ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini adalah sistem perdagangan kuantitatif yang menggabungkan indikator analisis teknis dan simulasi kecerdasan buatan. Strategi ini mengintegrasikan indikator teknis tradisional seperti garis rata-rata (EMA), indeks fluktuasi relatif (RVI), dan memperkenalkan sinyal AI simulasi untuk membuat keputusan perdagangan. Strategi ini juga mencakup manajemen dana dan sistem kontrol risiko yang lengkap untuk melindungi keamanan dana dengan menetapkan stop loss dan stop loss.
Prinsip Strategi
Strategi ini dibangun berdasarkan beberapa komponen utama:
- Menggunakan 20 dan 200 hari indeks moving average (EMA) untuk menilai tren pasar
- Evaluasi volatilitas pasar melalui indeks relative volatility (RVI)
- Memperkenalkan sinyal AI simulasi sebagai basis keputusan pendukung
- Menggunakan skema alokasi dana tetap dengan 200 unit dana per transaksi
- Setting 2% stop loss dan 4% stop loss untuk mengendalikan risiko
Ketika EMA20 melewati EMA200 dan RVI positif, sistem menghasilkan sinyal beli; ketika EMA20 melewati EMA200 dan RVI negatif, sistem menghasilkan sinyal jual.
Keunggulan Strategis
- Pengesahan sinyal multi-dimensi untuk meningkatkan akurasi transaksi
- Sistem pengendalian risiko yang baik, pengendalian penarikan yang efektif
- Program alokasi dana tetap untuk memudahkan manajemen dana
- Adaptifitas strategi yang ditingkatkan dengan sinyal simulasi AI
- Parameter dapat disesuaikan, memiliki fleksibilitas yang baik
Risiko Strategis
- Indikator EMA dapat memberikan sinyal palsu di pasar yang bergoyang
- Rasio stop loss tetap mungkin tidak cocok untuk semua kondisi pasar
- Keacakan sinyal AI simulasi dapat mempengaruhi stabilitas strategi
- Pengelolaan dana tetap, kemungkinan kehilangan peluang pasar besar
Arah optimasi
- Masukkan lebih banyak indikator teknis untuk filter sinyal
- Mengembangkan mekanisme anti-gangguan adaptasi
- Mengoptimalkan sistem manajemen dana, menggunakan jumlah kepemilikan dinamis
- Perbaikan algoritma simulasi AI untuk meningkatkan kualitas sinyal
- Meningkatkan mekanisme identifikasi lingkungan pasar
Meringkaskan
Strategi ini dibangun dengan menggabungkan analisis teknis tradisional dan metode kuantitatif modern untuk membangun sistem perdagangan yang relatif lengkap. Meskipun ada risiko tertentu, strategi ini diharapkan untuk mencapai efek perdagangan yang lebih baik melalui optimasi dan perbaikan berkelanjutan.
/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Gold Bot with Simulated AI, Viamanchu, EMA20, EMA200, RVI, and Risk Management", overlay=true)
// Parámetros de las EMAs
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema200 = ta.ema(close, 200)
// Relative Volatility Index (RVI)
length = input(14, title="RVI Length")
rvi = ta.rma(close - close[1], length) / ta.rma(math.abs(close - close[1]), length)
// Simulación de Viamanchu (aleatoria)
var int seed = time
simulated_vi_manchu_signal = math.random() > 0.5 ? 1 : -1 // 1 para compra, -1 para venta
// Configuración de gestión de riesgos
capital_total = 2000 // Capital total
capital_operado = 200 // Capital asignado a cada operación
stop_loss_percent = input.float(2, title="Stop Loss %", minval=0.1, step=0.1) // 2% de stop loss
take_profit_percent = input.float(4, title="Take Profit %", minval=0.1, step=0.1) // 4% de take profit
// Cálculo de stop loss y take profit en base al precio de entrada
stop_loss = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
take_profit = close * (1 + take_profit_percent / 100)
// Condiciones de entrada
longCondition = ta.crossover(ema20, ema200) and rvi > 0 and simulated_vi_manchu_signal == 1
shortCondition = ta.crossunder(ema20, ema200) and rvi < 0 and simulated_vi_manchu_signal == -1
// Ejecutar compra
if (longCondition)
strategy.entry("Compra", strategy.long, stop=stop_loss, limit=take_profit)
// Ejecutar venta
if (shortCondition)
strategy.entry("Venta", strategy.short, stop=stop_loss, limit=take_profit)