Strategi Pemburu Bawah
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi pemburu bahagian bawah adalah strategi perdagangan garis pendek untuk mata wang digital. Strategi ini digunakan untuk menentukan masa pembelian yang sesuai dengan mengenal pasti bahagian bawah dalam trend menurun.
Prinsip Strategi
Strategi ini menggabungkan pelbagai petunjuk teknikal untuk mengenal pasti bahagian bawah, khususnya, menggunakan indikator MACD untuk menentukan isyarat pembalikan bahagian bawah, menggunakan indikator RSI untuk menentukan keadaan oversold, menggunakan pita Brin untuk menentukan apakah harga berada di bawah rel bawah.
Pertama, strategi ini menggunakan penyebaran disengajakan MACD untuk menilai bahagian bawah. Penyebaran disengajakan bermaksud bahawa harga berinovasi rendah dan MACD tidak berinovasi rendah. Keadaan ini melambangkan penurunan dalam jumlah transaksi, yang biasanya menandakan pembalikan tren yang akan datang.
Kedua, strategi ini memerlukan RSI di bawah 31.1. RSI di bawah 30 mewakili keadaan oversold, yang memberi peluang untuk membeli.
Akhirnya, strategi ini memerlukan harga penutupan berada di bawah garis tengah Brin Belt. Ini bermakna harga sudah berada di bawah julat biasa, dan dengan itu memberikan peluang yang lebih baik untuk membeli.
Apabila semua syarat di atas dipenuhi secara serentak, strategi ini menghasilkan isyarat beli dan membina kedudukan yang baik.
Analisis kelebihan
Strategi pemburu bawah mempunyai kelebihan berikut:
- Menggunakan pelbagai petunjuk untuk menentukan dasar, memastikan ketepatan pengenalan dasar
- Menggunakan penyebaran sengaja MACD untuk menilai isyarat pembalikan, satu teknik perdagangan yang berpengalaman
- Ini adalah satu-satunya cara untuk mengelakkan penembusan palsu.
- Kawalan kedudukan yang konservatif, hanya di tempat-tempat penting untuk mengelakkan perdagangan berlebihan
Analisis risiko
Strategi ini mempunyai beberapa risiko:
- Pasaran mungkin turun lebih jauh dan tidak dapat menghentikan kerosakan pada masa yang tepat
- Kombinasi pelbagai syarat untuk menentukan bahagian bawah, dan dalam beberapa senario mungkin terlepas bahagian bawah
- Parameter yang perlu ditentukan secara manual, seperti nilai terhad RSI, yang mungkin mempengaruhi prestasi strategi
Untuk risiko di atas, ia boleh dioptimumkan dengan cara mengesan hentian dalam masa nyata, menyesuaikan parameter jarak dan sebagainya.
Arah pengoptimuman
Strategi ini boleh dioptimumkan dalam beberapa arah:
- Menambah mekanisme penangguhan yang beradaptasi, menyesuaikan kedudukan penangguhan dengan fleksibel mengikut tahap turun naik pasaran
- Ujian dan pengoptimuman untuk menentukan parameter terbaik untuk keputusan pembelian isyarat
- Menambah algoritma pembelajaran mesin, parameter pengenalan automatik dan peraturan perdagangan
- Menambah modul penilaian trend untuk mengelakkan salah faham pasaran yang bergolak dalam pasaran yang sedang tren
- Meningkatkan penilaian mengenai bahagian bawah dengan menggunakan indikator seperti perubahan jumlah dagangan
ringkaskan
Strategi pemburu bawah melakukan pembelian dengan menangkap bahagian bawah yang penting dengan harapan mendapat keuntungan yang berlebihan. Strategi ini menilai asas yang kuat di bawah, sambil menggabungkan pelbagai syarat penapisan untuk mengelakkan isyarat palsu. Jika parameter disesuaikan dengan betul, kawalan hentian di tempat, strategi ini boleh mendapat kesan yang baik dalam perdagangan garis pendek di pasaran mata wang digital.
/*backtest
start: 2023-01-30 00:00:00
end: 2024-02-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("MACD Divergence Strategy", shorttitle="Strategy: MACD Dive", overlay=true)
// MACD设置
fastLength = input.int(12, "Fast Length")
slowLength = input.int(26, "Slow Length")
signalSmoothing = input.int(9, "Signal Smoothing")
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalSmoothing)
// 计算99日EMA均线
ema99 = ta.ema(close, 99)
// 计算RSI
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
// 计算布林带中轨
length = input.int(20, "BB Length")
src = input(close, "Source")
mult = input.float(2.0, "BB StdDev")
basis = ta.sma(src, length)
// 买入筛选条件
priceLow = ta.lowest(low[1], 60)
macdLow = ta.lowest(macdLine[1], 60)
divergence = low < priceLow and macdLine > macdLow
allHighsBelowEma99 = true
for i = 0 to 14
if high[i] > ema99
allHighsBelowEma99 := false
rsiBelow = rsi < 31.1
priceDifference = (high - low) / low * 100
buySignal1 = divergence and allHighsBelowEma99 and rsiBelow
buySignal2 = high < ema99 and priceDifference >= 3 and close < open and high < basis
buySignal3 = buySignal1 or buySignal2
// 定义一个变量来存储买入时的价格
var float buyPrice = na
// 买入逻辑
if buySignal3
buyPrice := close // 存储买入时的价格
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// 止盈和止损条件
longTakeProfit = buyPrice * 1.1 // 止盈设为买入价格的1.2倍
longStopLoss = buyPrice * 0.98// 止损设为买入价格的0.99倍
// 应用止盈和止损
strategy.exit("Exit", "Buy", limit=longTakeProfit, stop=longStopLoss)
// 绘制买入信号
plotshape(series=buySignal3, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)