На основе теории ценовых волн и стратегии скользящей средней
Дата создания:
2023-11-13 16:39:41
Последнее изменение:
2023-11-13 16:39:41
Копировать:
1
Количество просмотров:
640
ChaoZhang
1
Подписаться
1617
Подписчики
Обзор
Эта стратегия использует теорию ценовых волн в сочетании с плановыми средними, чтобы искать возможности для формирования тенденции, устанавливать разумные стопы и отслеживать остановки для контроля риска с целью максимизации прибыли. Стратегия открывает позиции только в определенные торговые часы, избегая рыночных колебаний в определенное время.
Стратегический принцип
- Расчет среднего значения цены с использованием смежных средних СММА, фильтрация рыночного шума, определение направления тренда
- Определение ценовых колебаний на основе максимумов и минимумов за определенный период, определение поворотных точек тренда
- Например, если волна цен выходит за пределы скользящей средней, то цена выходит за пределы средней.
- Настройка стоп-стоп с отслеживанием стоп-стоп на основе ATR для управления рисками
- Открывать позиции только в определенные торговые часы, чтобы избежать рыночных колебаний в выходные и в определенные часы дня
- При сигнале обратного направления - остановка позиции.
Анализ преимуществ
- Используя теорию ценовых волн для определения точек перелома цены, а также для определения направления тенденции с помощью скользящих средних, можно эффективно идентифицировать тенденции
- Настройка точки стоп-убытков с динамическим отслеживанием стоп-убытков ATR позволяет эффективно контролировать одиночные стоп-убытки
- Открытие позиции только в ликвидное время торговли позволяет избежать ненужных спадов и резких колебаний в определенный период времени.
- Строго следуя принципу парализованной остановки, остановитесь при появлении обратного сигнала, чтобы получить максимальную прибыль
Анализ рисков
- При неточном оценке ценовых колебаний, возможно повторная торговля в не трендовых зонах
- Отставание от средней скользящей может пропустить поворотный момент
- Слишком маленькие стоп-пойнты могут быть легко сброшены, а слишком большие могут привести к большим потерям.
- Фиксированный тормоз не может быть гибко адаптирован к различным ситуациям
Решение риска:
- Оптимизация параметров волнового цикла, коррекция параметров планового среднего
- Определение обратного сигнала в сочетании с показателями Stochastics и т.д.
- Динамическая оптимизация стоп-постов и стоп-условий
Направление оптимизации
- Оптимизация параметров волнового цикла для поиска оптимального планового среднего цикла
- Присоединение Stoch показатель суждения обратный, настроить сигнал фильтрации фальшивого прорыва
- Попытка динамического регулирования стоп-стоп и остановки
- Расширяйте полосу пропускания стоп-пойнтов, чтобы избежать блокировки
- Параметры оптимизации в зависимости от разных сортов и периодов торговли
Подвести итог
Эта стратегия объединяет теорию ценовых волн с плагиновыми средними показателями, чтобы контролировать риск, определяя направление ценовых волн и подтверждение тренда после уклонения от установленной торговой часовой зоны, устанавливая остановки и отслеживая остановки, останавливаясь при появлении обратного сигнала. Стратегия может дополнительно повысить стабильность и доходность путем оптимизации параметров и добавления вспомогательных показателей.
Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2022-11-12 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("FX Strategy Based on Fractals and SMMA", overlay=true)
// パラメータ
SMMAPeriod1 = input(30, title="SMMA Period")
StopLoss1 = input(7, title="Stop Loss %")
TrailingStopCoef1 = input(2.7, title="Trailing Stop Coefficient")
fractalPeriod = input(5, title="Fractal Period")
// SMMAの計算関数
smma(src, length) =>
var float smma = na
if na(smma[1])
smma := sma(src, length)
else
smma := (smma[1] * (length - 1) + src) / length
smma
// フラクタルの近似
highFractal = high[2] > high[1] and high[2] > high[3] and high[2] > high[4] and high[2] > high
lowFractal = low[2] < low[1] and low[2] < low[3] and low[2] < low[4] and low[2] < low
// エントリー条件
longEntrySignal = lowFractal and close[1] < smma(close, SMMAPeriod1)
shortEntrySignal = highFractal and close[1] > smma(close, SMMAPeriod1)
// エントリー実行
if (longEntrySignal)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortEntrySignal)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// トレーリングストップの計算
atrValue = atr(10)
longStopPrice = close - atrValue * TrailingStopCoef1
shortStopPrice = close + atrValue * TrailingStopCoef1
// トレーリングストップの設定
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=longStopPrice)
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=shortStopPrice)
// バックテスト期間の設定（MetaTraderのバックテストと同じ期間）
startYear = 2007
startMonth = 05
startDay = 01
endYear = 2022
endMonth = 04
endDay = 01
startDate = timestamp(startYear, startMonth, startDay, 00, 00)
endDate = timestamp(endYear, endMonth, endDay, 23, 59)
// バックテスト期間内でのみトレードを実行
if (time >= startDate and time <= endDate)
if (longEntrySignal)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortEntrySignal)
strategy.entry("Short", strategy.short)