
Strategi kuantitatif Watkins Snake Kissing Clouds terutamanya menggabungkan satu petanda grafik awan dan penunjuk RSI acak, dengan menilai penilaian isyarat kedua-dua penunjuk, membina isyarat strategi perdagangan kuantitatif, untuk perdagangan automatik pada jenis sekuriti. Strategi ini menyeluruh mempertimbangkan isyarat petanda grafik awan dan isyarat isyarat StochRSI dengan kekuatan yang berbeza, menjadikan keputusan perdagangan lebih lancar dan stabil dengan menetapkan berat.
Strategi ini menggunakan tanda-tanda seperti garis peralihan, garis rujukan, garis 1 dan 2 di dalam grafik awan dengan garis K dan D di dalam StochRSI. Pada bahagian grafik awan, jika garis peralihan lebih tinggi daripada garis rujukan dan garis 1 lebih tinggi daripada garis 2 yang lebih tinggi, ia memberi isyarat yang kuat. Jika garis peralihan lebih rendah daripada garis rujukan, ia memberi isyarat yang lemah.
Strategi ini digabungkan menggunakan satu grafik awan dan dua penunjuk StochRSI, dapat menentukan arah trend dan keadaan overbought dan oversold pada masa yang sama, isyarat lebih komprehensif dan boleh dipercayai. Berbanding dengan penggunaan satu penunjuk sahaja, dapat mengurangkan penjanaan isyarat yang salah. Penunjuk grafik awan lebih tepat dalam menentukan trend garis panjang dan panjang, penunjuk StochRSI dapat mengukur fenomena overbought dan oversold jangka pendek, kedua-duanya digabungkan menjadikan strategi sesuai untuk kitaran yang berbeza.
Risiko terbesar dalam strategi ini adalah bahawa kedua-dua carta awan dan indikator StochRSI boleh menghasilkan isyarat yang salah, terutamanya dalam keadaan yang bergolak, yang akan meningkatkan jumlah perdagangan yang tidak perlu. Selain itu, penetapan nilai berat dan parameter juga akan memberi kesan yang besar terhadap keberkesanan strategi. Jika berat tidak betul, isyarat penting mungkin terlepas atau menghasilkan terlalu banyak isyarat yang salah. Beberapa parameter utama seperti panjang RSI, panjang Stoch dan lain-lain juga perlu diuji dan dioptimumkan untuk pelbagai jenis dan persekitaran pasaran, yang akan mempengaruhi keberkesanan strategi.
Strategi ini juga mempunyai ruang pengoptimuman yang besar. Pertama, penambahan lebih banyak parameter seperti garis Brin, parameter KD dan lain-lain boleh dipertimbangkan untuk membuat penilaian isyarat lebih menyeluruh. Kedua, parameter dapat dioptimumkan secara automatik menggunakan kaedah seperti pembelajaran mesin atau algoritma genetik, dan bukan menggunakan parameter tetap, menjadikan strategi lebih pintar dan beradaptasi. Ketiga, bagaimana algoritma penunjuk dapat diperbaiki untuk mengurangkan penjanaan isyarat yang salah.
Strategi kuantitatif Watkins Snake Kiss Wind Cloud yang menggabungkan penggunaan satu grafik awan dan dua petunjuk StochRSI, membentuk isyarat perdagangan melalui reka bentuk berat dan parameter, dapat menangkap perubahan trend pasaran secara automatik, mempunyai penyesuaian yang baik untuk pelbagai jenis dan kitaran, merupakan satu set strategi kuantitatif yang patut dikaji dan digunakan. Strategi ini juga mempunyai potensi untuk mengembangkan dan mengoptimumkan lebih lanjut, seperti memperkenalkan lebih banyak petunjuk dan alat teknikal, dan sebagainya, yang dijangka akan memberikan kesan perdagangan yang lebih baik.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Baracuda Ichimoku/StochRSI Strategy", overlay=true)
DecisionWeight = input(50, minval = 0, title="BUY/SELL decision weight")
ichimokuStrong = input(35, minval = 0, title="Ichimoku strong weight")
ichimokuStandard = input(20, minval = 0, title="Ichimoku standard weight")
ichimokuWeak = input(20, minval = 0, title="Ichimoku weak weight")
stochRSIWweak = input(30, minval = 0, title="Stoch RSI weight")
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods")
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods")
displacement = input(5, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
lengthRSI = input(8, minval=8) //14
lengthStoch = input(5, minval=5)//14
smoothK = input(3,minval=3)
smoothD = input(3,minval=3)
OverSold = input(20)
OverBought = input(80)
rsi1 = rsi(close, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
stronglong = conversionLine > baseLine and leadLine1 > leadLine2
strongshort = conversionLine < baseLine and leadLine1 < leadLine2
weaklong = conversionLine > baseLine
weakshort = conversionLine < baseLine
RSIlong = k > d and k < OverSold and d < OverSold
RSIshort = k < d and k > OverBought and d > OverBought
long=(((stronglong ? 1:0)*ichimokuStrong) + ((weaklong? 1:0)*ichimokuWeak) + ((RSIlong? 1:0)*stochRSIWweak)) > DecisionWeight
short=(((strongshort? 1:0)*ichimokuStrong) + ((weakshort? 1:0)*ichimokuWeak) + ((RSIshort? 1:0)*stochRSIWweak)) > DecisionWeight
strategy.entry("long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("short", strategy.short, when=short)