Эта стратегия объединяет в себе методы двойного равномерного отбора и оценки ценовой структуры, создавая более полный механизм входа, направленный на повышение качества сигналов. В то же время в стратегию добавлены контроль над прибылью и максимальный срок хранения позиций, что обеспечивает более совершенный механизм управления рисками.
Стратегия включает в себя следующие показатели и торговые правила:
Средняя линия 3 SMA: определение направления тенденции на большом уровне.
2 ЕМА: рассуждение о деталях
Показатели SAR: тенденции и прорывы.
K-линейная форма: выявление конкретной K-линейной формы как одного из входных сигналов.
Максимальное количество выигрышных позиций: ограничение максимального количества выигрышей одностороннего хранения, фиксированная прибыль.
Максимальный цикл хранения: избегайте увеличения убытков, контролируйте одиночные потери.
Эта стратегия объединяет различные технические показатели для комбинированного суждения, формируя более устойчивые входные сигналы и механизм выхода, контролируя риск и обеспечивая стабильную торговлю при одновременном повышении прибыли.
По сравнению с стратегией с одним показателем, она имеет следующие преимущества:
Комбинация показателей повышает точность сигнала.
Опознание K-линейных форм улучшило время входа.
Контроль за количеством выровненных позиций приводит к определению прибыли.
Срок хранения в неделю предотвращает увеличение убытков.
В среднем SMA определяет тенденцию и влияет на нее.
EMA продолжает подготавливать подробности и повышать чувствительность.
Показатели SAR помогают оценить надежность прорыва.
В целом, риск-прибыль хорошо сбалансированы, и это сложнее, чем совпадает.
В соответствии с рыночными параметрами, можно получить стабильную прибыль.
Несмотря на многочисленные преимущества этой стратегии, следует учитывать следующие риски:
Многопоказательная комбинация повышает сложность и затрудняет реализацию.
Оптимизация параметров имеет широкий диапазон и существует риск оптимизации.
К-линейный формографический эффект сомнителен, может возникнуть ошибочный сигнал.
После уравнения позиций, можно легко упустить шанс на победу.
Некоторые из них, например, считают, что в течение недели прибыль не может превысить лимит.
В некоторых странах существует конфликт между стабильностью и оптимизацией доходов.
Приспособленность к рыночной среде многоразового производства должна быть рассмотрена.
Необходимо постоянно следить за эффективностью стратегии.
На основе вышеуказанного анализа стратегия может быть оптимизирована следующим образом:
Настройка параметров для повышения стабильности доходов.
Пришло время внедрить технологии машинного обучения для оптимизации поступления в колледж.
Оптимизация и динамическая коррекция стратегии стоп-стоп.
Оценка влияния различных периодов удержания позиций на кривую прибыли.
Проверка стратегии адаптации на рынке различных сортов.
Добавление параметров для проверки надежности, чтобы предотвратить переоптимизацию.
Разработка системы количественного управления рисками.
Продолжайте проверять эффективность стратегий, чтобы предотвратить их устаревание.
В целом, эта стратегия сформировала относительно стабильную торговую систему с помощью нескольких показателей. Однако любая стратегия требует постоянной оптимизации и проверки, уделяя внимание здоровью параметров, чтобы стратегия могла адаптироваться к различным рыночным условиям. Количественная торговля - это непрерывный процесс.
//@version=3
strategy("Free Strategy #08 (Combo of #01 and #02) (ES / SPY)", overlay=true)
// Inputs
Quantity = input(1, minval=1, title="Quantity")
SmaPeriod01 = input(3, minval=1, title="SMA Period 01")
SmaPeriod02 = input(8, minval=1, title="SMA Period 02")
SmaPeriod03 = input(10, minval=1, title="SMA Period 03")
EmaPeriod01 = input(5, minval=1, title="EMA Period 01")
EmaPeriod02 = input(3, minval=1, title="EMA Period 02")
MaxProfitCloses = input(5, minval=1, title="Max Profit Close")
MaxBars = input(10, minval=1, title="Max Total Bars")
// Misc Variables
src = close
BarsSinceEntry = 0
MaxProfitCount = 0
Sma01 = sma(close, SmaPeriod01)
Sma02 = sma(close, SmaPeriod02)
Sma03 = sma(close, SmaPeriod03)
Ema01 = ema(close, EmaPeriod01)
Ema02 = ema(close, EmaPeriod02)
OHLC = (open + high + low + close) / 4.0
// Conditions
Cond00 = strategy.position_size == 0
Cond01 = close < Sma03
Cond02 = close <= Sma01
Cond03 = close[1] > Sma01[1]
Cond04 = open > Ema01
Cond05 = Sma02 < Sma02[1]
Entry01 = Cond00 and Cond01 and Cond02 and Cond03 and Cond04 and Cond05
Cond06 = close < Ema02
Cond07 = open > OHLC
Cond08 = volume <= volume[1]
Cond09 = (close < min(open[1], close[1]) or close > max(open[1], close[1]))
Entry02 = Cond00 and Cond06 and Cond07 and Cond08 and Cond09
// Update Exit Variables
BarsSinceEntry := Cond00 ? 0 : nz(BarsSinceEntry[1]) + 1
MaxProfitCount := Cond00 ? 0 : (close > strategy.position_avg_price and BarsSinceEntry > 1) ? nz(MaxProfitCount[1]) + 1 : nz(MaxProfitCount[1])
// Entries
strategy.entry(id="L1", long=true, qty=Quantity, when=(Entry01 or Entry02))
// Exits
strategy.close("L1", (BarsSinceEntry - 1 >= MaxBars or MaxProfitCount >= MaxProfitCloses))