ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini adalah sistem dagangan penyesuaian diri berdasarkan purata bergerak indeks ((EMA), menyesuaikan parameter secara dinamik melalui kaedah pengoptimuman kecerdasan buatan, untuk mencapai peningkatan berterusan dalam prestasi perdagangan. Strategi ini mengintegrasikan isyarat silang EMA cepat dan lambat sebagai pemicu perdagangan, dan dilengkapi dengan mekanisme pengurusan hentian dan hentian pintar untuk mencapai keseimbangan terbaik antara risiko dan keuntungan.
Prinsip Strategi
Sistem ini menggunakan 5 dan 10 kitaran sebagai tetapan parameter awal, menghasilkan isyarat perdagangan dengan mengamati EMA pantas dengan bentuk silang EMA perlahan. Ia mencetuskan isyarat membeli apabila garis pantas melintasi garis perlahan ke atas, dan ia mencetuskan isyarat menjual apabila garis pantas melintasi garis perlahan ke bawah.
Kelebihan Strategik
- Penyesuaian parameter: Sistem dapat menyesuaikan parameter berhenti dan berhenti secara automatik mengikut keadaan pasaran, mengelakkan masalah keterlambatan yang mungkin disebabkan oleh parameter tetap.
- Pengurusan risiko kecerdasan: meningkatkan kecekapan pengurusan wang dengan dinamik mengesan prestasi keuntungan terbaik, terus mengoptimumkan parameter kawalan risiko.
- Objektiviti operasi: Sistem isyarat berasaskan EMA yang bersilang memberikan syarat masuk dan keluar yang jelas, mengurangkan gangguan yang disebabkan oleh penilaian subjektif.
- Pemantauan visual: Sistem ini memberikan hasil pengoptimuman parameter dalam masa nyata untuk memudahkan peniaga menguasai keadaan operasi strategi.
Risiko Strategik
- Risiko turun naik pasaran: Dalam pasaran yang bergolak, isyarat persilangan garis rata mungkin menghasilkan pelanggaran palsu yang kerap.
- Penangguhan pengoptimuman parameter: Sistem penyesuaian memerlukan pengumpulan data transaksi tertentu untuk mencapai pengoptimuman parameter yang berkesan.
- Kawalan penarikan balik: Dalam keadaan trend yang terbalik, reaksi sistem mungkin terlewat.
Arah pengoptimuman strategi
- Pengenalan penunjuk kadar turun naik pasaran: Anda boleh mempertimbangkan untuk menyesuaikan parameter EMA secara dinamik dalam kombinasi dengan ATR atau penunjuk kadar turun naik untuk meningkatkan kesesuaian sistem dengan keadaan pasaran.
- Mekanisme penyesuaian parameter yang dioptimumkan: Algoritma pembelajaran mesin yang lebih kompleks boleh digunakan untuk meningkatkan kecekapan dan ketepatan pengoptimuman parameter.
- Menambah penapisan keadaan pasaran: memperkenalkan penunjuk kekuatan trend, menggunakan parameter yang berbeza dalam keadaan pasaran yang berbeza.
ringkaskan
Ini adalah sistem perdagangan yang menggabungkan kebijaksanaan tradisional analisis teknikal dengan teknologi pengoptimuman penyesuaian moden. Ia menyediakan isyarat perdagangan asas melalui perpaduan EMA, yang disertakan dengan pengurusan hentian hentian dinamik, yang mewujudkan operasi strategi perdagangan yang cerdas. Sifat penyesuaian sistem menjadikannya mempunyai keupayaan untuk pengoptimuman berterusan, tetapi masih perlu memperhatikan perubahan persekitaran pasaran dan kepentingan kawalan risiko semasa digunakan.
/*backtest
start: 2024-02-19 00:00:00
end: 2025-02-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Evolutivna Strategija - AI Optimizacija", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Varijable za praćenje performansi
var float bestProfit = na
var float bestStopLoss = na
var float bestTakeProfit = na
// Početni parametri (fiksne vrednosti)
ema_fast_final = input.int(5, "Početni EMA Fast", minval=5, maxval=50) // Mora biti simple int
ema_slow_final = input.int(10, "Početni EMA Slow", minval=10, maxval=100) // Mora biti simple int
// Kreiranje EMA koristeći fiksne vrednosti
ema_fast_adaptive = ta.ema(close, ema_fast_final)
ema_slow_adaptive = ta.ema(close, ema_slow_final)
// Signali kupovine i prodaje
buy_signal = ta.crossover(ema_fast_adaptive, ema_slow_adaptive)
sell_signal = ta.crossunder(ema_fast_adaptive, ema_slow_adaptive)
// Stop Loss i Take Profit parametri
sl_input = input.float(1.0, "Početni Stop Loss (%)", step=0.1)
tp_input = input.float(1.0, "Početni Take Profit (%)", step=0.1)
// Dinamično prilagođavanje parametara SL i TP
if (na(bestProfit) or strategy.netprofit > bestProfit)
bestProfit := strategy.netprofit
bestStopLoss := sl_input
bestTakeProfit := tp_input
// Otvaranje pozicija
if (buy_signal)
strategy.entry("BUY", strategy.long)
strategy.exit("TP/SL", "BUY", stop=close * (1 - bestStopLoss / 100), limit=close * (1 + bestTakeProfit / 100))
if (sell_signal)
strategy.entry("SELL", strategy.short)
strategy.exit("TP/SL", "SELL", stop=close * (1 + bestStopLoss / 100), limit=close * (1 - bestTakeProfit / 100))
// Vizualizacija
plot(ema_fast_adaptive, color=color.green, title="EMA Fast (Adaptive)")
plot(ema_slow_adaptive, color=color.red, title="EMA Slow (Adaptive)")
// Prikaz najboljih rezultata
var label result_label = na
if (na(result_label))
result_label := label.new(x=bar_index, y=high, text="", style=label.style_label_down, color=color.blue)
label.set_xy(result_label, bar_index, high)
label.set_text(result_label, "Best rezult: " + str.tostring(bestProfit, "#.##") +
"\nSL: " + str.tostring(bestStopLoss) + "%" +
"\nTP: " + str.tostring(bestTakeProfit) + "%" +
"\nEMA Fast: " + str.tostring(ema_fast_final) +
"\nEMA Slow: " + str.tostring(ema_slow_final))