser l'écart pour réduire les erreurs d'appréciation en utilisant ta.sma pour la moyenne mobile simple

  5. Déterminez la tendance: si l'écart lissé est supérieur au seuil, jugez-le comme une tendance à la hausse.

  6. Entrée et sortie: aller long lorsque la tendance est à la hausse et aller court lorsque la tendance est à la baisse.

Analyse des avantages

  1. Augmenter la sensibilité à court terme pour saisir rapidement les opportunités à court terme
  2. Le traitement en douceur réduit la probabilité d'erreur de jugement
  3. Le réglage du canal réduit les positions d'ouverture inutiles
  4. Suivre de près les tendances permet un stop-loss et une prise de bénéfices opportuns

Analyse des risques

  1. La concentration à court terme peut facilement conduire à être pris au piège, la plage de stop-loss doit être augmentée de manière appropriée
  2. Les paramètres nécessitent des essais répétés, des réglages incorrects des jours à court et à long terme et des paramètres d'assouplissement des écarts peuvent entraîner une sursensibilité ou une lenteur.
  3. L'amplitude du canal doit être réglée raisonnablement, trop grande ou trop petite peut à la fois conduire à des problèmes
  4. Prévalence d'être piégé dans des positions d'ouverture répétées lors de marchés latéraux volatils

Résolution des risques:

  1. Élargir de manière appropriée la plage de stop-loss pour éviter les pièges
  2. Optimiser les paramètres pour équilibrer la sensibilité et le taux d'erreur de jugement
  3. Tester et optimiser les paramètres des canaux
  4. Ajouter des conditions de filtrage pour éviter des positions d'ouverture inutiles pendant la volatilité

Directions d'optimisation

  1. Optimiser les hauts et les bas à court terme, par exemple en calculant des coûts à court terme plus fluides tels que les PA ou les moyennes pondérées
  2. Tester différentes méthodes de calcul des coûts à long terme
  3. Essayez d'autres algorithmes de lissage des écarts
  4. Optimiser les paramètres du canal
  5. Ajoutez des filtres d'ouverture comme les sauts, les surtensions de volume, etc.
  6. Réversions Ajouter des opportunités de négociation inversées

Résumé

Dans l'ensemble, il s'agit d'une stratégie de suivi de tendance très simple et directe. Par rapport à des indicateurs courants tels que les moyennes mobiles, en calculant l'écart entre les coûts à court et à long terme, il peut juger plus rapidement des changements de tendance. Pendant ce temps, le traitement de lissage offre également une plus grande flexibilité dans l'optimisation des paramètres, permettant d'équilibrer les taux de sensibilité et d'erreur de jugement en ajustant les paramètres de lissage. En résumé, cette stratégie présente des caractéristiques telles que l'agilité, la franchise et une grande personnalisation. C'est une stratégie prometteuse qui mérite une exploration plus approfondie.


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// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © dead0001ing1

//@version=5
strategy("Trend-Following Indicator", overlay=true)

// 設置參數
shortTerm = input(5, "Short Term")
longTerm = input(20, "Long Term")
smooth = input(5, "Smoothing")
threshold = input(0, "Threshold")

// 計算短期成本
shortH = ta.highest(high, shortTerm)
shortL = ta.lowest(low, shortTerm)
shortCost = (shortH + shortL) / 2

// 計算長期成本
longCost = ta.sma(close, longTerm)

// 計算均差
deviation = shortCost - longCost

// 平滑均差
smoothedDeviation = ta.sma(deviation, smooth)

// 判斷順勢
isTrendingUp = smoothedDeviation > threshold
isTrendingDown = smoothedDeviation < -threshold

// 顯示順勢信號
plotshape(isTrendingUp, title="Trending Up", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Up", size=size.small)
plotshape(isTrendingDown, title="Trending Down", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Down", size=size.small)

// 定義進出場策略
if isTrendingUp
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.close("Long", when=isTrendingDown)
if isTrendingDown
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.close("Short", when=isTrendingUp)



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