Strategi Garis Pembahagian Masa Depan Hearst
SMA
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi garis demarkasi masa depan Hurst adalah strategi perdagangan berdasarkan konsep garis demarkasi masa depan (FLD) yang dikemukakan oleh J.M. Hurst pada tahun 1970-an. Strategi ini meramalkan pergerakan harga masa depan dengan menggambar garis sederhana tetapi berpengaruh yang mendalam pada carta kewangan, iaitu memindahkan data harga ke hadapan setengah kitaran pada garis masa.
Prinsip Strategi
Strategi garis sempadan masa depan Hurst berpusat pada memindahkan data harga ke hadapan setengah kitaran pada garis masa depan, untuk membina garis sempadan masa depan (FLD). Sebagai contoh, dalam kes kitaran 40 hari, FLD akan ditunjukkan dengan memindahkan data harga semasa ke hadapan 20 hari pada carta. Strategi ini memberi tumpuan kepada tiga kitaran Hurst: kitaran isyarat (implisit 20 hari), kitaran dagangan (implisit 20 hari) dan kitaran trend (implisit 80 hari). Dengan melihat harga berlawanan dengan tiga garis FLD, pedagang dapat menentukan trend pasaran atau penyelesaian.
Kelebihan Strategik
Keuntungan utama strategi garis sempadan masa depan Hurst adalah:
- Mudah difahami: Strategi ini berdasarkan kepada konsep FLD yang mudah difahami dan digunakan.
- Keutamaan: Dengan memindahkan data harga ke hadapan, FLD memberikan ramalan mengenai pergerakan harga masa depan.
- Analisis pelbagai kitaran: Strategi ini menggabungkan tiga kitaran Hurst yang berbeza untuk memberikan analisis pasaran yang lebih menyeluruh.
- Trend dan pengesanan: Dengan melihat bagaimana harga berinteraksi dengan garis FLD, peniaga dapat menentukan trend atau pengesanan pasaran.
- Kebolehsuaian: Strategi ini menyediakan pemicu kedudukan yang boleh disesuaikan, di mana peniaga boleh menetapkan titik keluar mengikut keutamaan mereka sendiri.
Risiko Strategik
Walaupun terdapat kelebihan dalam strategi garis sempadan masa depan Hurst, terdapat juga risiko yang berpotensi:
- Sensitiviti parameter: Prestasi strategi mungkin sensitif kepada parameter seperti panjang kitaran, dan tetapan parameter yang berbeza mungkin menyebabkan hasil yang berbeza.
- Kebolehan beradaptasi pasaran: Strategi ini mungkin tidak berfungsi dengan baik dalam keadaan pasaran tertentu, seperti pasaran yang tidak jelas trend atau turun naik.
- Keterlambatan: Oleh kerana FLD adalah berdasarkan data sejarah, mungkin terdapat keterlambatan tertentu.
- Terlalu banyak dagangan: Jika pencetus kedudukan rendah tidak ditetapkan dengan betul, ia boleh menyebabkan terlalu banyak dagangan dan kos dagangan yang tinggi.
Untuk mengurangkan risiko ini, peniaga boleh mempertimbangkan untuk mengoptimumkan parameter, menyesuaikan strategi untuk keadaan pasaran yang berbeza, dan menetapkan langkah-langkah pengurusan kerugian dan risiko yang sesuai.
Arah pengoptimuman strategi
Strategi garis sempadan Hurst di masa depan boleh dioptimumkan dengan:
- Pengoptimuman parameter: pengoptimuman parameter seperti panjang kitaran, pemicu kedudukan kosong untuk meningkatkan prestasi strategi.
- Analisis pelbagai kerangka masa: menggunakan strategi ini dalam pelbagai kerangka masa untuk mendapatkan pandangan pasaran yang lebih menyeluruh.
- Gabungan dengan penunjuk lain: Gabungan FLD dengan penunjuk teknikal lain (seperti purata bergerak, pendayung, dan sebagainya) untuk meningkatkan kebolehpercayaan isyarat.
- Pengurusan risiko: Memperkenalkan mekanisme pengurusan stop loss dan kedudukan untuk mengawal risiko dan mengoptimumkan keuntungan.
- Kebolehan beradaptasi pasaran: membangunkan rancangan pengoptimuman yang disasarkan untuk keadaan pasaran yang berbeza (seperti trend, gegaran, dan lain-lain).
Dengan langkah-langkah pengoptimuman ini, strategi garis sempadan masa depan Hurst dapat menyesuaikan diri dengan lebih baik dengan keadaan pasaran yang berbeza, meningkatkan kestabilan dan keuntungan.
ringkaskan
Strategi garis sempadan masa depan Hurst adalah strategi perdagangan inovatif berdasarkan konsep garis sempadan masa depan J.M. Hurst. Dengan memindahkan data harga ke hadapan setengah kitaran, membina garis sempadan masa depan, dan menggabungkan tiga kitaran Hurst yang berbeza (siklus isyarat, kitaran perdagangan, dan kitaran trend), strategi ini memberikan ramalan mengenai pergerakan harga masa depan.
/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © BarefootJoey
//@version=5
strategy("Hurst Future Lines of Demarcation Strategy", overlay=true)
// FLD Settings
source = input(ohlc4, 'Source')
smoothFLD = input.bool(false, 'Smooth FLD')
FLDtransp = input(33, 'FLD transparency')
FLDsmooth = input.int(5, "FLD Smoothing", minval=1, tooltip="Number of trading days to smooth the FLD")
FLD_out = ta.sma(source , smoothFLD ? FLDsmooth : 1)
close_buy_in_1 = input.string('Price', 'Input Close Trigger 1', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])
close_buy_in_2 = input.string('Trade', 'Input Close Trigger 2', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])
// Quarter Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col_q = input.color(#da00ff, "Quarter Cycle Color")
cyc_q = input.int(5, "Signal Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_q, FLDtransp), title='Signal FLD', offset = math.round(cyc_q/2) )
// Trade Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col = input.color(#ff9800, "Trade Cycle Color")
cyc = input.int(20, "Trade Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col, FLDtransp), title='Trade FLD', offset = math.round(cyc/2) )
// Double Cycle (Default: 80 day) Length Pivot Cycle
col_d = input.color(color.aqua, "Double Cycle Color")
cyc_d = input.int(80, "Trend Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_d, FLDtransp), title='Trend FLD', offset = math.round(cyc_d/2) )
// Strategy Plots
price = source
signal = FLD_out[math.round(cyc_q/2)]
trade = FLD_out[math.round(cyc/2)]
trend = FLD_out[math.round(cyc_d/2)]
// Trend State
var state = 0
if signal > trade and trade > trend
state := 1 // (A)
state
if state == 1 and price < signal
state := 2 // (B)
state
if signal < trade and trade > trend
state := 3 // (C)
state
if state == 3 and price < signal
state := 4 // (D)
state
if signal < trade and trade < trend
state := 5 // (E)
state
if state == 5 and price < signal
state := 6 // (F)
state
if signal > trade and trade < trend
state := 7 // (G)
state
if state == 7 and price < signal
state := 8 // (H)
state
state := state
// Strategy Definitions
close_buy_out_1 = close_buy_in_1 == 'Price' ? price : close_buy_in_1 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_1 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_1 == 'Trend' ? trend : na
close_buy_out_2 = close_buy_in_2 == 'Price' ? price : close_buy_in_2 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_2 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_2 == 'Trend' ? trend : na
buy = ta.crossover(price, signal) and state == 1
close_buy = strategy.position_size>0 and ta.crossunder(close_buy_out_1, close_buy_out_2)
sell = ta.crossunder(price, signal) and state == 6
close_sell = strategy.position_size<0 and ta.crossover(close_buy_out_1, close_buy_out_2)
// FLD Interaction State Background
interaction_color = state == 1 ? color.green : // A
state == 2 ? color.aqua : // B
state == 3 ? color.blue : // C
state == 4 ? color.purple : // D
state == 5 ? color.white : // E
state == 6 ? color.red :// F
state == 7 ? color.orange : // G
state == 8 ? color.yellow : na // H
bgcolor(color.new(interaction_color, 90), title= "A-H Background")
bar_color = strategy.position_size>0 ? #00ff0a : strategy.position_size<0 ? #FF0000 : na
barcolor(bar_color)
if buy
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if close_buy
strategy.close("Buy", qty_percent=100)
if sell
strategy.entry("Sell", strategy.short)
if close_sell
strategy.close("Sell", qty_percent=100)
// EoS made w/ ❤ by @BarefootJoey ✌💗📈