Strategi Baki Pembalikan Berganda
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi keseimbangan pembalikan ganda adalah strategi gabungan yang menggunakan strategi pembalikan dan strategi pemisahan gelombang filter. Strategi ini pertama kali menghasilkan isyarat perdagangan menggunakan sistem pembalikan 123 dan kemudian memproses gelombang filter dengan pemisahan modem empirik ((EMD), menggabungkan isyarat perdagangan kedua-duanya, untuk mencapai kadar kemenangan yang lebih tinggi.
Prinsip Strategi
123 sistem pembalikan
Sistem 123 berbalik berasal dari Ulf Jensen’s How to get triple gains in the futures market. Strategi ini adalah strategi jenis berbalik. Apabila harga penutupan 2 hari berturut-turut lebih tinggi daripada harga penutupan hari sebelumnya, dan 9 hari K perlahan-lahan di bawah 50, anda akan melakukan banyak; apabila harga penutupan 2 hari berturut-turut lebih rendah daripada harga penutupan hari sebelumnya, dan 9 hari K cepat di atas 50.
Pemisahan mod pengalaman (EMD)
Pemisahan Model Pengalaman (EMD) adalah kaedah analisis data yang beradaptasi sendiri. Ia dapat memisahkan komponen frekuensi yang berbeza dalam data dengan berkesan dan mengekstrak trend jangka panjang dalam data. Di sini kita menetapkan panjang 20, delta 0.5, pecahan 0.1, untuk menghasilkan isyarat perdagangan berdasarkan komponen frekuensi yang berbeza dalam harga.
Sintesis isyarat
Strategi keseimbangan reversal ganda menggabungkan isyarat perdagangan yang dihasilkan oleh pemisahan sistem reversal 123 dan model pengalaman, dan mengesahkan entrada apabila kedua-dua isyarat itu sama. Ini dapat meningkatkan peluang kemenangan strategi.
Analisis kelebihan
Strategi keseimbangan pembalikan ganda menggabungkan strategi pembalikan dan teknologi pemprosesan isyarat digital, memanfaatkan kelebihan model yang berbeza secara menyeluruh. Sistem pembalikan menangkap peluang pembalikan jangka pendek, pemisahan model pengalaman menangkap trend jangka panjang, kedua-duanya digunakan bersama untuk meningkatkan kestabilan strategi.
Strategi ini juga memperkenalkan 123 bentuk, yang dapat mengelakkan pembalikan yang tidak ideal dari penargetan. Menetapkan parameter yang munasabah dalam pemisahan mod pengalaman membantu menapis sebahagian bunyi dan mengurangkan isyarat yang salah.
Analisis risiko
Risiko terbesar dalam strategi keseimbangan terbalik berganda adalah kegagalan terbalik. Walaupun pengenalan bentuk 123 dapat mengurangkan kebarangkalian ini, ingatlah bahawa perdagangan terbalik mempunyai sifat ketidakpastian yang lebih besar. Selain itu, pemecahan pola pengalaman sebagai kaedah penyesuaian gelombang boleh gagal dalam keadaan yang melampau.
Untuk mengawal risiko-risiko ini, kita boleh menyesuaikan parameter pembalikan dengan betul, memastikan isyarat pembalikan lebih dipercayai. Kita juga boleh menguji pelbagai kaedah pengaliran alternatif untuk pemecahan model pengalaman, untuk melihat sama ada kita boleh mendapatkan kesan pengaliran yang lebih baik. Selain itu, ia adalah perlu untuk mengekalkan jumlah perdagangan yang kecil, untuk mengelakkan kerugian tunggal yang terlalu besar.
Arah pengoptimuman
Strategi ini boleh dioptimumkan dalam beberapa aspek:
Uji sistem pembalikan dengan parameter yang berbeza untuk menentukan kombinasi parameter terbaik
Mencuba kaedah penapisan digital yang berbeza, seperti penapisan gelombang kecil, penapisan Hilbert, dan lain-lain.
Tambah strategi henti kerugian untuk mengawal kerugian tunggal
Gabungan dengan petunjuk lain untuk memastikan arah dagangan lebih tepat dan dipercayai
Mengoptimumkan pengurusan dana dan menentukan perkadaran saiz dagangan yang optimum
ringkaskan
Keuntungan strategi imbangan balik ganda menggunakan strategi pembalikan balik dan teknologi pemprosesan isyarat digital. Ia menetapkan parameter yang munasabah, mengawal risiko, stabil perdagangan. Strategi ini mempunyai kebolehgunaan dan skalabiliti yang kuat, merupakan strategi perdagangan yang disyorkan.
/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 30/06/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities Mar 2010
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
Empirical(Length,Delta,Fraction) =>
pos = 0
xBandpassFilter = 0.0
xPeak = 0.0
xValley =0.0
xPrice = hl2
beta = cos(3.1415 * (360 / Length) / 180)
gamma = 1 / cos(3.1415 * (720 * Delta / Length) / 180)
alpha = gamma - sqrt(gamma * gamma - 1)
xBandpassFilter := 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(xBandpassFilter[1]) - alpha * nz(xBandpassFilter[2])
xMean = sma(xBandpassFilter, 2 * Length)
xPeak := iff (xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xPeak[1]))
xValley := iff (xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xValley[1]))
xAvrPeak = sma(xPeak, 50)
xAvrValley = sma(xValley, 50)
nAvrPeak = Fraction * xAvrPeak
nAvrValley = Fraction * xAvrValley
pos := iff(xMean > nAvrPeak and xMean > nAvrValley, 1,
iff(xMean < nAvrPeak and xMean < nAvrValley, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Empirical Mode Decomposition", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthEMD = input(20, minval=1)
Delta = input(0.5)
Fraction = input(0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posEmpirical = Empirical(LengthEMD,Delta,Fraction)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posEmpirical == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posEmpirical == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )