Strategi Perdagangan Golden Cross
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi perdagangan Gold Cross adalah strategi pelacakan tren garis tengah dan panjang. Strategi ini mengidentifikasi arah tren harga saham dengan menghitung indikator SR dan indikator sinyal SR, dan menggabungkan jaringan saraf untuk memetakan saluran tren, untuk mengimplementasikan operasi pelacakan tren. Strategi ini menghasilkan sinyal beli ketika indikator SR melintasi sinyal SR; menghasilkan sinyal jual ketika indikator SR melintasi sinyal SR.
Prinsip Strategi
Indikator inti dari strategi ini adalah indikator SR dan indikator sinyal SR. Indikator SR adalah sintesis sekunder dari rata-rata WMA dengan parameter 8 periode dan rata-rata SMA. Indikator sinyal SR adalah indikator SR yang dihitung dengan parameter 20 periode. Indikator SR dan sinyal SR yang digabungkan untuk menentukan arah tren.
Strategi ini menggunakan algoritma jaringan saraf untuk secara otomatis memetakan batas atas dan bawah harga saham, membentuk saluran adaptasi. Batas atas adalah dengan nilai maksimum historis dari indikator SR sebagai input, batas bawah adalah dengan nilai minimum historis sebagai input, dan kemudian menghitung kurva regresi sebagai batas bawah atas saluran.
Ketika sinyal SR diputar di atas indikator SR, sinyal beli dihasilkan; ketika sinyal SR diputar di bawah indikator SR, sinyal jual dihasilkan. Setelah sinyal over/under dilakukan, hubungan antara harga saham dan batas atas dan bawah saluran menentukan posisi stop loss.
Analisis Keunggulan
- Menggunakan teknik sintesis linier untuk menghilangkan dampak dari pergerakan harga, dan secara akurat menentukan arah tren.
- Adaptasi algoritma jalur untuk mengoptimalkan waktu masuk dan keluar, menghindari terobosan palsu;
- Jalur kurva menggunakan adaptif linear regresi filtering teknologi, menghindari kurva yang dipengaruhi nilai ekstrim;
- Stop loss stop stop position mengikuti perubahan dinamika saluran dan secara otomatis mengikuti tren keuntungan.
Analisis risiko
Strategi ini didasarkan pada pelacakan tren, dengan risiko utama sebagai berikut:
- Terjadi banyak kesalahan sinyal dan terlalu banyak operasi yang tidak efektif dalam tren gempa.
- Kejadian yang tidak terduga menyebabkan kerugian yang lebih besar di bawah batas terbawah saluran fast down;
- Parameter yang tidak tepat dapat menyebabkan kebijakan gagal.
Untuk mengendalikan risiko, disarankan untuk menggabungkan strategi lain, menghindari operasi strategi tunggal; sekaligus mengoptimalkan pengaturan parameter untuk menyesuaikan dengan lingkungan pasar yang berbeda.
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
Optimalkan parameter indikator SR dan indikator sinyal, meningkatkan stabilitas sinyal silang;
Optimalkan siklus panjang saluran adaptasi, meratakan kurva saluran;
Menambahkan indikator penyaringan lainnya untuk menghindari kesalahan operasi, seperti indikator kuantitatif, indikator fluktuasi, dan lain-lain;
Mengoptimalkan kurva saluran secara real-time dengan algoritma pembelajaran mendalam untuk meningkatkan kemampuan beradaptasi.
Meringkaskan
Strategi perdagangan silang emas adalah strategi kuantitatif yang efektif untuk melacak tren lini tengah. Ini memiliki probabilitas yang tinggi untuk menilai arah tren dengan benar dan risiko operasional yang rendah. Dengan ruang yang luas untuk optimasi model algoritma, strategi ini diharapkan menjadi alat yang kuat untuk melacak perubahan tren saham.
/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //
strategy(title = " Strategy PyramiCover",
shorttitle = "S-PC",
overlay = true,
precision = 8,
calc_on_order_fills = true,
calc_on_every_tick = true,
backtest_fill_limits_assumption = 0,
default_qty_type = strategy.fixed,
default_qty_value = 2,
initial_capital = 10000,
pyramiding=50,
currency = currency.USD,
linktoseries = true)
//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //
backTestSectionFrom = input(title = "═══════════════ From ═══════════════", defval = true, type = input.bool)
FromMonth = input(defval = 1, title = "Month", minval = 1)
FromDay = input(defval = 1, title = "Day", minval = 1)
FromYear = input(defval = 2014, title = "Year", minval = 2014)
backTestSectionTo = input(title = "════════════════ To ════════════════", defval = true, type = input.bool)
ToMonth = input(defval = 31, title = "Month", minval = 1)
ToDay = input(defval = 12, title = "Day", minval = 1)
ToYear = input(defval = 9999, title = "Year", minval = 2014)
backTestPeriod() => (time > timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)) and (time < timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59))
//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //
per = input(14,title="🔹 Length")
//
up = 0.0
nup= 0.0
lowl = 0.0
nin = 0.0
//
srl=wma(close,8)
srr = sma(close,8)
sr = 2*srl - srr
//
srsl=wma(close,20)
srsr= sma(close,20)
srsignal = 2*srsl - srsr
//
if sr>srsignal
up := highest(sr,round(150))
nup :=highest(srsignal,round(20))
else
up := highest(srsignal,round(150))
nup := highest(sr,round(20))
//
if sr<srsignal
lowl := lowest(sr,round(150))
nin := lowest(srsignal,round(20))
else
lowl := lowest(sr,round(150))
nin := lowest(srsignal,round(20))
//reg alexgrover
f_reg(src,length)=>
x = bar_index
y = src
x_ = sma(x, length)
y_ = sma(y, length)
mx = stdev(x, length)
my = stdev(y, length)
c = correlation(x, y, length)
slope = c * (my / mx)
inter = y_ - slope * x_
reg = x * slope + inter
reg
//
up_=f_reg(up,per)
lowl_=f_reg(lowl,per)
nup_=f_reg(nup,per)
nin_=f_reg(nin,per)
//
plot(sr, title='SR', color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_line,transp=0)
plot(srsignal, title='SR-Signal', color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_line,transp=0)
plot(up_, title='Upper limit', color=color.blue, linewidth=3, style=plot.style_line,transp=0)
plot(lowl_, title='Lower limit', color=color.blue, linewidth=3, style=plot.style_line,transp=0)
a=plot(nup_, title='Neuronal Upper', color=color.gray, linewidth=1, style=plot.style_line,transp=0)
b=plot(nin_, title='Neuronal Lower', color=color.gray, linewidth=1, style=plot.style_line,transp=0)
fill(a, b, color=color.gray)
plotshape(crossunder(sr,nup_)? sr+atr(20):na, title="Sell", text="🐻", location=location.absolute, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.red, textcolor=color.black,transp=0)
plotshape(crossover(sr,nin_)? sr-atr(20):na, title="Buy", text="🐂", location=location.absolute, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.green, textcolor=color.black,transp=0)
//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //
if backTestPeriod()
strategy.entry("Buy", true, 1, when = crossover(sr,nin_))
strategy.entry("Short", false, 1, when = crossunder(sr,nup_))