Estratégia de cruzamento de velas com desvio padrão de vários períodos


Data de criação: 2023-10-24 14:44:00 última modificação: 2023-10-24 14:44:00
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Estratégia de cruzamento de velas com desvio padrão de vários períodos

Visão geral

A estratégia de cruzamento de linhas K de desvio padrão de vários períodos de tempo é uma estratégia típica de acompanhamento de tendências. A estratégia é construída por meio do cálculo dos valores de desvio padrão de diferentes períodos de tempo (como o sol, o diagrama, o diagrama, etc.), construindo vários conjuntos de linhas K e D, e depois tomando o valor médio dessas linhas para construir uma média.

Princípio da estratégia

A lógica central da estratégia é calcular o desvio padrão de vários períodos de tempo e, em seguida, construir um sinal de negociação com uma média.

Primeiro, a aprovação da estratégiastoch()A função calcula o K-valor do desvio padrão sob diferentes parâmetros, onde um total de 5 conjuntos de K-valores são calculados, correspondendo ao período de tempo no nível de linha do sol, linha da circunferência e linha da lua.

smoothK = input(55)  
SMAsmoothK = input(13)
k = sma(stoch(price, high, low, smoothK), SMAsmoothK) 

smoothK1 = input(89)
SMAsmoothK1 = input(8)  
k1 = sma(stoch(price, high, low, smoothK1), SMAsmoothK1)

...

smoothK4 = input(377) 
SMAsmoothK4 = input(2)
k4 = sma(stoch(price, high, low, smoothK4), SMAsmoothK4)

Em seguida, calcule a linha D com diferentes parâmetros:

smoothD = input(34)
d = sma(k, smoothD)

...

smoothD4 = input(233)  
d4 = sma(k4, smoothD4)

Em seguida, calcula-se a média de cada grupo de linhas K e D para construir a linha rápida Kavg e a linha lenta Davg:

Kavg = avg(k,k1,k2,k3,k4)
Davg = avg(d,d1,d2,d3,d4) 

Por fim, quando você usa a linha rápida, faça mais, e quando usa a linha lenta, faça menos:

long = crossover(Kavg, Davg)
short = crossunder(Kavg, Davg)

Ao combinar a média de desvio padrão de vários períodos de tempo, é possível filtrar o ruído do mercado em períodos de tempo maiores e bloquear a direção das principais tendências.

Vantagens estratégicas

  • Utilizando a capacidade de previsão do desvio padrão de múltiplos períodos de tempo, pode filtrar eficazmente o ruído e bloquear as tendências
  • O tempo de detenção da estratégia pode ser ajustado livremente, ajustando os parâmetros do ciclo
  • O desvio padrão tem uma forte capacidade de acompanhamento de tendências.
  • O uso de formas de cruzamentos uniformes evita que uma única breakout falsa possa induzir em erro.
  • Permite otimizar o ciclo equilátero da linha rápida para melhorar a estabilidade

Riscos estratégicos e soluções

  • O cruzamento de linhas médias em períodos de tempo múltiplos é propenso a produzir mais falsos sinais, podendo ser adequadamente ajustado para otimizar o ciclo de linhas médias
  • O desvio padrão pode ser influenciado por situações extremas, gerando sinais errôneos, podendo ser considerado o acréscimo de condições de filtragem
  • Os parâmetros de ciclo fixo não podem ser adaptados às mudanças do mercado, podendo ser adotada uma configuração de ciclo adaptativo
  • Posições de longo prazo são fáceis de pegar, com paradas móveis para bloquear os lucros
  • Considerando apenas o indicador KDJ é suscetível a limitações, outros indicadores podem ser introduzidos para otimização de combinação

Solução:

  1. Aumentar as condições de filtragem para evitar falsas brechas de curto prazo

  2. Usar configurações de ciclo adaptativo para ajustar os parâmetros do ciclo de acordo com a volatilidade do mercado

  3. Configure o Stop Loss móvel para parar o prejuízo em tempo hábil e evitar a perseguição de alta e baixa

  4. Optimizar os parâmetros de equilíbrio para encontrar o melhor ponto de equilíbrio

  5. Combinar mais sinais de indicadores para melhorar a estabilidade estratégica

Direção de otimização da estratégia

A estratégia pode ser melhorada em alguns aspectos:

  1. A introdução de outros sinais indicadores em combinação, como a introdução de MACD, Bollinger Bands, etc., pode melhorar a qualidade do sinal

  2. Adicionar filtros de tendência, como a direção da linha média SMA, indicadores como o ADX para avaliar a tendência e evitar negociações adversas

  3. Parâmetros de ciclo ajustados dinamicamente de acordo com a volatilidade do mercado usando configurações de ciclo adaptativo

  4. Aumentar a estratégia de stop loss móvel, definir o ponto de stop loss de acordo com os parâmetros da estratégia, parar o stop loss no tempo

  5. Optimizar os parâmetros de tempo médio de linhas rápidas e lentas para encontrar a melhor combinação de parâmetros

  6. Adição de condições de filtragem de estoque para evitar sinais de erro por ruído de curto prazo

  7. Tente uma estratégia de entrada de breakout e abra uma posição depois de quebrar a linha média

  8. Testar diferentes estratégias de saída, como a saída de Chandelier, para otimizar o stop loss

Resumir

A estratégia de cruzamento de linhas K de desvio padrão de períodos múltiplos integra a capacidade de acompanhamento de tendências dos indicadores de desvio padrão de períodos múltiplos e a estabilidade da estratégia de equilíbrio. Ao calcular o valor médio das linhas K e D de desvio padrão de períodos múltiplos, a construção de sinais de negociação permite aproveitar efetivamente o poder de previsão dos indicadores de desvio padrão em diferentes escalas de tempo, filtrar o ruído do mercado e capturar a direção da tendência principal. A estratégia possui espaço para ajuste de parâmetros e pode ser otimizada por meio de ajustes de parâmetros de ciclo e introdução adicional de condições de filtragem, estratégias de parada de perda, etc.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title="Slow Stochastic Multi K&D Average Crossover Strategy", overlay=false, pyramiding=0, calc_on_order_fills=true, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, currency="USD", default_qty_value=100)


price = input(close)

///////////////////////////////
smoothK = input(55) 

SMAsmoothK = input(13)
k = sma(stoch(price, high, low, smoothK), SMAsmoothK)



smoothD = input(34)
d = sma(k, smoothD)


///////////////////////////

smoothK1 = input(89) 

SMAsmoothK1 = input(8)
k1 = sma(stoch(price, high, low, smoothK1), SMAsmoothK1)

smoothD1 = input(55)
d1 = sma(k1, smoothD1)

//////////////////////////////////////

smoothK2 = input(144) 

SMAsmoothK2 = input(5)
k2 = sma(stoch(price, high, low, smoothK2), SMAsmoothK2)

smoothD2 = input(89)
d2 = sma(k2, smoothD2)

/////////////////////////////////////

smoothK3 = input(233) 

SMAsmoothK3 = input(3)
k3 = sma(stoch(price, high, low, smoothK3), SMAsmoothK3)

smoothD3 = input(144)
d3 = sma(k3, smoothD3)

////////////////////////////////////////////////

smoothK4 = input(377) 

SMAsmoothK4 = input(2)
k4 = sma(stoch(price, high, low, smoothK4), SMAsmoothK4)

smoothD4 = input(233)
d4 = sma(k4, smoothD4)

/////////////////////////////////////////////////

Kavg = avg(k,k1,k2,k3,k4, k4)
plot(Kavg, color=green)

Davg = avg(d,d1,d2,d3,d4, d4)
plot(Davg, color=red)


///////////////////////////////////////
hline(50, color=gray)


long = crossover(Kavg, Davg)// and d < 50
short = crossunder(Kavg, Davg)// and d > 50


last_long = long ? time : nz(last_long[1])
last_short = short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short) 
short_signal = crossover(last_short, last_long)



strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_signal)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_signal) 

//len1 = input(3)

//closelong = d[1] < k[len1]
//closeshort = d[1] > k[len1]

//strategy.close("Long", when=closelong)
//strategy.close("Short", when=closeshort)