Трехдневная стратегия обратного отсчета для трейдинга в Океане основана на трейдинговой стратегии среднего отсчета для трейдинга в книге Ларри Конноса и Сезар Алварес “Торговля с высокой вероятностью для ETF”. В книге авторы обсуждают стратегию среднего отсчета для высокой вероятности для ETF, в которой есть простые правила:
С помощью практики и обратной связи я обнаружил, что эта стратегия будет работать лучше, если использовать EMA, а не SMA для вычисления трендовых линий. Поэтому этот сценарий использует EMA для вычисления трендовых линий.
Эта стратегия работает следующим образом:
Из них выход из EMA по умолчанию составляет 5 дней EMA и может быть скорректирован.
Основная идея этой стратегии заключается в использовании краткосрочного обратного эффекта. Когда цена акции после последовательного падения демонстрирует слабость, вероятность возникновения краткосрочного отскока высока. Эта стратегия определяет, есть ли возможность для обратного отскока, судя по тому, что цена сжимается в течение трех дней подряд и ниже краткосрочной средней.
По сравнению с традиционной стратегией пересечения среднелинейных перемещений, эта стратегия имеет следующие преимущества:
В течение трех дней последовательное сокращение рынка увеличило качество торговых сигналов.
В сочетании с фильтрацией на длинную и короткую среднюю линию, избегайте торговли на рынках с тенденцией.
Тренд-линии, рассчитываемые с использованием EMA, а не SMA, более чувствительны и своевременны для восприятия обратного направления.
Продолжительность выхода из EMA регулируется и может быть скорректирована в зависимости от рыночной стратегии хранения убытков.
Небольшая частота торговли, только 1-2 дня за один раз, чтобы избежать риска многократного хранения.
Также существуют следующие риски:
Риск неудачи поворота. После появления сигнала поворота цена может не пробиться, продолжая падать, а не восстанавливаться.
Риск частых остановок. При волатильности цены могут часто вызывать остановки.
Риск оптимизации параметров. Выход из EMA и другие параметры требуют постоянного тестирования и оптимизации в соответствии с рынком, а если их не корректировать, это может привести к искажению эффективности.
Риск переоптимизации. Оптимизация должна быть тщательно продумана, чтобы избежать пересочетания, и параметры должны быть стабильными.
Риски можно снизить следующими способами:
Строго соблюдайте правила по удержанию убытков, контролируя одиночные потери.
При оптимизации используются стабильные параметры, чтобы обеспечить баланс рисков и выгод.
Регулирование размеров позиций, снижение размеров отдельных позиций, распределение риска.
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Тестирование различных длин ЭМА в качестве показателя входа и выхода с рынка, чтобы найти более подходящие параметры.
Добавление дополнительных условий фильтрации, таких как количественный показатель, обеспечивает более надежный обратный сигнал.
Оптимизация стратегий по прекращению убытков, например, использование ATR-стоп, отслеживание стоп и т. д., чтобы сделать стоп более гибким.
В сочетании с трендовым суждением, избегайте ошибочных сделок, которые происходят во время обратного сигнала.
Оптимизация портфеля в сочетании с другими стратегическими портфелями, используя несуществующую дисперсию риска.
Применение методов машинного обучения и т. д. для оптимизации параметров адаптации, позволяя динамически корректировать параметры.
Трехдневная реверсивная стратегия для трейдинговых торгов на берегу Океана ищет возможности для краткосрочного реверса, оценивая, что цена сжимается в течение трех дней подряд и ниже краткосрочной EMA. По сравнению с традиционной стратегией движущейся средней линии, ее входный сигнал более надежен, и она оптимизирует остановку потерь путем корректировки параметров выхода из EMA.
/*backtest
start: 2023-10-05 00:00:00
end: 2023-10-12 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// @version = 5
// Author = TradeAutomation
strategy(title="ETF 3-Day Reversion Strategy", shorttitle="ETF 3-Day Reversion Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_order, commission_value=1, initial_capital = 10000000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Backtest Date Range Inputs //
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2012 05:00 +0000'), title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00 +0000'), title='End Time')
InDateRange = true
// Strategy Rules //
DayEMA5 = ta.ema(close, 5)
Rule1 = close>ta.ema(close, 200)
Rule2 = close<DayEMA5
Rule3 = high<high[1] and low<low[1] and high[1]<high[2] and low[1]<low[2] and high[2]<high[3] and low[2]<low[3]
ExitEMA = ta.ema(close, input.int(5, "EMA Length For Exit Strategy", tooltip = "The strategy will sell when the price crosses over this EMA"))
plot(DayEMA5)
plot(ExitEMA, color=color.green)
// Entry & Exit Functions //
if (InDateRange)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = Rule1 and Rule2 and Rule3)
// strategy.close("Long", when = ta.crossunder(close, ATRTrailingStop))
strategy.close("Long", when = ta.crossover(close, ExitEMA))
if (not InDateRange)
strategy.close_all()