Jalan untuk menjadi induk corak W kuantitatif


Tarikh penciptaan: 2024-01-31 14:49:56 Akhirnya diubah suai: 2024-01-31 14:49:56
Salin: 0 Bilangan klik: 627
1
fokus pada
1617
Pengikut

Jalan untuk menjadi induk corak W kuantitatif

Gambaran keseluruhan

Strategi ini dinamakan “Chempi W bentuk kuantitatif” (Chempi W bentuk kuantitatif) yang menggunakan strategi W bentuk dan tenaga kuantitatif yang tinggi untuk mengenal pasti masa pembelian yang dihasilkan oleh W bentuk harga dan jumlah transaksi yang tinggi.

Prinsip Strategi

Strategi ini adalah berdasarkan kepada dua indikator untuk menilai isyarat perdagangan kuantitatif. Indikator pertama adalah W-shaped indicator, yang mengenal pasti harga W-shaped melalui perpaduan multi-headed antara purata bergerak sederhana (10 kitaran) dan purata bergerak sederhana (30 kitaran). Apabila garis cepat melintasi garis perlahan dari bawah, ia dinilai sebagai W-shaped bottom.

Secara khusus, strategi ini menggunakan langkah-langkah berikut untuk mengenal pasti masa perdagangan:

  1. Hitung purata bergerak sederhana 10 dan 30 kitaran;
  2. menilai garpu emas garpu pantas dan garpu perlahan yang bekerjasama dengan garpu emas sekali lagi garpu mati membentuk bentuk W;
  3. Mengira purata bergerak sederhana bagi jumlah pertukaran dalam 20 kitaran, dan mengenal pasti jumlah tenaga yang tinggi apabila jumlah pertukaran semasa lebih besar daripada dua kali ganda daripada purata bergerak;
  4. W bentuk dan tenaga yang tinggi muncul pada masa yang sama, menghasilkan isyarat beli.

Dengan penghakiman kuantitatif dari pelbagai petunjuk di atas, peluang untuk membalikkan harga dapat dikenal pasti dengan berkesan, membentuk strategi perdagangan dengan kadar kemenangan yang tinggi.

Analisis kelebihan

Kelebihan terbesar strategi ini adalah penilaian kuantitatif pelbagai indikator, yang menjadikan isyarat perdagangan lebih tepat dan boleh dipercayai. Kelebihan khusus adalah sebagai berikut:

  1. W-shaped indicator mempunyai kualiti yang tinggi yang dapat mengenal pasti perubahan harga dengan tepat;
  2. Verifikasi tenaga yang tinggi dapat mengelakkan isyarat palsu dan meningkatkan kebolehpercayaan isyarat;
  3. Kombinasi pelbagai indikator menjadikan strategi lebih komprehensif, lebih tiga dimensi, dan lebih berjaya.
  4. Parameter boleh disesuaikan dan boleh dioptimumkan mengikut keadaan pasaran yang berbeza.

Secara keseluruhannya, strategi ini berjaya menggabungkan bentuk teknikal dengan penunjuk jumlah transaksi, mengenal pasti peluang perdagangan berkualiti tinggi, kebolehpercayaan yang tinggi, dan fleksibiliti yang luas melalui kaedah kuantitatif, merupakan strategi perdagangan kuantitatif yang lebih maju.

Analisis risiko

Strategi ini juga mempunyai beberapa risiko, yang meliputi:

  1. W tidak dapat menjangkakan 100% perubahan harga, dan ia mempunyai risiko untuk memberi isyarat palsu;
  2. Oleh itu, jika anda mempunyai peluang untuk membeli tiket, anda boleh menggunakan kaedah verifikasi kuantitatif yang tinggi dan tidak dapat mengenal pasti semua tiket yang dibeli.
  3. Tetapan parameter seperti kitaran purata bergerak perlu disesuaikan dan dioptimumkan mengikut keadaan pasaran, jika tidak, ia akan menjejaskan prestasi strategi;
  4. Tidak ada petunjuk teknikal yang dapat meramalkan pasaran dengan sempurna, dan kombinasi pelbagai petunjuk tidak dapat sepenuhnya mengelakkan risiko kerugian.

Untuk menangani risiko-risiko tersebut, kita boleh mengoptimumkan dan menyempurnakan lagi strategi kita dengan:

  1. Meningkatkan titik berhenti kerugian dan mengawal kerugian tunggal;
  2. Mengoptimumkan parameter, menyesuaikan kitaran purata bergerak dan sebagainya;
  3. Menambah model Ensemble dengan lebih banyak penilaian teknikal;
  4. Tambah modul kawalan angin, menyesuaikan kedudukan mengikut persekitaran bandar raya.

Arah pengoptimuman

Strategi ini masih mempunyai ruang untuk pengoptimuman yang lebih lanjut, terutamanya dalam aspek berikut:

  1. Pengaturan parameter yang optimum: anda boleh mencari kombinasi parameter yang optimum dengan lebih banyak pengesanan data dan pengimbasan parameter, seperti kitaran purata bergerak, penggandaan peningkatan jumlah transaksi, dan sebagainya;

  2. Model Ensemble: lebih banyak penunjuk teknikal boleh ditambah, model Ensemble boleh dibina, integrasi untuk menilai isyarat perdagangan, meningkatkan kestabilan strategi;

  3. Pengurusan kedudukan dinamik: model pengurusan kedudukan dinamik boleh ditubuhkan berdasarkan petunjuk pasaran besar, petunjuk emosi dan lain-lain untuk menurunkan kedudukan dalam keadaan berisiko tinggi;

  4. Strategi penangguhan kerugian: menetapkan titik penangguhan yang munasabah, mengawal kerugian tunggal dengan ketat;

  5. Ujian semula: Ujian semula dalam lebih banyak keadaan pasaran untuk mengesahkan strategi yang stabil dalam keadaan yang berbeza.

Dengan pengoptimuman berterusan dalam beberapa aspek di atas, ia diharapkan dapat meningkatkan lagi kestabilan dan keuntungan strategi.

ringkaskan

Strategi penutup jalan penjanaan kuantitatif bentuk W berjaya mencapai gabungan yang berkesan antara bentuk teknikal harga dan petunjuk kuantiti transaksi, dengan cara kuantitatif mengenal pasti titik pembelian berkualiti tinggi. Kelebihan strategi adalah bahawa portofolio petunjuk adalah komprehensif, boleh dipercayai, dan mudah disesuaikan. Tetapi terdapat risiko isyarat palsu tertentu, yang perlu lebih stabil melalui model pengoptimuman parameter, Ensemble, dan pengurusan kedudukan dinamik. Strategi ini adalah strategi perdagangan kuantitatif pelbagai indikator yang mewakili, dengan pengoptimuman dan penambahbaikan berterusan, pasti akan menjadi penjaga besar perdagangan kuantitatif.

Kod sumber strategi
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Combined Strategy", overlay=true)

// Input parameters for the W pattern with high volume
wBottomDepth_W = input.int(3, title="W Bottom Depth", minval=1)
volumeMultiplier_W = input.int(2, title="Volume Multiplier", minval=1)

// Calculate moving averages for the W pattern
maShort = ta.sma(close, 10)
maLong = ta.sma(close, 30)

// Find W pattern
wBottom = ta.crossover(maShort, maLong) and ta.crossover(maShort[1], maLong[1])

// Check for high volume
isHighVolume = volume > volumeMultiplier_W * ta.sma(volume, 20)

// Strategy logic for the W pattern with high volume
if (wBottom and isHighVolume)
    strategy.entry("W Pattern Buy", strategy.long)

// Plot shapes to highlight W pattern and high volume
plotshape(series=wBottom and isHighVolume, title="W Bottom with High Volume", color=color.new(color.green, 0), style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)

// Strategy logic for the second strategy
longCondition_My = ta.crossover(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
if (longCondition_My)
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)

shortCondition_My = ta.crossunder(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
if (shortCondition_My)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short)