Pecahan Kemeruapan Suai untuk Aliran dan Pembalikan
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini pertama-tama digabungkan dengan penunjuk harga kuantiti VFI dan purata bergerak untuk membina penilaian trend, dan kemudian digabungkan dengan penunjuk Brin untuk menilai peristiwa pembalikan, mewujudkan gabungan organik perdagangan trend dan perdagangan goyah.
Prinsip Strategi
Strategi ini terdiri daripada beberapa bahagian:
Indikator VFI menilai trend. Menggabungkan kadar perubahan logaritma harga tipikal dan perubahan jumlah urus niaga untuk menilai trend harga, untuk mencapai pencocokan harga yang wajar.
Indeks perbezaan EMA menentukan trend. Mengira nisbah perbezaan antara garis 20 dan garis 50 untuk menentukan arah trend garis tengah dan panjang.
Indikator Brin Belt menilai pembalikan. Brin Belt di tengah-tengah adalah purata bergerak mudah 20 hari, dan lebar jalur adalah 1.5 kali standard di tengah-tengah. Isyarat perdagangan dikeluarkan apabila harga menembusi atas dan bawah.
Indeks VFI menilai kemerosotan. Apabila nilai VFI mendekati batas atas dan bawah (,20), ia dianggap kemungkinan besar untuk membalikkan trend.
Dalam keadaan yang memenuhi tempoh masa perdagangan, apabila harga menembusi Bollinger Bands ke arah yang lebih baik dan VFI, EMA, dan lain-lain, melakukan lebih banyak; apabila harga jatuh ke Bollinger Bands ke arah yang lebih buruk, atau VFI mencapai satu titik terendah.
Kelebihan Strategik
Pengenalan penunjuk VFI menjadikan perbandingan kuantiti dan harga lebih munasabah dan mengelakkan harga mengikut secara buta.
Penghakiman EMA digabungkan dengan VFI untuk membuat penghakiman trend lebih stabil dan boleh dipercayai.
Blinklinking, yang digabungkan dengan penilaian berbalik dari VFI, menjadikan strategi ini lebih sesuai untuk turun naik dua hala di pasaran.
Risiko Strategik
Indeks harga tidak dapat sepenuhnya mengelakkan risiko penembusan palsu.
Kelemahan EMA berlarutan dan tidak dapat bertindak balas tepat pada masanya terhadap perubahan jangka pendek.
Penetapan parameter Brin yang tidak betul boleh menyebabkan risiko perdagangan yang kerap atau pasaran yang ditangkap.
Penyelesaian untuk menghadapi risiko:
Menggabungkan lebih banyak petunjuk untuk menilai trend, mengelakkan ketergantungan pada satu petunjuk.
Parameter EMA tidak boleh terlalu besar atau terlalu kecil, sesuaikan parameter dengan betul.
Uji kesan perubahan parameter Brin pada strategi dalam keadaan pasaran yang berbeza.
Arah pengoptimuman strategi
Teruskan mengoptimumkan parameter VFI untuk menjadikannya lebih sensitif.
Menambah penilaian penembusan berdasarkan saluran harga atau indikator Envelopes.
Uji pengenalan lebih banyak penunjuk harga, seperti OBV, PVT dan sebagainya.
Memperkenalkan pembelajaran mesin dan teknologi AI untuk mengoptimumkan parameter secara dinamik.
ringkaskan
Strategi ini mengambil kira penilaian trend dan penilaian pembalikan, menggunakan VFI, nilai EMA dan indikator Brin, untuk menangkap turun naik dua hala pasaran. Langkah seterusnya akan terus mengoptimumkan parameter, memperkaya asas penilaian, memperluaskan ruang lingkup aplikasi, meningkatkan keuntungan strategi yang stabil.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © beststockalert
//@version=4
strategy(title="Super Bollinger Band Breakout", shorttitle = "Super BB-BO", overlay=true)
source = close
length = input(130, title="VFI length")
coef = input(0.2)
vcoef = input(2.5, title="Max. vol. cutoff")
signalLength=input(5)
// session
pre = input( type=input.session, defval="0400-0935")
trade_session = input( type=input.session, defval="0945-1700")
use_trade_session = true
isinsession = use_trade_session ? not na(time('1', trade_session)) : true
is_newbar(sess) =>
t = time("D", sess)
not na(t) and (na(t[1]) or t > t[1])
is_session(sess) =>
not na(time(timeframe.period, sess))
preNew = is_newbar(pre)
preSession = is_session(pre)
float preLow = na
preLow := preSession ? preNew ? low : min(preLow[1], low) : preLow[1]
float preHigh = na
preHigh := preSession ? preNew ? high : max(preHigh[1], high) : preHigh[1]
// vfi 9lazybear
ma(x,y) => 0 ? sma(x,y) : x
typical=hlc3
inter = log( typical ) - log( typical[1] )
vinter = stdev(inter, 30 )
cutoff = coef * vinter * close
vave = sma( volume, length )[1]
vmax = vave * vcoef
vc = iff(volume < vmax, volume, vmax) //min( volume, vmax )
mf = typical - typical[1]
vcp = iff( mf > cutoff, vc, iff ( mf < -cutoff, -vc, 0 ) )
vfi = ma(sum( vcp , length )/vave, 3)
vfima=ema( vfi, signalLength )
//ema diff
ema20 = ema(close,20)
ema50 = ema(close,50)
diff = (ema20-ema50)*100/ema20
ediff = ema(diff,20)
//
basis = sma(source, 20)
dev = 1.5 * stdev(source, 20)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
ema9 = ema(source, 9)
if ( ((crossover(source, upper) and diff>ediff and diff>0) or (close>upper and (vfi >0 or vfima>0 or ediff>0.05) and (vfi<14 or vfima<14)) ))
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (crossunder(source, lower) or vfi>19 or vfima>19 or diff<(ediff+0.01) )
strategy.close("Long")