Strategi Pengesanan Pembalikan Kuantit Dual-Pengemudi

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-02-18 10:03:14
Tag:

Ringkasan

Strategi pengesanan pembalikan kuantiti dua pemacu menggabungkan penunjuk purata bergerak mudah dan penunjuk rawak untuk mencapai strategi perdagangan jangka pendek yang cekap dan stabil yang dapat menangkap pembalikan pasaran yang cepat sambil mengurangkan kos peluang dari isyarat yang hilang.

Prinsip Strategi

Strategi ini terdiri daripada dua bahagian: bahagian corak pembalikan 123 dan bahagian purata bergerak adaptif. Bahagian corak pembalikan 123 menilai sama ada terdapat peluang pembalikan dengan mengira hubungan harga penutupan antara dua hari dagangan sebelumnya. Jika harga penutupan pada hari sebelumnya lebih rendah daripada yang pada hari sebelumnya ke-2 dan harga penutupan pada hari dagangan semasa lebih tinggi daripada hari sebelumnya, dan garis rawak perlahan di bawah 50, isyarat beli dihasilkan. Jika harga penutupan pada hari sebelumnya lebih tinggi daripada yang pada hari sebelumnya ke-2 dan harga penutupan pada hari dagangan semasa lebih rendah daripada hari sebelumnya, dan garis pantas di atas 50, isyarat jual dihasilkan. Ini dapat menangkap peluang pembalikan jangka pendek secara rawak. Bahagian lain adalah isyarat pergerakan purata, yang bertindak balas dengan cepat apabila pasaran tidak aktif dan bertindak balas dengan cepat, yang dapat mengelakkan bunyi dan kejutan semasa tren utama. Apabila kedua-dua isyarat penutupan dan kedudukan ditutup, mereka juga berfungsi sebagai penapis dan penyesuaian arah.

Kelebihan Strategi

Kelebihan terbesar dari strategi pengesanan pembalikan kuantiti dua pemacu adalah ia menggabungkan corak pembalikan dan penapisan trend supaya ia dapat menangkap pembalikan pantas sambil mengelakkan terperangkap dalam pasaran kejutan. Terdapat dua sumber pendapatan utama: Pertama, pengenalan corak 123 dapat dengan cepat mengesan peluang apabila harga cepat membalik arah, yang tidak dapat dilakukan oleh banyak strategi yang stabil. Kedua, penggunaan purata bergerak adaptif memastikan bahawa arah perdagangan konsisten dengan trend utama, dengan berkesan menapis bunyi bising dan mengurangkan kerugian yang tidak perlu.

Risiko Strategi

Risiko utama strategi ini adalah bahawa tetapan parameter yang tidak betul boleh membawa kepada kekerapan perdagangan yang terlalu tinggi atau keupayaan pengenalan isyarat yang tidak mencukupi. Jika parameter corak 123 terlalu sensitif, ia boleh membawa kepada perdagangan yang kerap dalam keadaan pasaran yang tidak menentu, yang mengakibatkan lebih banyak kerugian penutupan. Jika parameter purata bergerak adaptif ditetapkan terlalu perlahan, peluang pembalikan mungkin terlepas. Di samping itu, mengejar paras tertinggi baru dan menjual paras terendah dalam pasaran yang sedang trend juga akan membawa kepada turun naik modal yang lebih besar.

Pengoptimuman Strategi

Strategi ini boleh dioptimumkan dengan beberapa cara: Pertama, menyesuaikan parameter corak 123 untuk mengenal pasti pembalikan yang jelas tanpa terlalu sensitif untuk menghasilkan isyarat palsu. Kedua, mengoptimumkan parameter purata bergerak adaptif untuk mencari keseimbangan terbaik antara kestabilan dan kepekaan. Ketiga, strategi stop loss boleh diperkenalkan untuk mengawal kerugian tunggal. Keempat, penunjuk sentimen pasaran boleh digabungkan untuk meningkatkan kualiti keputusan.

Ringkasan

Strategi pelacakan pembalikan kuantiti dua pemacu berjaya mengintegrasikan dua bahagian penting perdagangan pembalikan dan penapisan trend, dan kelebihan gabungannya adalah penting. Dengan terus mengoptimumkan tetapan parameter dan meningkatkan mekanisme penghentian kerugian dan kawalan risiko, strategi ini berpotensi menjadi strategi perdagangan kuantitatif yang cekap yang mudah mendapat keuntungan dan mempunyai risiko yang boleh dikawal.

/*backtest
start: 2024-01-18 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 08/12/2020
// 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
// Everyone wants a short-term, fast trading trend that works without large
// losses. That combination does not exist. But it is possible to have fast
// trading trends in which one must get in or out of the market quickly, but
// these have the distinct disadvantage of being whipsawed by market noise
// when the market is volatile in a sideways trending market. During these
// periods, the trader is jumping in and out of positions with no profit-making
// trend in sight. In an attempt to overcome the problem of noise and still be
// able to get closer to the actual change of the trend, Kaufman developed an
// indicator that adapts to market movement. This indicator, an adaptive moving
// average (AMA), moves very slowly when markets are moving sideways but moves
// swiftly when the markets also move swiftly, change directions or break out of
// a trading range.
//
// 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

KAMA(Length) =>
    pos = 0.0
    nAMA = 0.0
    xPrice = close
    xvnoise = abs(xPrice - xPrice[1])
    nfastend = 0.666
    nslowend = 0.0645
    reverse = input(false, title="Trade reverse")
    nsignal = abs(xPrice - xPrice[Length])
    nnoise = sum(xvnoise, Length)
    nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
    nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2) 
    nAMA := nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))
    pos := iff(close[1] > nAMA, 1,
    	     iff(close[1] < nAMA, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Kaufman Moving Average Adaptive", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthKAMA = input(21, minval=2)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posKAMA = KAMA(LengthKAMA)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posKAMA == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posKAMA == -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 )

Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi