ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi perdagangan trend dinamik yang berdasarkan sudut Gansu adalah kaedah perdagangan kuantitatif yang menggabungkan teori Gansu dan pergerakan tinggi dan rendah. Strategi ini menggunakan sudut Gansu untuk mengenal pasti trend pasaran dan menghasilkan isyarat perdagangan apabila harga menembusi garis sudut ini.
Prinsip Strategi
Pengiktirafan titik tinggi dan rendah yang bergoyang: Strategi menggunakan kitaran yang ditentukan oleh pengguna (default 14) untuk mengiktiraf titik tinggi dan rendah yang bergoyang. Titik-titik ini adalah asas untuk melukis garis sudut Gandhian.
Kaedah pengiraan garis sudut Gannett: Berdasarkan titik tinggi dan rendah yang diidentifikasi, strategi mengira garis sudut Gannett ke atas dan ke bawah. Sudut boleh disesuaikan oleh pengguna, 45 darjah secara lalai.
Sinyal dagangan dihasilkan:
- Apabila harga naik ke atas dan melangkaui garis sudut G, ia akan mencetuskan isyarat.
- Apabila harga turun ke bawah dan menembusi garis gangsa turun, ia akan mencetuskan isyarat longgar.
Pengurusan risiko: Strategi ini menggabungkan tahap hentian dan hentian yang boleh disesuaikan untuk mengawal risiko setiap perdagangan.
Kelebihan Strategik
Kebolehan beradaptasi secara dinamik: Dengan sentiasa menyesuaikan titik permulaan garis sudut Gandhian, strategi dapat menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza dan turun naik harga.
Pengesanan Trend: Strategi pada dasarnya adalah sistem pengesanan trend yang membantu menangkap keuntungan yang ketara dari trend besar.
Pengurusan risiko: mekanisme terbina dalam untuk menghentikan dan menghentikan kerugian membantu mengawal risiko dan mengelakkan kerugian yang berlebihan dari satu perdagangan.
Visualisasi: Strategi menunjukkan garis sudut Gandhi dan isyarat perdagangan secara intuitif pada carta, untuk membantu peniaga memahami struktur pasaran dan logik strategi.
Fleksibiliti: Pelbagai parameter yang boleh disesuaikan (seperti sudut, panjang kitaran, tahap stop loss) membolehkan strategi menyesuaikan diri dengan pelbagai jenis perdagangan dan jangka masa.
Risiko Strategik
Risiko pasaran yang bergolak: Dalam pasaran yang bergolak, sering berlaku penembusan palsu yang boleh menyebabkan banyak isyarat yang salah dan kos dagangan.
Risiko slippage: Dalam pasaran pantas, harga transaksi sebenar mungkin berbeza dengan harga semasa isyarat dihasilkan.
Risiko terlalu optimum: terlalu banyak parameter yang disesuaikan dengan data sejarah boleh menyebabkan strategi tidak berfungsi dengan baik pada masa akan datang.
Risiko trend reversal: Strategi boleh menyebabkan kerugian jika trend berbalik pada awal.
Untuk mengurangkan risiko ini, pertimbangkan untuk:
- Pengenalan penapis tambahan (seperti penunjuk kadar turun naik) untuk mengurangkan isyarat palsu dalam pasaran yang bergolak.
- Gunakan harga terhad untuk mengawal slippage daripada harga pasaran
- Memeriksa prestasi strategi pada pelbagai jangka masa untuk memastikan ia stabil.
- Pertimbangkan untuk menggunakan kaedah bergerak untuk menghentikan kerugian, seperti menjejaki hentian kerugian, untuk melindungi keuntungan dengan lebih baik.
Arah pengoptimuman strategi
Analisis jangka masa berbilang: Mengintegrasikan maklumat trend dari jangka masa yang lebih tinggi dapat meningkatkan kualiti isyarat perdagangan.
Penyesuaian sudut dinamik: penyesuaian sudut Gantsy secara dinamik mengikut turun naik pasaran, yang dapat membuat strategi lebih sesuai dengan keadaan pasaran yang berbeza.
Pertimbangan kuantiti dagangan: Menggunakan kuantiti dagangan sebagai penunjuk tambahan dapat meningkatkan kebolehpercayaan isyarat.
Pengoptimuman pembelajaran mesin: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan parameter strategi secara dinamik, yang dapat meningkatkan kebolehpasaran strategi.
Penapisan perkaitan: Dalam perdagangan pelbagai jenis, pertimbangan perkaitan antara jenis dapat mengurangkan risiko sistemik.
Kawalan penarikan balik: Pengenalan mekanisme kawalan penarikan balik berdasarkan kurva hak dan faedah dapat melindungi modal dengan lebih baik semasa pembalikan tren besar.
Arahan pengoptimuman ini bertujuan untuk meningkatkan kestabilan dan keuntungan strategi, sambil mengurangkan risiko yang wujud.
ringkaskan
Strategi perdagangan trend dinamik yang berdasarkan sudut Gansu adalah sistem perdagangan yang menggabungkan teori analisis teknikal klasik dan kaedah kuantitatif moden. Ia mengenal pasti dan menjejaki trend pasaran melalui garis sudut Gansu yang disesuaikan secara dinamik dan menghasilkan isyarat perdagangan pada titik-titik penting. Kelebihan strategi adalah kesesuaian dinamik dan mekanisme pengurusan risiko terbina dalam, tetapi juga menghadapi cabaran seperti pasaran goyah dan pengoptimuman berlebihan.
/*backtest
start: 2024-06-01 00:00:00
end: 2024-06-30 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Gann Strategy", overlay=true)
// User inputs
gann_angle_up = input.float(45, "Gann Angle Up (degrees)")
gann_angle_down = input.float(45, "Gann Angle Down (degrees)")
length = input.int(14, "Length for Swing High/Low")
// Functions to find Swing High and Swing Low
var float swingHigh = na
var float swingLow = na
if (high[length] == ta.highest(high, length * 2 + 1))
swingHigh := high[length]
if (low[length] == ta.lowest(low, length * 2 + 1))
swingLow := low[length]
// Gann angles calculation
gann_up = swingLow + math.tan(gann_angle_up * math.pi / 180) * (bar_index - ta.valuewhen(not na(swingLow), bar_index, 0))
gann_down = swingHigh - math.tan(gann_angle_down * math.pi / 180) * (bar_index - ta.valuewhen(not na(swingHigh), bar_index, 0))
// Gann angles visualization
plot(na(gann_up) ? na : gann_up, color=color.green, linewidth=2, title="Gann Angle Up")
plot(na(gann_down) ? na : gann_down, color=color.red, linewidth=2, title="Gann Angle Down")
// Entry and exit conditions
longCondition = ta.crossover(close, gann_up)
shortCondition = ta.crossunder(close, gann_down)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Visualization of entry and exit points
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")
// Setting stop loss and take profit levels
stopLossLevel = input.float(1.0, "Stop Loss Level (percent)") / 100
takeProfitLevel = input.float(2.0, "Take Profit Level (percent)") / 100
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", limit=close * (1 + takeProfitLevel), stop=close * (1 - stopLossLevel))
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short", limit=close * (1 - takeProfitLevel), stop=close * (1 + stopLossLevel))