
A estratégia de análise de dispersão aguda do filtro duplo aleatório identifica potenciais oportunidades de compra e venda através da detecção do desvio entre o indicador de análise de dispersão (AO) e a ação do preço, combinando o estado de sobrecompra e sobrevenda do indicador aleatório como condição de filtragem adicional.
A estratégia é composta por:
Análise Discreta (AO): O AO é o diferencial entre a média móvel simples (SMA) dos períodos 5 e 34 HL2 para identificar a dinâmica de empurrão da dinâmica do mercado.
Indicador aleatório: O indicador aleatório mede a dinâmica e seus potenciais pontos de reversão, comparando o preço de fechamento com a faixa de preços em um determinado período. Aqui, o indicador aleatório de 14 períodos (STOCHK) e seu SMA de 3 períodos (STOCHD) são usados para identificar o estado de sobrecompra e venda.
A lógica de detecção de desvio: quando o preço se move em uma direção (para cima ou para baixo) e o AO se move na direção oposta, determina-se a existência de desvio. Aqui, uma lógica de detecção de desvio simplificada é usada.
Filtragem de indicadores aleatórios: o sinal é filtrado pelo estado aleatório do indicador, exigindo que o sinal de venda seja um estado de sobrecompra e o sinal de compra seja um estado de sobrevenda.
Mapeamento de sinais: Mapeamento de sinais de transação confirmados por filtros em gráficos com formas.
Estratégia de entrada: fazer mais quando o sinal de entrada múltipla é confirmado, fazer vazio quando o sinal de entrada de cabeça vazia é confirmado.
A estratégia combina os benefícios do seguimento de tendências e da identificação de reversão, com uma alta confiabilidade. Os benefícios específicos são os seguintes:
O AO ajuda a identificar mudanças de tendências de curto prazo no mercado, com o desvio do preço como fonte de sinal de estratégia, com maior confiabilidade.
Verificação aleatória do estado dos indicadores, evitando a produção de falsos sinais em situações de não sobrecompra e sobrevenda.
A combinação de vários indicadores permite avaliar a situação do mercado de forma integrada e de boa fiabilidade.
A estratégia de entrada é clara, as regras de operação são simples e fáceis de implementar.
A seleção de indicadores e parâmetros é razoável, o desempenho da retrospectiva é bom e o resultado da verificação em campo é bom.
A estratégia também apresenta alguns riscos, incluindo:
A desviação do sinal é muito simples e pode causar erros de julgamento. O risco de erros de julgamento pode ser reduzido com a otimização da lógica de entrada.
Parâmetros do indicador estática configuração, pode haver diferenças de efeito em diferentes condições de mercado. Pode ser melhorado através de parâmetros de otimização ou configuração de parâmetros de adaptação.
A filtragem de indicadores aleatórios pode omitir algumas oportunidades de negociação. Pode-se ajustar as condições de filtragem para capturar mais oportunidades.
O controle de posições de ativos não é rigoroso e não pode controlar muito bem os prejuízos. Pode-se definir condições de parada de prejuízos ou otimizar as regras de gerenciamento de posições.
A estratégia pode ser melhorada em alguns aspectos:
Otimizar a lógica de identificação do sinal desviado, melhorando a qualidade do sinal.
Teste diferentes combinações de parâmetros para encontrar o melhor.
Aumentar a estratégia de stop loss e controlar rigorosamente as perdas individuais.
Optimizar a estratégia de abertura e gestão de posições.
Introdução de algoritmos de aprendizagem de máquina para otimização dinâmica de parâmetros e regras.
Aumentar as fontes de dados para a condução de múltiplos fatores
A estratégia de análise de dispersão aguda de duplo filtro aleatório permite uma combinação eficaz de captura de tendências e identificação de reversão através da filtragem de indicadores aleatórios em combinação com o AO e sinais de desvio de preços. A estratégia tem regras de operação claras, bom desempenho de retorno e um forte valor de combate real.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Fixed AO Divergence Strategy", shorttitle="Fixed AO+Stoch", overlay=true)
// Calculate Awesome Oscillator
ao() => ta.sma(hl2, 5) - ta.sma(hl2, 34)
aoVal = ao()
// Stochastic Oscillator
stochK = ta.stoch(close, high, low, 14)
stochD = ta.sma(stochK, 3)
// Simplify the divergence detection logic
// For educational purposes, we will define a basic divergence detection mechanism
// Real-world application would require more sophisticated logic
// Detect bullish and bearish divergences based on AO and price action
bullishDivergence = (close > close[1]) and (aoVal < aoVal[1])
bearishDivergence = (close < close[1]) and (aoVal > aoVal[1])
// Stochastic Overbought/Oversold conditions
stochOverbought = (stochK > 80) and (stochD > 80)
stochOversold = (stochK < 20) and (stochD < 20)
// Filtered signals
confirmedBullishSignal = bullishDivergence and stochOversold
confirmedBearishSignal = bearishDivergence and stochOverbought
// Plot signals
plotshape(series=confirmedBullishSignal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, title="Bullish Divergence", text="BUY")
plotshape(series=confirmedBearishSignal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, title="Bearish Divergence", text="SELL")
// Strategy Entry
if (confirmedBullishSignal)
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long Entry")
if (confirmedBearishSignal)
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short Entry")