Strategi Penapis Musytari dan Saturnus Momentum MA Crossover
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini menggunakan persilangan dua purata bergerak sebagai isyarat dagangan, dan penapisan digabungkan dengan indikator BB bandwidth dan indikator tenaga dinamik tersuai untuk meningkatkan kebolehpercayaan isyarat persilangan MA dan mengurangkan isyarat palsu.
Prinsip
Ia menggunakan 50 kitaran EMA dan 200 kitaran SMA untuk membentuk isyarat garpu mati garpu.
Apabila harga berada dalam trend menaik, minta harga di atas garis 200 hari dan nilai penunjuk tenaga dinamik tersuai kurang daripada 25 untuk menghasilkan isyarat beli.
Apabila harga berada dalam trend menurun, minta harga di bawah garis 200 hari dan nilai penunjuk tenaga dinamik khusus lebih besar daripada 75 untuk menghasilkan isyarat jual.
Indikator tenaga bergerak tersuai memetakan julat 0-100 berdasarkan jarak antara garis tengah BB dan landasan atas dan bawah. Pengolahan pengasingan dilakukan dengan mengkaji kembali nilai maksimum dan minimum jarak statistik.
Penunjuk tenaga dinamik dapat mencerminkan maklumat mengenai kedudukan harga berbanding gelombang, menetapkan nilai had untuk penapisan, yang dapat mengurangkan salib palsu secara berkesan.
Analisis kelebihan
Menggunakan EMA dan SMA untuk menangkap trend garis tengah dan panjang.
Tambah penunjuk tenaga dinamik untuk penapisan, kebolehpercayaan yang lebih tinggi, mengurangkan isyarat palsu.
Jarak BB ke atas dan ke bawah landasan mencerminkan kekuatan bergelombang, digabungkan dengan statistik mundur untuk pemprosesan standard, dan mengelakkan ketergantungan parameter.
Anda boleh menyesuaikan EMA dan SMA berkala dan nilai terendah indikator tenaga dinamik untuk menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza.
Strategi yang jelas dan mudah difahami, parameter yang disesuaikan dengan ruang yang luas, dan praktikal.
Analisis risiko
EMA dan SMA sendiri mempunyai ketinggalan dan mungkin terlepas peluang untuk mendapatkan garis pendek.
Pada dasarnya, penyeberangan dua baris adalah strategi untuk mengesan trend, dan tidak sesuai untuk keadaan gegaran.
Nilai terendah penunjuk tenaga dinamik memerlukan pengukuran berulang untuk menentukan parameter yang sesuai, terdapat risiko pengoptimuman kurva.
Strategi garis rata-rata kitaran besar, keuntungan agak stabil tetapi keuntungan mutlak mungkin terhad.
Tempoh purata boleh dikurangkan dengan sewajarnya, atau penambahan penunjuk lain untuk membantu penghakiman dan meningkatkan kebolehpasaran strategi.
Arah pengoptimuman
Uji kombinasi garis rata yang berbeza untuk mencari parameter terbaik.
Menambah penilaian tambahan seperti MACD, KD dan sebagainya.
Parameter untuk mengoptimumkan penunjuk tenaga dinamik, seperti kitaran pengulangan, julat pemetaan dan sebagainya.
Menambah mekanisme penangguhan kerugian untuk mengawal risiko.
Parameter yang tidak selaras dalam pelbagai jenis boleh dipertimbangkan untuk mengambil ciri pembelajaran mesin.
Menambah penunjuk tenaga untuk mengelakkan isyarat silang yang tidak munasabah.
ringkaskan
Strategi ini mengintegrasikan pengesanan trend kitaran dan penyaringan dua kali penunjuk tenaga dinamik tersuai dalam satu, kebolehpercayaan yang tinggi, nilai yang kuat. Dengan pengoptimuman parameter dan penguatan petunjuk teknologi tambahan, prestasi yang lebih baik dijangka.
/*backtest
start: 2023-10-26 00:00:00
end: 2023-10-27 13:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="EMA Difference Mapping with Trades", shorttitle="EMA Diff Map", overlay=false)
// Inputs
emaLength = input(20, "EMA Length")
stdDevLength = input(2, "Standard Deviation Length")
priceSource = close
takeProfitPoints = input(1000, title="Take Profit (in Points)")
stopLossPoints = input(2500, title="Stop Loss (in Points)")
// Calculate EMA
ema = ema(priceSource, emaLength)
// Calculate Standard Deviation
stdDev = stdev(priceSource, stdDevLength)
// Calculate differences
diff1 = (ema + stdDev) - ema
diff2 = ema - (ema - stdDev)
// Calculate min and max differences from last year
lookbackPeriod = 504 // Number of trading days in a year
minDiff1 = lowest(diff1, lookbackPeriod)
maxDiff1 = highest(diff1, lookbackPeriod)
minDiff2 = lowest(diff2, lookbackPeriod)
maxDiff2 = highest(diff2, lookbackPeriod)
// Map differences based on requirements
mappedDiff1 = 50 + 50 * ((diff1 - minDiff1) / (maxDiff1 - minDiff1))
mappedDiff2 = 50 - 50 * ((diff2 - minDiff2) / (maxDiff2 - minDiff2))
// Combine mapped differences into a single line
mappedLine = if close > ema
mappedDiff1
else
mappedDiff2
// Plot 'mappedLine' in the main chart area conditionally
plot(mappedLine, title="EMA Difference Mapping", color=(close > ema ? color.blue : na), style=plot.style_line, linewidth=2)
// Calculate the 50EMA and 200SMA
ema50 = ema(close, 50)
sma200 = sma(close, 200)
// Plot the 50EMA and 200SMA on the main chart
plot(ema50, color=color.blue, title="50 SMA", linewidth=2)
plot(sma200, color=color.red, title="200 SMA", linewidth=2)
// Initialize trade variables
var bool waitingForBuy = na
var bool waitingForSell = na
var bool buyConditionMet = false
var bool sellConditionMet = false
if not sellConditionMet and crossunder(ema50, sma200)
sellConditionMet := true
waitingForBuy := false
if sellConditionMet
waitingForSell := true
sellConditionMet := false
if waitingForSell and close < sma200 and mappedLine > 75
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Sell Exit", "Sell", profit=takeProfitPoints, loss=stopLossPoints)
waitingForSell := false
// Define the strategy conditions and execute trades
if not buyConditionMet and crossover(ema50, sma200)
buyConditionMet := true
waitingForSell := false
if buyConditionMet
waitingForBuy := true
buyConditionMet := false
if waitingForBuy and close > sma200 and mappedLine < 25
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Buy Exit", "Buy", profit=takeProfitPoints, loss=stopLossPoints)
waitingForBuy := false