Strategi dagangan perbezaan sistem harga aliran ayunan dipacu AI

VPS RSI ATR WOW AI
Tarikh penciptaan: 2024-12-27 13:51:33 Akhirnya diubah suai: 2024-12-27 13:51:33
Salin: 1 Bilangan klik: 404
1
fokus pada
1617
Pengikut

Strategi dagangan perbezaan sistem harga aliran ayunan dipacu AI

Gambaran keseluruhan

Strategi ini adalah sistem perdagangan trend-tracking canggih yang menggabungkan teknologi kecerdasan buatan, yang mengintegrasikan VPS (sistem harga bergelombang) dengan indikator deviasi dan kaedah trend WOW. Ia menggunakan VPS untuk mengenal pasti turun naik pasaran dan kekuatan trend, dan menggabungkan RSI dengan deviasi untuk mengesan titik perubahan harga yang berpotensi.

Prinsip Strategi

Strategi ini terdiri daripada tiga komponen utama:

  1. Penunjuk trend WOW digunakan untuk mengesahkan perubahan trend ((dari kepala ke kepala atau sebaliknya)
  2. Syarat VPS digunakan untuk mengesahkan turun naik dan kekuatan trend
  3. Analisis pemisahan RSI untuk mengenal pasti titik balik yang berpotensi

Sistem pertama mengira saluran sokongan dan rintangan dinamik berdasarkan ATR, dengan menggunakan parameter panjang VPS (default11) untuk menilai keadaan pasaran. Apabila harga menembusi tahap overbought (78) atau tahap oversold (27), sistem akan mencetuskan isyarat perdagangan.

Kelebihan Strategik

  1. Analisis multidimensi: menyediakan pandangan pasaran yang lebih menyeluruh dengan menggabungkan trend-tracking, volatility dan analisis deviasi
  2. Adaptif: Menggunakan saluran ATR yang dinamik, dapat menyesuaikan diri secara automatik mengikut turun naik pasaran
  3. Pengurusan risiko yang sempurna: mekanisme berhenti berhenti terbina dalam yang dapat secara automatik melonggarkan kedudukan berdasarkan sasaran keuntungan yang telah ditetapkan
  4. Mekanisme pengesahan isyarat: beberapa syarat perlu dipenuhi untuk mencetuskan transaksi, mengurangkan kemungkinan isyarat palsu
  5. Keupayaan berdagang dua hala: dapat menangkap peluang berdagang dua hala yang kosong dan memanfaatkan turun naik pasaran

Risiko Strategik

  1. Kebisingan pasaran: mungkin menghasilkan isyarat palsu dalam persekitaran bertaburan atau turun naik yang rendah
  2. Sensitiviti parameter: tetapan parameter penunjuk (seperti panjang VPS, tahap overbought dan oversold) mempunyai kesan yang lebih besar terhadap prestasi strategi
  3. Risiko slippage: mungkin menghadapi kesan slippage yang lebih besar dalam perdagangan kitaran pendek (seperti 5 minit)
  4. Penangguhan isyarat: mekanisme pengesahan berganda mungkin menyebabkan kelewatan masa masuk
  5. Pengurusan dana: Pembagian dana tetap mungkin berbeza mengikut keadaan pasaran yang berbeza

Arah pengoptimuman strategi

  1. Penyesuaian parameter dinamik: mekanisme parameter penyesuaian boleh diperkenalkan untuk menyesuaikan panjang VPS secara dinamik mengikut keadaan pasaran dan overbought oversold
  2. Penapisan keadaan pasaran: Tambah modul pengenalan keadaan pasaran untuk menangguhkan perdagangan dalam keadaan pasaran yang tidak sesuai
  3. Pengoptimuman Hentikan Kerosakan: mekanisme Hentikan yang lebih fleksibel boleh direka berdasarkan ATR, meningkatkan ketepatan kawalan risiko
  4. Pengoptimuman segmen masa: ciri-ciri, parameter strategi dan peraturan perdagangan yang disesuaikan untuk tempoh perdagangan yang berbeza
  5. Pengurusan wang yang dioptimumkan: Pengenalan pengurusan kedudukan yang dinamik, menyesuaikan saiz dagangan mengikut turun naik pasaran dan kerugian

ringkaskan

Ini adalah strategi perdagangan komprehensif yang menggabungkan pelbagai petunjuk teknikal dan kaedah analisis. Dengan menggabungkan teknologi kecerdasan buatan dengan analisis teknikal tradisional, strategi ini dapat memberikan ketepatan perdagangan yang tinggi sambil mengekalkan kestabilan. Kelebihan utama strategi ini terletak pada mekanisme pengesahan isyarat bertingkat dan sistem pengurusan risiko yang baik, sementara ruang pengoptimuman utama terletak pada penyesuaian dinamik parameter dan pengenalan persekitaran pasaran.

Kod sumber strategi
/*backtest
start: 2024-11-26 00:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("AI+VPS Vijay Prasad Strategy", overlay=true)

// --- VPS Divergence Strategy Inputs ---
vps_length = input.int(11, title="VPS Length")
vps_overbought = input.int(78, title="VPS Overbought Level")  // Overbought level for VPS
vps_oversold = input.int(27, title="VPS Oversold Level")  // Oversold level for VPS

// Calculate VPS (Relative Strength Index alternative) - here using a custom divergence condition
vps = ta.rsi(close, vps_length)

// Plot VPS on the chart
plot(vps, title="VPS", color=color.blue, linewidth=2)
hline(vps_overbought, "Overbought", color=color.red, linewidth=1)
hline(vps_oversold, "Oversold", color=color.green, linewidth=1)

// Define Buy and Sell Conditions based on Overbought/Oversold VPS
vps_buy_condition = vps < vps_oversold  // Buy signal when VPS is oversold
vps_sell_condition = vps > vps_overbought  // Sell signal when VPS is overbought

// Define Bullish and Bearish Divergence conditions
bullish_divergence = (low[1] < low[2] and vps[1] > vps[2] and low < low[1] and vps > vps[1])
bearish_divergence = (high[1] > high[2] and vps[1] < vps[2] and high > high[1] and vps < vps[1])

// Combine Buy and Sell signals: 
// Buy when VPS is oversold or Bullish Divergence occurs
vps_buy_condition_final = vps_buy_condition or bullish_divergence
// Sell when VPS is overbought or Bearish Divergence occurs
vps_sell_condition_final = vps_sell_condition or bearish_divergence

// Plot Buy and Sell Signals
plotshape(series=vps_buy_condition_final, title="VPS Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, text="BUY")
plotshape(series=vps_sell_condition_final, title="VPS Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, text="SELL")

// VPS Divergence Highlight
bgcolor(bullish_divergence ? color.new(color.green, 90) : na)  // Highlight background for Bullish Divergence
bgcolor(bearish_divergence ? color.new(color.red, 90) : na)  // Highlight background for Bearish Divergence

// Strategy: Buy and Sell with target
if vps_buy_condition_final
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if vps_sell_condition_final
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Capital settings for the strategy (for backtesting purposes)
capital_per_trade = input.float(1000, title="Capital per Trade (INR)", minval=1)
buy_target_inr = 1500  // Profit target for Buy in INR
sell_target_inr = 1000  // Profit target for Sell in INR

trade_value = close * (capital_per_trade / close)  // Value of one contract at current price

// Profit threshold calculation
buy_profit_target = buy_target_inr / trade_value  // Profit in price movement for Buy
sell_profit_target = sell_target_inr / trade_value  // Profit in price movement for Sell

// Exit based on profit targets
if strategy.position_size > 0
    profit_inr = (close - strategy.position_avg_price) * strategy.position_size
    if profit_inr >= buy_target_inr
        strategy.close("Buy", comment="Profit Target Reached")

if strategy.position_size < 0
    profit_inr = (strategy.position_avg_price - close) * -strategy.position_size
    if profit_inr >= sell_target_inr
        strategy.close("Sell", comment="Profit Target Reached")

// --- WoW Trends + VPS (Vijay Prasad Strategy) Logic ---
Periods = input.int(title="ATR Period", defval=10)
src = input.source(close, title="Source")
Multiplier = input.float(title="ATR Multiplier", step=0.1, defval=1.7)
changeATR = input.bool(title="Change ATR Calculation Method ?", defval=true)
showsignals = input.bool(title="Show Buy/Sell Signals ?", defval=true)

// --- ATR Calculation ---
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = src - (Multiplier * atr)
up1 = na(up[1]) ? up : up[1]
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn = src + (Multiplier * atr)
dn1 = na(dn[1]) ? dn : dn[1]
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn

// --- WoW Trends Logic ---
var trend = 1
trend := na(trend[1]) ? 1 : trend
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend

// --- VPS Logic (Vijay Prasad Strategy) ---
vpsVolatilityCondition = (high - low) > (1.5 * ta.sma(ta.tr, 20))  // VPS condition based on volatility
vpsTrendCondition = trend == 1  // VPS condition to check if trend is up
vpsSignal = vpsVolatilityCondition and vpsTrendCondition  // Combine both VPS conditions

// --- Buy/Sell Signal Logic ---
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1  // Signal to Buy (when trend switches to up)
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1  // Signal to Sell (when trend switches to down)

// --- Combined Buy/Sell Signal Logic (WoW Trends + VPS) ---
combinedBuySignal = buySignal and vpsSignal
combinedSellSignal = sellSignal and vpsSignal

// --- Plot WoW Trends Lines using plot() ---
plot(trend == 1 ? up : na, title="Up Trend", color=color.green, linewidth=2)
plot(trend == -1 ? dn : na, title="Down Trend", color=color.red, linewidth=2)

// --- Plot VPS Signals ---
plotshape(vpsSignal and showsignals, title="VPS Signal", text="VPS", location=location.abovebar, style=shape.triangledown, size=size.small, color=color.blue, textcolor=color.white)

// --- Plot Combined Buy/Sell Signals ---
plotshape(combinedBuySignal and showsignals, title="Combined Buy Signal", text="BUY", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.small, color=color.green, textcolor=color.white)
plotshape(combinedSellSignal and showsignals, title="Combined Sell Signal", text="SELL", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.small, color=color.red, textcolor=color.white)

// --- Strategy Entries ---
if (combinedBuySignal)
    strategy.entry("BUY", strategy.long)

if (combinedSellSignal)
    strategy.entry("SELL", strategy.short)

// --- Highlight Bars for Buy/Sell Signals ---
barcolor(combinedBuySignal ? color.green : na, offset=-1)
barcolor(combinedSellSignal ? color.red : na, offset=-1)