
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.
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.
Solução:
Aumentar as condições de filtragem para evitar falsas brechas de curto prazo
Usar configurações de ciclo adaptativo para ajustar os parâmetros do ciclo de acordo com a volatilidade do mercado
Configure o Stop Loss móvel para parar o prejuízo em tempo hábil e evitar a perseguição de alta e baixa
Optimizar os parâmetros de equilíbrio para encontrar o melhor ponto de equilíbrio
Combinar mais sinais de indicadores para melhorar a estabilidade estratégica
A estratégia pode ser melhorada em alguns aspectos:
A introdução de outros sinais indicadores em combinação, como a introdução de MACD, Bollinger Bands, etc., pode melhorar a qualidade do sinal
Adicionar filtros de tendência, como a direção da linha média SMA, indicadores como o ADX para avaliar a tendência e evitar negociações adversas
Parâmetros de ciclo ajustados dinamicamente de acordo com a volatilidade do mercado usando configurações de ciclo adaptativo
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
Optimizar os parâmetros de tempo médio de linhas rápidas e lentas para encontrar a melhor combinação de parâmetros
Adição de condições de filtragem de estoque para evitar sinais de erro por ruído de curto prazo
Tente uma estratégia de entrada de breakout e abra uma posição depois de quebrar a linha média
Testar diferentes estratégias de saída, como a saída de Chandelier, para otimizar o stop loss
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.
/*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)