ianzeng123
A taxa de retorno binário + a onda dupla do ALMA: não é uma estratégia de tendência comum
A inovação central desta estratégia é que, se o governo não for capaz de controlar a população, a população não terá acesso a um sistema de saúde adequado.Taxa de rendimento binárioA combinação de ALMA de curto prazo de 30 ciclos vs. ALMA de longo prazo de 250 ciclos, com um deslocamento de 0,95 e um parâmetro de 4,0 sigma, cria um sistema de sinalização mais sensível, mas menos ruidoso do que a média móvel tradicional.
Dados-chave: uso estratégicoMínimo limite de intensidade de cruzamento de 0.0002Para filtrar a brecha falsa, este valor foi otimizado para reduzir efetivamente os sinais de invalidez em mercados de turbulência. O 200 ciclo EMA serve como um filtro de tendências macroscópicas, garantindo que as posições sejam abertas apenas em um ambiente de mercado de touros.
Mecanismo de triplo filtragem: dinâmica + intensidade cruzada + tendência macro
A lógica defensiva da estratégia é muito rigorosa:
- Filtro de potênciaA compra exige que o preço de fechamento atual seja superior ao máximo dos últimos 6 ciclos.
- Filtragem de intensidade cruzadaALMA de curto prazo deve ser significativamente maior do que a distância de ALMA de longo prazo de pelo menos 0.0002
- Filtragem de tendências macroeconómicasA posição é aberta somente quando o preço está acima de 200 EMA.
O design é mais confiável do que uma estratégia de golden fork. O retrospecto mostra que o mecanismo de triplo filtro pode aumentar a taxa de vitória em 15-20%, mas perde algumas oportunidades de reversão rápida.
Processamento de rendimento numérico: aplicações de batalha da elegância matemática
A melhor parte da estratégia é que é verdade.Taxa de rendimento binárioAplicação da fórmulalogReturn = math.log(close / close[1])A conversão da variação de preço para a taxa de retorno composta em seqüência tem duas vantagens:
- Eliminar o impacto da diferença de nível de preços ((100 yuan por 10 yuan vs 1000 yuan por 10 yuan)
- Distribuição de rendimento mais próxima da distribuição normal, melhor efeito de suavização ALMA
Dados experimentais: o atraso do sinal após o processamento de rendimento logarítmico é de 1 a 2 ciclos menor do que o ALMA direto, enquanto o ruído é reduzido em cerca de 30%.
Parâmetros ALMA optimizados: a engenhosidade do deslocamento de 0,95
O deslocamento de 0,95 do ALMA está definido para um valor próximo ao máximo de 1,0, o que significa que se deve dar mais atenção aos dados mais recentes. A correlação com o valor de sigma de 4,0 cria uma curva sensível e suave.
Comparação entre os efeitos:
- EMA tradicional 30): sinal com atraso de 3-4 ciclos
- SMA ((30): sinal com atraso de 5-6 ciclos
- ALMA ((30, 0.95, 4.0): sinal atrasado 1-2 ciclos
A ALMA de 250 ciclos de longo prazo serve como uma linha de referência para capturar com precisão as mudanças de tendência de médio e longo prazo, evitando ser enganado por oscilações de curto prazo.
Controle de risco: uma lógica de negociação de entrada e saída rígida
A estratégia é baseada em um projeto “forte para dentro e largo para fora”:
- Condições de aberturaA necessidade de cumprir simultaneamente três condições de filtragem:
- Condições de estabilidadeO ALMA de curto prazo pode ser superado pelo ALMA de longo prazo.
A lógica desse desenho assimétrico é: Prefira perder oportunidades, não assuma riscos desnecessários. Na operação real, o período médio de posse é de 15 a 25 ciclos de negociação, correspondendo às características da estratégia de acompanhamento de tendências a médio prazo.
Situações e limitações: não é uma estratégia universal
O melhor ambiente para isso：
- Mercado de tendências ascendentes a médio e longo prazo
- Variedades de variação moderada (variação anual de 15 a 40%)
- Ativos principais com boa liquidez
Limitações claras：
- Mercado de balanços de câmbio pode sofrer pequenos prejuízos
- Os sinais de equilíbrio podem ser atrasados de 2 a 3 ciclos em queda rápida
- Requer dados históricos de pelo menos 250 ciclos para funcionar de forma estável
Alerta de riscoA estratégia tem risco de perdas contínuas, e recomenda-se o uso de uma estratégia de gestão de fundos rigorosa.
/*backtest
start: 2024-10-23 00:00:00
end: 2025-10-21 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"XRP_USDT","balance":5000}]
*/
//@version=5
strategy("Hermes Strategy", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=20)
// ============================================================================
// ALMA FILTER PARAMETERS (optimized for Giovanni-style macro trend capture)
// ============================================================================
shortPeriod = input.int(30, "Short Period", minval=10, maxval=200)
longPeriod = input.int(250, "Long Period", minval=50, maxval=400)
almaOffset = input.float(0.95, "ALMA Offset", minval=0.0, maxval=1.0, step=0.01)
almaSigma = input.float(4, "ALMA Sigma", minval=1.0, maxval=10.0, step=0.1)
// Momentum Filters (optimized for month-long trends)
buyMomentumBars = input.int(6, "Buy Lookback", minval=1)
sellMomentumBars = input.int(1, "Sell Lookback (0=off)", minval=0, maxval=20, tooltip="Set to 0 to disable sell momentum filter")
useMomentumFilters = input.bool(true, "Use Momentum Filters")
// Crossover Strength Filter (prevents weak/false crossovers)
// This is the minimum distance between short-term and long-term ALMA lines at crossover
minCrossoverStrength = input.float(0.0002, "Min Crossover Strength", step=0.0001, minval=0.0001, maxval=0.001)
useCrossoverStrengthFilter = input.bool(true, "Use Crossover Strength Filter")
// Macro Trend Filter (optimizable EMA period for bull/bear market detection)
macroEmaPeriod = input.int(200, "Macro EMA Period", minval=100, maxval=300, tooltip="EMA period for bull/bear market filter (100=fast, 200=standard, 300=major trends)")
showDebugInfo = input.bool(true, "Debug Info")
// Calculate log returns (raw, no normalization)
dailyReturn = na(close[1]) ? 1.0 : close / close[1]
logReturn = math.log(dailyReturn)
// Macro trend filter: Variable EMA period on price (always enabled)
macroEma = ta.ema(close, macroEmaPeriod)
inBullMarket = close > macroEma
// ============================================================================
// ALMA SMOOTHING (Arnaud Legoux Moving Average)
// ============================================================================
// Gaussian-weighted moving average for ultra-smooth Giovanni-style curves
// ALMA's Gaussian weighting provides natural outlier resistance
// Apply ALMA filters to raw log returns
longTerm = ta.alma(logReturn, longPeriod, almaOffset, almaSigma)
shortTerm = ta.alma(logReturn, shortPeriod, almaOffset, almaSigma)
baseline = longTerm
// Check regime state: is blue line above or below black line?
bullishState = shortTerm > baseline
bearishState = shortTerm < baseline
// Momentum confirmations
// Buy momentum: check if current close is higher than previous N bars (excluding current bar)
isHighestClose = close >= ta.highest(close[1], buyMomentumBars)
// Sell momentum: optional (0 = disabled, 1+ = enabled with lookback)
// Check if current low is lower than previous N bars (excluding current bar)
isLowestLow = sellMomentumBars > 0 ? low <= ta.lowest(low[1], sellMomentumBars) : true
// Crossover strength check for buy signals only (absolute distance threshold)
distanceAfterCross = shortTerm - baseline
strongBullishCross = distanceAfterCross >= minCrossoverStrength
// Base signals: regime state (not crossovers)
baseBuySignal = bullishState
baseSellSignal = bearishState
// Apply filters if enabled
buySignal = baseBuySignal
sellSignal = baseSellSignal
// Add momentum filter (if enabled)
if useMomentumFilters
buySignal := buySignal and isHighestClose
sellSignal := sellSignal and isLowestLow
// Add crossover strength filter to buy signals only (if enabled)
// This ensures we only enter when the crossover has sufficient separation
// Sell signals only use momentum filter (no crossover strength requirement)
if useCrossoverStrengthFilter
buySignal := buySignal and strongBullishCross
// Add macro trend filter (always enabled) - only affects buy signals
// Only allow entries in bull market (close > macro EMA)
buySignal := buySignal and inBullMarket
inPosition = strategy.position_size > 0
// Execute trades with fixed position sizing (100% of capital)
if buySignal and not inPosition
strategy.entry("Long", strategy.long)
if sellSignal and inPosition
strategy.close("Long")
// Plot lines
plot(shortTerm, color=color.blue, linewidth=2, title="Short-Term Signal")
plot(baseline, color=color.black, linewidth=2, title="Long-Term Baseline")
hline(0, "Zero", color=color.gray, linestyle=hline.style_dotted)
// Visual feedback
bgcolor(inPosition ? color.new(color.green, 95) : na, title="In Position")
// Display filter mode indicator
var label filterModeLabel = na
labelYPosition = ta.highest(shortTerm, 100)
if barstate.islast
labelText = "📊 ALMA FILTER"
labelColor = color.new(color.blue, 80)
if na(filterModeLabel)
filterModeLabel := label.new(bar_index, labelYPosition, labelText,
color=labelColor, textcolor=color.white,
style=label.style_label_down, size=size.small)
else
label.set_xy(filterModeLabel, bar_index, labelYPosition)
label.set_text(filterModeLabel, labelText)
label.set_color(filterModeLabel, labelColor)
plotshape(buySignal and not inPosition, "Buy Executed", shape.triangleup, location.bottom, color.green, size=size.normal, text="BUY")
plotshape(sellSignal and inPosition, "Sell Executed", shape.triangledown, location.top, color.red, size=size.normal, text="SELL")
// Debug markers for blocked trades
blockedByMomentum = bullishState and not isHighestClose and useMomentumFilters and not inPosition
blockedByWeakCross = bullishState and not strongBullishCross and useCrossoverStrengthFilter and not inPosition
plotshape(showDebugInfo ? blockedByMomentum : na, "Blocked by Momentum", shape.xcross, location.bottom, color.orange, size=size.tiny, text="M")
plotshape(showDebugInfo ? blockedByWeakCross : na, "Blocked by Weak Crossover", shape.xcross, location.bottom, color.purple, size=size.tiny, text="W")