Strategi Mengikuti Trend Luar Talian Kacang
ChaoZhang
Artikel ini akan mengkaji secara terperinci strategi jenis trend-tracking berdasarkan jarak 200 hari purata bergerak dan harga, yang dikenali sebagai strategi peanut offline trend-tracking. Strategi ini dengan mengesan jarak harga dan 200 hari purata bergerak, membina bahagian apabila melebihi set teres, dan mencapai sasaran keuntungan selepas keluar dari kedudukan kosong.
I. Prinsip-prinsip Strategi
Strategi ini menentukan apakah harga menyimpang dari garis 200 hari setelah mencapai peratusan yang ditetapkan. Strategi ini menetapkan tempat di mana satu garis K yang paling dekat adalah garis sunny (multiply entry) atau garis hitam (negative entry). Syarat masuk multiply adalah harga di bawah garis 200 hari dan peratusan jarak antara harga dan garis 200 hari adalah lebih besar daripada nilai paras, dan di mana satu garis K yang paling dekat mengambil lebih banyak daripada garis hitam.
Syarat keluar adalah apabila harga kembali ke garis 200 hari atau mencapai sasaran berhenti ((1.5 kali harga masuk) keluar dari kedudukan kosong. Tetapkan hentian kerugian sebagai 20% daripada nilai pengisytiharan pilihan.
Syarat kemasukan dan keluar adalah seperti berikut:
Pendaftaran Berbilang:Harga penutupan < garis 200 hari dan harga penutupan jarak peratusan dari garis 200 hari adalah ≥ nilai terendah dan garis penutupan K yang paling dekat
Kemasukan kosong:Harga penutupan> 200 hari garis dan harga penutupan dengan jarak 200 hari garis peratusan ≥ nilai terendah dan garis penutupan K yang paling baru
Penampilan berbilang:Harga penutupan ≥ 200 hari atau capaian sasaran penutupan atau berakhirnya hari dagangan
Bermula dengan kepala kosong:Penutupan harga <= 200 hari atau capaian sasaran penutupan atau akhir hari dagangan
Syarat stop loss ialah 20% daripada nilai yang diisytiharkan.
Kedua, kelebihan strategi
Strategi ini mempunyai kelebihan utama:
- Menggunakan purata bergerak 200 hari untuk menentukan arah trend garis panjang dalam harga, mengelakkan gangguan oleh bunyi pasaran jangka pendek
- Menubuhkan mekanisme pengesanan trend untuk mengesan trend harga garis tengah dan panjang
- Optimumkan masa masuk, masuk apabila arah K terakhir selaras dengan trend besar
- Mekanisme Hentikan Kerosakan dan Penangguhan yang Berpatutan untuk Mengelakkan Kerosakan
Ketiga, risiko strategi.
Strategi ini mempunyai risiko utama:
- Harga semasa kejatuhan pasaran besar mungkin berulang kali menyentuh purata bergerak yang menyebabkan banyak kerugian
- Keadaan yang tidak menentu menyebabkan penarikan diri daripada kerugian
- Parameter yang ditetapkan, misalnya, tidak sesuai dengan pilihan kitaran purata bergerak, tidak dapat menentukan trend dengan tepat
Untuk mengurangkan risiko yang disebutkan di atas, berikut adalah beberapa perkara yang boleh dioptimumkan:
- Menyesuaikan parameter purata bergerak, atau menambah indikator lain untuk menilai trend besar
- Optimumkan mekanisme penangguhan, seperti menyesuaikan jarak penangguhan dengan perubahan harga
- Optimumkan syarat kemasukan, tambah kriteria penilaian
Keempat, Strategi untuk Mengoptimumkan
Strategi ini boleh dioptimumkan dalam beberapa aspek:
- Mengoptimumkan parameter purata bergerak untuk menguji kesan parameter berkala yang berbeza terhadap kesan strategi
- Menambah petunjuk lain untuk menilai trend besar, seperti saluran Brin, indikator KDJ dan sebagainya
- Menyesuaikan strategi hentian kerugian supaya tahap hentian kerugian dapat disesuaikan secara dinamik dengan perubahan keadaan pasaran
- Mengoptimumkan syarat kemasukan untuk mengelakkan kesalahan kemasukan disebabkan oleh penyesuaian jangka pendek
5. Ringkasan
Artikel ini menganalisis prinsip, kelebihan, risiko dan arah pengoptimuman strategi pengesanan trend berdasarkan harga dan jarak purata bergerak 200 hari. Strategi ini menilai arah trend garis panjang dengan mengesan jarak harga dari garis rata-rata jangka panjang.
/*backtest
start: 2024-02-22 00:00:00
end: 2024-02-24 06:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Intraday Price Away from 200 EMA Strategy", overlay=true)
// Define inputs
emaPeriod = input(200, title="EMA Period")
thresholdPercent = input(0.75, title="Threshold Percent", minval=0) // Define the threshold percentage
// Calculate 200 EMA
ema = ema(close, emaPeriod)
// Calculate distance from 200 EMA as a percentage
distance_percent = ((close - ema) / ema) * 100
// Track average entry price
var float avgEntryPrice = na
// Buy conditions
buy_condition = close < ema and abs(distance_percent) >= thresholdPercent and close[1] < close[2]
// Exit conditions for buy
exit_buy_condition = close >= ema or time_close(timeframe.period) or (avgEntryPrice * 1.5) <= close
// Sell conditions
sell_condition = close > ema and abs(distance_percent) >= thresholdPercent and close[1] > close[2]
// Exit conditions for sell
exit_sell_condition = close <= ema or time_close(timeframe.period) or (avgEntryPrice * 1.5) >= close
// Execute buy and sell orders only if there are no open trades
if strategy.opentrades == 0
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_condition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sell_condition)
// Update average entry price for buy condition
if buy_condition
avgEntryPrice := close
// Update average entry price for sell condition
if sell_condition
avgEntryPrice := close
// Close buy position if exit condition is met
strategy.close("Buy", when=exit_buy_condition)
// Close sell position if exit condition is met
strategy.close("Sell", when=exit_sell_condition)
// Plot 200 EMA
plot(ema, color=color.blue, linewidth=2)
// Plot buy and sell signals
plotshape(buy_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(sell_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)