Estratégia de negociação Golden Cross
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia de negociação de cruz de ouro é uma estratégia de acompanhamento de tendências de linha média e longa. Identifica a direção da tendência dos preços das ações, calculando o indicador SR e o indicador de sinais SR, e, em combinação com a rede neural, traça um canal de tendência para realizar operações de acompanhamento de tendências.
Princípio da estratégia
Os indicadores centrais da estratégia são o indicador SR e o indicador de sinal SR. O indicador SR é uma síntese secundária do médio WMA com um parâmetro de 8 ciclos e do médio SMA com um parâmetro de 20 ciclos. O indicador de sinal SR é o indicador SR com um parâmetro de 20 ciclos.
A estratégia usa um algoritmo de rede neural para mapear automaticamente os limites superiores e inferiores do preço das ações, formando um canal de adaptação. O limite superior é o máximo histórico do SR como entrada, o limite inferior é o mínimo histórico como entrada e, em seguida, calcula a curva de regressão como limite inferior do canal.
Quando o indicador SR atravessa o sinal SR, gera um sinal de compra; quando o indicador SR atravessa o sinal SR, gera um sinal de venda. Depois de emitir o sinal de curto prazo, a relação entre o preço da ação e o limite superior e inferior do canal determina a posição de parada de perda.
Análise de vantagens
- O uso de tecnologia de síntese bidirecional para eliminar os efeitos das oscilações de preços e determinar com precisão a direção da tendência;
- Otimizar o tempo de entrada e saída com algoritmos de passagem adaptativos, evitando falhas falsas;
- A curva do canal utiliza filtragem de regressão linear adaptativa, evitando que a curva seja afetada pelos valores extremos;
- A posição de parada de perdas varia com a dinâmica do canal, seguindo automaticamente a tendência de lucro.
Análise de Riscos
A estratégia baseia-se no acompanhamento de tendências, com os principais riscos:
- A tendência de tremor gerou muitos sinais errados e muitas operações ineficazes;
- O acidente causou grandes prejuízos para a Fast quebrando o limite inferior do canal para baixo;
- Parâmetros mal definidos podem causar falhas de estratégia.
Para controlar o risco, recomenda-se a combinação de outras estratégias, evitando a operação de uma única estratégia; ao mesmo tempo, otimizar a configuração de parâmetros para se adaptar a diferentes ambientes de mercado.
Direção de otimização
A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:
Optimizar os parâmetros dos indicadores de SR e indicadores de sinal para melhorar a estabilidade do sinal de cruzamento;
Otimizar o ciclo de comprimento do corredor de adaptação e suavizar a curva do corredor;
Adicionar outros indicadores de filtragem para evitar erros de operação, como indicadores de energia quantitativa, indicadores de taxa de flutuação, etc.
Otimizar a curva de canal em tempo real, combinado com algoritmos de aprendizagem profunda, para aumentar a auto-adaptabilidade.
Resumir
A estratégia de negociação cruzada de ouro é uma estratégia quantitativa para rastrear de forma eficaz as tendências de linha média. Ela tem uma alta probabilidade de determinar corretamente a direção da tendência e um baixo risco de operação. Com um amplo espaço para otimização de modelos de algoritmos, a estratégia tem potencial de se tornar uma ferramenta poderosa para rastrear mudanças na tendência das ações.
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backTestSectionFrom = input(title = "═══════════════ From ═══════════════", defval = true, type = input.bool)
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backTestSectionTo = input(title = "════════════════ To ════════════════", defval = true, type = input.bool)
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backTestPeriod() => (time > timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)) and (time < timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59))
//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //
per = input(14,title="🔹 Length")
//
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//
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srr = sma(close,8)
sr = 2*srl - srr
//
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srsignal = 2*srsl - srsr
//
if sr>srsignal
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else
up := highest(srsignal,round(150))
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//
if sr<srsignal
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else
lowl := lowest(sr,round(150))
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//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)
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reg
//
up_=f_reg(up,per)
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//
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)
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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)
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//
// ▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒▒ //
if backTestPeriod()
strategy.entry("Buy", true, 1, when = crossover(sr,nin_))
strategy.entry("Short", false, 1, when = crossunder(sr,nup_))