Estratégia de negociação de tendências baseada na Golden Cross

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-11-23 14:07:11
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Resumo

A estratégia de negociação de cruz de ouro é uma estratégia de rastreamento de tendências de médio a longo prazo. Identifica a direção de tendência dos preços das ações calculadamente o indicador SR e o indicador de sinal SR, e implementa operações de rastreamento de tendência desenhando um canal de tendência usando algoritmos de rede neural. Quando o indicador SR cruza o sinal SR, um sinal de compra é gerado. Quando o indicador SR cruza abaixo do sinal SR, um sinal de venda é gerado. Esta estratégia também usa uma técnica de filtro de regressão linear adaptativa para otimizar a curva do canal, que suprime efetivamente os falsos sinais.

Princípios

O indicador SR é uma síntese secundária da média móvel WMA e da média móvel SMA com um período de 8. O indicador SR é o indicador SR calculado com um período de 20.

Esta estratégia usa um algoritmo de rede neural para traçar automaticamente os limites superior e inferior do preço das ações para formar um canal adaptativo. O limite superior leva o valor máximo histórico do indicador SR como entrada, o limite inferior leva o valor mínimo histórico como entrada e as curvas de regressão são calculadas como os limites superior e inferior do canal, respectivamente. A curva do canal é mais suave após a filtragem de regressão linear adaptativa.

Quando o indicador SR cruza o sinal SR, um sinal de compra é gerado. Quando o indicador SR cruza abaixo do sinal SR, um sinal de venda é gerado. Após os sinais longos e curtos serem emitidos, a relação entre o preço da ação e os limites superior e inferior do canal determina as posições de stop loss e take profit.

Vantagens

Usar a tecnologia de síntese bilinear para eliminar o impacto das flutuações de preços e determinar com precisão a direção da tendência;
Algoritmos adaptativos de canais otimizam o tempo de entrada e saída e evitam falhas;
As curvas de canal aplicam a tecnologia de filtragem por regressão linear adaptativa para evitar distorções de extremos;
As posições de stop loss e take profit mudam dinamicamente com o canal, rastreando automaticamente as tendências de lucro.

Análise de riscos

Os principais riscos desta estratégia de acompanhamento de tendências são:

Gera muitos sinais falsos e operações invalidas excessivas em tendências oscilatórias;
A ruptura rápida abaixo do limite inferior do canal causada por eventos repentinos resulta em perdas enormes;
Configurações incorretas de parâmetros podem facilmente causar falha de estratégia.

Para controlar os riscos, recomenda-se a combinação com outras estratégias em vez de confiar numa única estratégia; ao mesmo tempo, otimizar as definições dos parâmetros para se adaptarem aos diferentes ambientes de mercado.

Orientações de otimização

Esta estratégia pode ser otimizada nos seguintes aspectos:

Otimizar os parâmetros do indicador SR e do indicador de sinal para melhorar a estabilidade dos sinais cruzados;
Otimizar o período de ciclo do canal adaptativo para suavizar a curva do canal;
Adicionar outros indicadores do filtro para evitar erros de funcionamento, tais como indicadores de energia, indicadores de volatilidade, etc.;
Incorporar algoritmos de aprendizagem profunda para otimizar as curvas do canal em tempo real e melhorar a adaptabilidade.

Resumo

A estratégia de negociação de cruz de ouro é uma estratégia quantitativa eficaz para rastrear tendências de médio a longo prazo. Ela tem uma alta probabilidade de determinar corretamente a direção da tendência e baixos riscos operacionais.

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start: 2023-11-15 00:00:00
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basePeriod: 15m
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//@version=4
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strategy(title = " Strategy PyramiCover",
         shorttitle = "S-PC",
         overlay = true,
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         linktoseries = true)

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// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //

backTestSectionFrom = input(title = "═══════════════ From ═══════════════", defval = true, type = input.bool)

FromMonth         = input(defval = 1, title = "Month", minval = 1)
FromDay           = input(defval = 1, title = "Day", minval = 1)
FromYear          = input(defval = 2014, title = "Year", minval = 2014)

backTestSectionTo = input(title = "════════════════ To ════════════════", defval = true, type = input.bool)
ToMonth           = input(defval = 31, title = "Month", minval = 1)
ToDay             = input(defval = 12, title = "Day", minval = 1)
ToYear            = input(defval = 9999, title = "Year", minval = 2014)

backTestPeriod() => (time > timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)) and (time < timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59))

//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //

per = input(14,title="🔹 Length")
//
up = 0.0
nup= 0.0
lowl = 0.0
nin = 0.0
//
srl=wma(close,8)
srr = sma(close,8)
sr = 2*srl - srr
//
srsl=wma(close,20)
srsr= sma(close,20)
srsignal = 2*srsl - srsr
//
if sr>srsignal
    up := highest(sr,round(150))
    nup :=highest(srsignal,round(20))
else
    up := highest(srsignal,round(150))
    nup := highest(sr,round(20))
//
if sr<srsignal
    lowl := lowest(sr,round(150))
    nin := lowest(srsignal,round(20))
else
    lowl := lowest(sr,round(150))
    nin := lowest(srsignal,round(20))
//reg alexgrover
f_reg(src,length)=>
    x = bar_index
    y = src
    x_ = sma(x, length)
    y_ = sma(y, length)
    mx = stdev(x, length)
    my = stdev(y, length)
    c = correlation(x, y, length)
    slope = c * (my / mx)
    inter = y_ - slope * x_
    reg = x * slope + inter
    reg
//
up_=f_reg(up,per)
lowl_=f_reg(lowl,per)
nup_=f_reg(nup,per)
nin_=f_reg(nin,per)
//
plot(sr, title='SR', color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_line,transp=0)
plot(srsignal, title='SR-Signal', color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_line,transp=0)
plot(up_, title='Upper limit', color=color.blue, linewidth=3, style=plot.style_line,transp=0)
plot(lowl_, title='Lower limit', color=color.blue, linewidth=3, style=plot.style_line,transp=0)
a=plot(nup_, title='Neuronal Upper', color=color.gray, linewidth=1, style=plot.style_line,transp=0)
b=plot(nin_, title='Neuronal Lower', color=color.gray, linewidth=1, style=plot.style_line,transp=0)
fill(a, b, color=color.gray)
plotshape(crossunder(sr,nup_)? sr+atr(20):na, title="Sell", text="🐻", location=location.absolute, style=shape.labeldown, size=size.tiny, color=color.red, textcolor=color.black,transp=0)
plotshape(crossover(sr,nin_)? sr-atr(20):na, title="Buy", text="🐂", location=location.absolute, style=shape.labelup, size=size.tiny, color=color.green, textcolor=color.black,transp=0)

//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //

if backTestPeriod()

    strategy.entry("Buy", true, 1, when = crossover(sr,nin_)) 
    strategy.entry("Short", false, 1, when = crossunder(sr,nup_))

Mais.