ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini adalah sistem perdagangan kuantitatif yang menggabungkan petunjuk analisis teknikal dan simulasi kecerdasan buatan. Strategi ini mengintegrasikan petunjuk teknikal tradisional seperti garis rata-rata ((EMA), indeks turun naik relatif ((RVI), dan memperkenalkan isyarat AI simulasi untuk membuat keputusan perdagangan.
Prinsip Strategi
Strategi ini dibina berdasarkan beberapa komponen utama:
- Menggunakan purata bergerak indeks 20 dan 200 hari (EMA) untuk menilai trend pasaran
- Menilai keadaan turun naik pasaran melalui indeks turun naik relatif (RVI)
- Memperkenalkan isyarat AI simulasi sebagai asas keputusan bantuan
- Menggunakan skim peruntukan wang tetap, 200 unit wang digunakan untuk setiap urus niaga
- Tetapkan 2% Stop Loss dan 4% Stop Stop untuk mengawal risiko
Apabila EMA20 melintasi EMA200 dan RVI adalah positif, sistem menghasilkan isyarat beli; apabila EMA20 melintasi EMA200 dan RVI adalah negatif, sistem menghasilkan isyarat jual.
Kelebihan Strategik
- Pengesahan isyarat multidimensi untuk meningkatkan ketepatan transaksi
- Sistem kawalan risiko yang baik, kawalan penarikan balik yang berkesan
- Skim peruntukan dana tetap untuk memudahkan pengurusan dana
- Menambah kebolehan beradaptasi dengan isyarat simulasi AI
- Parameter boleh disesuaikan, mempunyai fleksibiliti yang baik
Risiko Strategik
- Indeks EMA mungkin memberi isyarat palsu dalam pasaran yang bergolak
- Kadar Hentian Tetap Mungkin Tidak Sesuai Untuk Semua Keadaan Pasaran
- Kemunculan isyarat AI secara rawak boleh mempengaruhi kestabilan strategi
- Pengedaran wang tetap, peluang untuk pasaran besar mungkin terlepas
Arah pengoptimuman
- Memperkenalkan lebih banyak petunjuk teknikal untuk penapisan isyarat
- Pembangunan mekanisme penangguhan kerosakan yang beradaptasi
- Mengoptimumkan sistem pengurusan wang, menggunakan jumlah pegangan dinamik
- Peningkatan algoritma simulasi AI untuk meningkatkan kualiti isyarat
- Meningkatkan mekanisme pengenalan persekitaran pasaran
ringkaskan
Strategi ini membina sistem perdagangan yang agak lengkap dengan menggabungkan analisis teknikal tradisional dan kaedah kuantitatif moden. Walaupun terdapat risiko tertentu, strategi ini dijangka dapat mencapai kesan perdagangan yang lebih baik dengan pengoptimuman dan penambahbaikan berterusan.
/*backtest
start: 2024-10-01 00:00:00
end: 2024-10-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Gold Bot with Simulated AI, Viamanchu, EMA20, EMA200, RVI, and Risk Management", overlay=true)
// Parámetros de las EMAs
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema200 = ta.ema(close, 200)
// Relative Volatility Index (RVI)
length = input(14, title="RVI Length")
rvi = ta.rma(close - close[1], length) / ta.rma(math.abs(close - close[1]), length)
// Simulación de Viamanchu (aleatoria)
var int seed = time
simulated_vi_manchu_signal = math.random() > 0.5 ? 1 : -1 // 1 para compra, -1 para venta
// Configuración de gestión de riesgos
capital_total = 2000 // Capital total
capital_operado = 200 // Capital asignado a cada operación
stop_loss_percent = input.float(2, title="Stop Loss %", minval=0.1, step=0.1) // 2% de stop loss
take_profit_percent = input.float(4, title="Take Profit %", minval=0.1, step=0.1) // 4% de take profit
// Cálculo de stop loss y take profit en base al precio de entrada
stop_loss = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
take_profit = close * (1 + take_profit_percent / 100)
// Condiciones de entrada
longCondition = ta.crossover(ema20, ema200) and rvi > 0 and simulated_vi_manchu_signal == 1
shortCondition = ta.crossunder(ema20, ema200) and rvi < 0 and simulated_vi_manchu_signal == -1
// Ejecutar compra
if (longCondition)
strategy.entry("Compra", strategy.long, stop=stop_loss, limit=take_profit)
// Ejecutar venta
if (shortCondition)
strategy.entry("Venta", strategy.short, stop=stop_loss, limit=take_profit)