
Стратегия двойного обратного равновесия - это комбинация стратегий, использующих как обратную стратегию, так и стратегию расщепления фибрового волны. Эта стратегия сначала генерирует торговый сигнал с использованием системы 123 обратных волн, а затем в сочетании с расщеплением эмпирических моделей (EMD) производит обработку фибрового волны, объединяя торговые сигналы обоих, чтобы добиться более высокой выигрышной ставки.
123 система обратного отсчета происходит от Ульфа Дженсена в книге “Как я могу получить три раза больше прибыли на фьючерсном рынке”. Эта часть стратегии относится к стратегии обратного типа. Когда цена закрытия 2 дня подряд выше цены закрытия предыдущего дня, и 9 дней медленная K-линия ниже 50 - это больше; когда цена закрытия 2 дня подряд ниже цены закрытия предыдущего дня, и 9 дней быстрая K-линия выше 50 - это пусто.
Экспериментальная модель дифференциации (EMD) - это адаптивный метод анализа данных. Он эффективно выделяет различные частотные компоненты данных и извлекает долгосрочные тенденции данных. Здесь мы устанавливаем длину 20, дельту 0,5, фракцию 0,1, чтобы генерировать торговые сигналы в зависимости от различных частотных компонентов цены.
Стратегия двойного обратного равновесия объединяет торговые сигналы, полученные в результате расщепления 123 обратных систем и опытных моделей, и подтверждает entrada, когда оба сигнала совпадают. Таким образом, повышается вероятность победы стратегии.
Двойная стратегия обратного равновесия объединяет в себе преимущества обратной стратегии и технологии цифровой обработки сигналов. Система обратного равновесия захватывает краткосрочные возможности для обратного равновесия, а модель опыта раскрывает долгосрочные тенденции.
В этой стратегии также введены формы 123, которые позволяют избежать арбитража неидеальных обратных поворотов. Установка разумных параметров в расщеплении опытных моделей помогает отфильтровать часть шума и уменьшить ошибочные сигналы.
Наибольший риск в двойной стратегии обратного равновесия заключается в том, что обратная стратегия потерпит неудачу. Несмотря на то, что введение формы 123 может уменьшить эту вероятность, имейте в виду, что обратная торговля по своей природе имеет большую неопределенность. Кроме того, расщепление опытной модели в качестве метода адаптивного колебания может не сработать в крайних случаях.
Чтобы контролировать эти риски, мы можем соответствующим образом регулировать параметры обратного отсчета, чтобы обеспечить более надежный сигнал обратного отсчета. Также можно протестировать различные методы флиртования с разбивкой на альтернативные модели опыта, чтобы увидеть, можно ли получить лучший эффект флиртования. Кроме того, необходимо поддерживать небольшие объемы торгов, чтобы избежать чрезмерных потерь в одиночку.
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Испытание реверсивной системы с разными параметрами для определения оптимального сочетания параметров
Попробуйте различные методы цифрового фильтра, такие как малый волновой преобразователь, хильбертовый преобразователь и т.д.
Увеличение стратегии стоп-лосса для борьбы с единичными потерями
В сочетании с другими показателями, чтобы обеспечить более точную и надежную направленность торговли
Оптимизация управления капиталом и определение оптимального размера сделки
Преимущества двойной стратегии обратного равновесия в комплексном применении стратегии обратного равновесия и технологий цифровой обработки сигналов. Она устанавливает разумные параметры, контролирует риск, стабильно торгует. Стратегия имеет сильную универсальность и масштабируемость и является рекомендуемой торговой стратегией.
/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 30/06/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities Mar 2010
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
Empirical(Length,Delta,Fraction) =>
pos = 0
xBandpassFilter = 0.0
xPeak = 0.0
xValley =0.0
xPrice = hl2
beta = cos(3.1415 * (360 / Length) / 180)
gamma = 1 / cos(3.1415 * (720 * Delta / Length) / 180)
alpha = gamma - sqrt(gamma * gamma - 1)
xBandpassFilter := 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(xBandpassFilter[1]) - alpha * nz(xBandpassFilter[2])
xMean = sma(xBandpassFilter, 2 * Length)
xPeak := iff (xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xPeak[1]))
xValley := iff (xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xValley[1]))
xAvrPeak = sma(xPeak, 50)
xAvrValley = sma(xValley, 50)
nAvrPeak = Fraction * xAvrPeak
nAvrValley = Fraction * xAvrValley
pos := iff(xMean > nAvrPeak and xMean > nAvrValley, 1,
iff(xMean < nAvrPeak and xMean < nAvrValley, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Empirical Mode Decomposition", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthEMD = input(20, minval=1)
Delta = input(0.5)
Fraction = input(0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posEmpirical = Empirical(LengthEMD,Delta,Fraction)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posEmpirical == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posEmpirical == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )