Estratégia Bottom Hunter


Data de criação: 2024-02-06 09:26:54 última modificação: 2024-02-06 09:26:54
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Estratégia Bottom Hunter

Visão geral

A estratégia de caçador de fundo é uma estratégia de negociação de curto prazo para moedas digitais. A estratégia identifica o fundo em uma tendência de queda para determinar o momento apropriado de compra.

Princípio da estratégia

A estratégia combina vários indicadores técnicos para identificar o fundo, especificamente, usar o indicador MACD para determinar o sinal de reversão do fundo, usar o indicador RSI para determinar o estado de oversold, usar a faixa de Brin para determinar se o preço está abaixo do baixo. Produz um sinal de compra quando todas as condições são atendidas.

Em primeiro lugar, a estratégia usa o disperso intencional do MACD para determinar o fundo. O chamado disperso intencional significa que a inovação de preços é baixa e o MACD não é baixo. Esta situação representa uma diminuição do volume de transação, geralmente indicando uma reversão de tendência iminente.

Em segundo lugar, a estratégia exige que o RSI esteja abaixo de 31.1. O RSI abaixo de 30 representa um estado de sobrevenda, o que oferece uma oportunidade para comprar.

Finalmente, a estratégia exige que o preço de fechamento fique abaixo da trajetória média da faixa de Bryn, o que significa que o preço já está abaixo da faixa normal e, portanto, oferece uma melhor oportunidade de compra.

Quando todas as condições acima são preenchidas ao mesmo tempo, a estratégia gera um sinal de compra para estabelecer uma boa posição.

Análise de vantagens

A estratégia do caçador de fundo tem as seguintes vantagens:

  1. Utilização de vários indicadores para determinar o fundo, garantindo a precisão da identificação do fundo
  2. O uso de dispersação intencional do indicador MACD para julgar sinais de reversão é uma técnica de negociação experiente
  3. O que é que o governo está a fazer para evitar que as empresas venham a ter um “falso” avanço?
  4. Controle de posições conservador, apenas em pontos-chave para evitar transações excessivas

Análise de Riscos

A estratégia também apresenta alguns riscos:

  1. O mercado pode cair ainda mais e não conseguir parar os prejuízos a tempo
  2. A combinação de múltiplos parâmetros pode determinar o fundo e, em alguns cenários, pode ter perdido o fundo.
  3. Parâmetros necessários para a determinação manual, como o limiar do RSI, que podem afetar a performance da estratégia

Os riscos acima podem ser otimizados por meio de rastreamento de stop loss em tempo real, ajuste do intervalo de parâmetros, etc.

Direção de otimização

A estratégia pode ser otimizada em várias direções:

  1. Aumento do mecanismo de parada de perda adaptável, com flexibilidade para ajustar as posições de parada de acordo com a volatilidade do mercado
  2. Testar e otimizar os critérios de avaliação dos sinais de compra para determinar os melhores parâmetros
  3. Adição de algoritmos de aprendizagem de máquina, parâmetros de identificação automática e regras de negociação
  4. Adição de módulo de discernimento de tendências para evitar erros em mercados de tendências
  5. Indicadores como a variação do volume de transações, para melhorar a capacidade de discernimento sobre a base

Resumir

A estratégia de caçador de fundo faz compras por meio da captura de fundos críticos com a intenção de obter lucros excessivos. A estratégia julga a base do fundo estável, mas combina vários filtros para evitar falsos sinais. Se os parâmetros forem ajustados adequadamente, o controle de parada está em vigor, a estratégia pode ter um bom efeito nas operações de curto prazo no mercado de moedas digitais.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-01-30 00:00:00
end: 2024-02-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MACD Divergence Strategy", shorttitle="Strategy: MACD Dive", overlay=true)

// MACD设置
fastLength = input.int(12, "Fast Length")
slowLength = input.int(26, "Slow Length")
signalSmoothing = input.int(9, "Signal Smoothing")

[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalSmoothing)

// 计算99日EMA均线
ema99 = ta.ema(close, 99)

// 计算RSI
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)

// 计算布林带中轨
length = input.int(20, "BB Length")
src = input(close, "Source")
mult = input.float(2.0, "BB StdDev")
basis = ta.sma(src, length)

// 买入筛选条件
priceLow = ta.lowest(low[1], 60)
macdLow = ta.lowest(macdLine[1], 60)
divergence = low < priceLow and macdLine > macdLow

allHighsBelowEma99 = true
for i = 0 to 14
    if high[i] > ema99
        allHighsBelowEma99 := false

rsiBelow = rsi < 31.1
priceDifference = (high - low) / low * 100

buySignal1 = divergence and allHighsBelowEma99 and rsiBelow
buySignal2 = high < ema99 and priceDifference >= 3 and close < open and high < basis 
buySignal3 = buySignal1 or buySignal2

// 定义一个变量来存储买入时的价格
var float buyPrice = na

// 买入逻辑
if buySignal3
    buyPrice := close // 存储买入时的价格
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// 止盈和止损条件
longTakeProfit = buyPrice * 1.1 // 止盈设为买入价格的1.2倍
longStopLoss = buyPrice * 0.98// 止损设为买入价格的0.99倍

// 应用止盈和止损
strategy.exit("Exit", "Buy", limit=longTakeProfit, stop=longStopLoss)
// 绘制买入信号
plotshape(series=buySignal3, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)