Purata pergerakan arah aliran balas dan strategi dagangan kuantitatif pengenalan corak candlestick

EMA ATR RSI SL TP 烛台形态 Candlestick Patterns COUNTER-TREND
Tarikh penciptaan: 2025-06-19 14:02:42 Akhirnya diubah suai: 2025-06-19 14:02:42
Salin: 0 Bilangan klik: 303
avatar of ianzeng123 ianzeng123
2
fokus pada
319
Pengikut

Purata pergerakan arah aliran balas dan strategi dagangan kuantitatif pengenalan corak candlestick Purata pergerakan arah aliran balas dan strategi dagangan kuantitatif pengenalan corak candlestick

Gambaran keseluruhan

Strategi Perdagangan Kuantitatif Moving Average Berlawanan Trend dan Identifikasi Keadaan Bursa adalah satu sistem perdagangan inovatif yang dengan cerdik menggabungkan purata bergerak indeks berganda (EMA) dengan teknologi pengenalan keadaan bursa yang canggih untuk menangkap peluang-peluang berpatah balik selepas pasaran meluas. Strategi ini berpusat pada penilaian tren yang terbentuk pada rata-rata pergerakan berkala berkala, sambil melakukan operasi berlawanan dengan mengenal pasti pelbagai bentuk bursa klasik sebagai syarat pengesahan isyarat perdagangan, sehingga pada titik-titik berbalik pasaran yang berkemungkinan tinggi.

Prinsip Strategi

Prinsip-prinsip utama strategi ini adalah berdasarkan falsafah perdagangan “perpanjangan pasaran yang berlebihan akhirnya akan kembali”, dengan logik pelaksanaan seperti berikut:

  1. Sistem Pengiktirafan Trend: Dengan menganalisis hubungan kedudukan antara purata bergerak indeks ((EMA) dari 5 tempoh yang berbeza ((20, 30, 40, 50 dan 200), menilai trend pasaran semasa. Apabila EMA jangka pendek berturut-turut berada di atas EMA jangka panjang, ia ditakrifkan sebagai trend pasaran lembu; sebaliknya, apabila EMA jangka pendek berturut-turut berada di bawah EMA jangka panjang, ia ditakrifkan sebagai trend pasaran beruang.

  2. Pengiktirafan bentuk runtuhStrategi: Mengintegrasikan algoritma untuk mengenal pasti pelbagai bentuk kejatuhan klasik, termasuk:

    • Engulfing: Entiti yang telah ditelan sepenuhnya oleh serangga semasa
    • Doji: Harga bukaan dan penutupan hampir sama
    • Hammer kerucut dan Shooting Star: bentuk yang mempunyai entiti kecil dan garis bayangan bawah atau atas
    • Morning Star dan Evening Star: bentuk terbalik yang terdiri daripada tiga batang
    • Bar Dalam dan Bar Luar: Punca tinggi dan rendah batang semasa berada sepenuhnya dalam atau mengelilingi batang sebelumnya
    • Pin Bar: bentuk terbalik dengan garis panjang

  3. Logik perdagangan terbalikBerbeza dengan perdagangan trend tradisional, strategi ini mencari peluang untuk melakukan lebih banyak apabila terdapat bentuk penurunan dalam trend bearish; mencari peluang untuk melakukan shorting apabila terdapat bentuk bullish dalam trend bullish. Gagasan utama operasi terbalik ini adalah untuk menangkap titik rebound atau penyesuaian selepas pasaran terlalu meluas.

  4. Kawalan kemasukanKaedah: menetapkan had maksimum 3 kali dagangan untuk setiap isyarat, memperkenalkan tempoh penyejukan antara dagangan 10 garis K, dan kawalan jumlah dagangan maksimum setiap arah setiap hari 5 kali, yang berkesan untuk mengelakkan perdagangan berlebihan.

  5. Sistem pengurusan risikoMenggunakan langkah-langkah kawalan risiko berbilang dimensi, termasuk titik berhenti tetap (~ 2800), sasaran keuntungan (~ 2000), dan mekanisme berhenti kerugian yang dikesan bermula dari 65 mata keuntungan, untuk memastikan kawalan risiko yang berkesan semasa keuntungan.

Kelebihan Strategik

Dengan analisis mendalam, strategi ini mempunyai kelebihan yang ketara:

  1. Kebolehan beradaptasi tinggiPenghakiman komprehensif yang digabungkan dengan pelbagai garis purata bergerak dan pelbagai bentuk kejatuhan membolehkan strategi menyesuaikan diri dengan keadaan dan keadaan pasaran yang berbeza, meningkatkan kestabilan strategi.

  2. Kelebihan pemikiran terbalikKebanyakan peniaga cenderung untuk bergerak maju, dan strategi ini melakukan operasi terbalik dengan mengenal pasti titik-titik pasaran yang terlalu panjang, yang dapat menangkap peluang yang mudah dilewatkan oleh strategi konvensional, dengan kelebihan pasaran yang unik.

  3. Mekanisme pengesahan pelbagai dimensiUntuk memicu isyarat perdagangan, ia perlu memenuhi kedua-dua syarat trend dan bentuk, yang meningkatkan kebolehpercayaan isyarat dan mengurangkan gangguan isyarat palsu.

  4. Pengurusan risiko yang fleksibelStrategi ini mengintegrasikan mekanisme gabungan untuk menghentikan kerugian tetap, menjana keuntungan dan menjejaki kerugian, yang dapat mengawal kerugian ketika pasaran berbalik, dan mengunci keuntungan ketika keuntungan berjalan lancar dan menjejaki pergerakan berterusan pasaran.

  5. Perlindungan terhadap perdagangan berlebihanDengan menetapkan had dagangan harian, tempoh penyejukan isyarat dan jumlah dagangan maksimum untuk setiap isyarat, ia berkesan mengelakkan masalah perdagangan berlebihan dalam pasaran yang bergolak dan memastikan kestabilan strategi dalam jangka masa panjang.

  6. Intuisi visualStrategi memetakan semua purata bergerak yang digunakan pada carta, memudahkan peniaga untuk melihat keadaan pasaran dan isyarat yang berpotensi, membantu membuat keputusan.

Risiko Strategik

Walaupun terdapat banyak kelebihan, strategi ini mempunyai risiko dan cabaran yang berpotensi:

  1. Risiko semasa trend yang kuat: Dalam pasaran trend satu arah yang kuat, strategi perdagangan reverse mungkin menghadapi risiko kerugian berturut-turut. Walaupun strategi menetapkan mekanisme berhenti, tetapi dalam keadaan yang melampau, penarikan balik yang lebih besar masih mungkin berlaku. Penyelesaian adalah dengan menambah penapis kekuatan trend, sementara menonaktifkan isyarat reverse dalam trend yang sangat kuat.

  2. Kepekaan ParameterPrestasi strategi sangat bergantung kepada parameter yang ditetapkan seperti kitaran purata bergerak, jumlah titik henti rugi dan had dagangan. Kombinasi parameter yang berbeza mungkin diperlukan untuk pasaran dan jangka masa yang berbeza. Adalah disyorkan untuk mencari konfigurasi parameter yang paling sesuai untuk pasaran tertentu melalui pengulangan sejarah dan pengoptimuman.

  3. Kesalahan pengiktirafan bentukPengiktirafan bentuk runtuh berdasarkan model matematik yang tetap, mungkin tidak dapat menangkap sepenuhnya semua variasi bentuk yang berkesan di pasaran, ada kemungkinan kesalahan atau kesalahan. Algoritma pembelajaran mesin boleh dipertimbangkan untuk meningkatkan ketepatan pengenalan bentuk.

  4. Titik tergelincir dan kesan kos urus niagaDalam perdagangan sebenar, slippage dan kos dagangan boleh mempengaruhi keuntungan strategi secara ketara, terutamanya untuk strategi yang sering diperdagangkan. Ia disyorkan untuk memasukkan kos dagangan sebenar dalam penilaian semula dan mempertimbangkan untuk mengurangkan frekuensi perdagangan yang tidak perlu.

  5. Ketergantungan kepada persekitaran pasaranStrategi ini berfungsi dengan baik dalam pasaran yang bergolak atau sedikit trend, tetapi mungkin tidak berkesan dalam pasaran yang mempunyai trend yang kuat secara tiba-tiba atau turun naik yang sangat rendah. Mekanisme pengenalan keadaan pasaran boleh diperkenalkan untuk secara automatik mengurangkan frekuensi perdagangan atau menangguhkan perdagangan dalam keadaan pasaran yang tidak sesuai.

Arah pengoptimuman strategi

Berdasarkan analisis kod, strategi ini boleh dioptimumkan dalam beberapa arah:

  1. Sistem parameter yang beradaptasi: Memperkenalkan mekanisme penyesuaian diri yang secara dinamik menyesuaikan kitaran garis rata-rata bergerak dan tahap stop loss, membolehkan strategi mengoptimumkan parameter secara automatik mengikut perubahan dalam turun naik pasaran. Ini boleh dilakukan dengan menggabungkan ATR (Average True Rate) untuk meningkatkan jarak stop loss dalam keadaan turun naik tinggi dan mengurangkan jarak stop loss dalam keadaan turun naik rendah.

  2. Penyelarasan jangka masa: memperkenalkan analisis pelbagai kerangka masa, meminta arah trend dalam bingkai masa yang lebih besar sesuai dengan arah perdagangan, atau melakukan pengesahan bentuk pada bingkai masa yang lebih besar, meningkatkan kebolehpercayaan isyarat. Sebagai contoh, mengesahkan arah trend pada carta garis matahari, mencari titik masuk pada carta jam.

  3. Penarafan kekuatanSistem penilaian kekuatan diperkenalkan untuk setiap bentuk kejatuhan, memberi berat berbeza-beza mengikut tahap kesempurnaan bentuk, lokasi dan pergerakan harga pada masa lalu, dan hanya mencetuskan perdagangan apabila kekuatan bentuk mencapai paras terendah. Ini membantu menyaring isyarat lemah dan meningkatkan kadar kejayaan perdagangan.

  4. Sentimen Pasaran TerpaduMemperkenalkan penunjuk sentimen pasaran seperti indeks RSI yang agak kuat, penunjuk rawak, atau Bollinger Bands, yang dikombinasikan dengan keadaan overbought dan oversold untuk mengukuhkan lagi titik balik dan meningkatkan ketepatan masa masuk.

  5. Pengurusan kedudukan dinamik: Menggantikan strategi kedudukan peratusan tetap, memperkenalkan sistem pengurusan kedudukan dinamik berdasarkan turun naik pasaran dan kekuatan isyarat, meningkatkan kedudukan apabila isyarat keyakinan tinggi muncul, mengurangkan kedudukan apabila isyarat keyakinan rendah muncul, mengoptimumkan kecekapan penggunaan modal dan nisbah pulangan risiko.

  6. Pembelajaran MesinPertimbangan untuk memperkenalkan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan proses pengiktirafan bentuk dan penjanaan isyarat, mengenal pasti peluang perdagangan yang paling menguntungkan melalui model latihan data sejarah, dan meningkatkan lagi kemampuan ramalan dan kebolehpasaran strategi.

ringkaskan

Strategi Perdagangan Kuantitatif Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak Bergerak

Walaupun strategi ini berfungsi dengan baik dalam keadaan pasaran tertentu, ia masih menghadapi cabaran seperti risiko dan kepekaan parameter dalam persekitaran trend yang kuat. Prestasi strategi dijangka meningkat lagi dengan memperkenalkan langkah-langkah pengoptimuman seperti sistem parameter yang beradaptasi, analisis pelbagai jangka masa, penilaian kekuatan bentuk, integrasi indikator sentimen pasaran, dan pengurusan kedudukan dinamik.

Kod sumber strategi 
/*backtest
start: 2024-07-05 18:40:00
end: 2025-06-17 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Simple MA AI Strategy + All Pattern Recognition (Reversed)", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1, max_bars_back=500)

// === INPUTS ===
atrLen = input.int(14, "ATR Length")
slPips = input.int(2800, "Stop Loss (pips)")
tpPips = input.int(2000, "Take Profit (pips)")
trailingStart = input.int(65, "Trailing Start (pips)")
trailingOffset = input.int(65, "Trailing Offset (pips)")
maxTradesPerSignal = 3

// === MAs ===
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema30 = ta.ema(close, 30)
ema40 = ta.ema(close, 40)
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema200 = ta.ema(close, 200)

// === AI-style Trend Logic ===
bullTrend = ema20 > ema30 and ema30 > ema40 and ema40 > ema50 and ema50 > ema200
bearTrend = ema20 < ema30 and ema30 < ema40 and ema40 < ema50 and ema50 < ema200

// === Major & Minor Chart Patterns ===
bullEngulf = close > open and open[1] > close[1] and close > open[1] and open < close[1]
bearEngulf = close < open and open[1] < close[1] and close < open[1] and open > close[1]

doji = math.abs(open - close) <= (high - low) * 0.1
hammer = close > open and (high - low) > 3 * (open - close) and (close - low) / (0.001 + high - low) > 0.6
shootingStar = open > close and (high - low) > 3 * (open - close) and (high - open) / (0.001 + high - low) > 0.6
morningStar = close[2] < open[2] and doji[1] and close > open and close > (open[2] + close[2]) / 2
eveningStar = close[2] > open[2] and doji[1] and close < open and close < (open[2] + close[2]) / 2

insideBar = high < high[1] and low > low[1]
outsideBar = high > high[1] and low < low[1]
pinBarBull = (high - close) > 2 * (close - open) and close > open and (close - low) / (high - low) > 0.6
pinBarBear = (close - low) > 2 * (open - close) and close < open and (high - close) / (high - low) > 0.6

patternBull = bullEngulf or hammer or morningStar or insideBar or pinBarBull
patternBear = bearEngulf or shootingStar or eveningStar or outsideBar or pinBarBear

// === TP/SL/Trailing Calculation ===
pip = syminfo.mintick * 10
slPoints = slPips * pip
tpPoints = tpPips * pip
trailOffset = trailingOffset * pip
trailStart = trailingStart * pip

// === Entry Tracking ===
var int today = na
curDay = dayofmonth(time)
var int dailyLongTrades = 0
var int dailyShortTrades = 0
dailyTradeLimit = input.int(5, "Max Trades Per Day Per Direction")
var int lastLongBar = na
var int lastShortBar = na
cooldownBars = input.int(10, "Cooldown Bars Between Trades")
var int longCount = 0
var int shortCount = 0

newLong = bearTrend and patternBear and longCount < maxTradesPerSignal and (na(lastLongBar) or bar_index - lastLongBar > cooldownBars) and (dailyLongTrades < dailyTradeLimit)
newShort = bullTrend and patternBull and shortCount < maxTradesPerSignal and (na(lastShortBar) or bar_index - lastShortBar > cooldownBars) and (dailyShortTrades < dailyTradeLimit)

if newLong
    strategy.entry("AI Long (Reversed)", strategy.long)
    strategy.exit("TP/SL", from_entry="AI Long (Reversed)", limit=close + tpPoints, stop=close - slPoints, trail_points=trailOffset, trail_offset=trailStart)
    longCount := longCount + 1
    lastLongBar := bar_index
    dailyLongTrades := dailyLongTrades + 1

if newShort
    strategy.entry("AI Short (Reversed)", strategy.short)
    strategy.exit("TP/SL", from_entry="AI Short (Reversed)", limit=close - tpPoints, stop=close + slPoints, trail_points=trailOffset, trail_offset=trailStart)
    shortCount := shortCount + 1
    lastShortBar := bar_index
    dailyShortTrades := dailyShortTrades + 1

// Reset counts when signal disappears
if na(today) or curDay != today
    today := curDay
    dailyLongTrades := 0
    dailyShortTrades := 0
if not (bearTrend and patternBear)
    longCount := 0
if not (bullTrend and patternBull)
    shortCount := 0

// === Plotting ===
plot(ema20, color=color.green, title="EMA 20")
plot(ema30, color=color.orange, title="EMA 30")
plot(ema40, color=color.blue, title="EMA 40")
plot(ema50, color=color.purple, title="EMA 50")
plot(ema200, color=color.red, title="EMA 200")

// === Alerts ===
alertcondition(bullTrend and patternBull, title="Sell Signal (Reversed)", message="Simple AI MA Strategy Reversed Sell Signal with Pattern")
alertcondition(bearTrend and patternBear, title="Buy Signal (Reversed)", message="Simple AI MA Strategy Reversed Buy Signal with Pattern")
Forums
PINE Language FAQ Summary MyLanguage Web3 About Us
Product
Robot Strategy Node Platforms Tickets
API
Syntax guide User guide Trading api Blockchain Indicator

© 2015 - ∞ INVENTOR PTE LTD (SG)