Самый высокий Самый низкий Центр Обзор Стратегии


Дата создания: 2023-12-28 15:42:10 Последнее изменение: 2023-12-28 15:42:10
Копировать: 0 Количество просмотров: 648
1
Подписаться
1623
Подписчики

Самый высокий Самый низкий Центр Обзор Стратегии

Обзор

Стратегия обратного взгляда на верхний и нижний центры - это стратегия для отслеживания тенденций. Основная идея заключается в том, чтобы рассчитать средние цены на самые высокие и самые низкие цены в течение определенного периода в качестве базовой цены, а затем на основе этой базовой цены в сочетании с волатильностью вычислить зоны застройки и зоны застройки.

Стратегический принцип

Эта стратегия реализуется в основном через следующие шаги:

  1. Вычислить максимальные цены h и минимальные цены l за прошлые периоды lookback_length и сгладить их с помощью EMA
  2. Расчет центров цен на наивысшую и наименьшую цены в качестве базовой цены
  3. Воловая волатильность, рассчитанная на основе ATR и ATR мультипликатора
  4. Вычислить складскую зону upper и складскую зону lower согласно center и vola
  5. Если цена выше, то мы делаем больше, если цена ниже, то мы делаем меньше.

С помощью этого метода можно вовремя отслеживать тенденцию, когда цена входит в состояние тренда; также можно контролировать риск с помощью волатильности.

Анализ преимуществ

Эта стратегия имеет следующие преимущества:

  1. Это позволяет эффективно отслеживать тенденции и своевременно фиксировать изменения цен.
  2. Использование средней цены с самой высокой минимальной ценой в качестве базовой цены может снизить вероятность ложного прорыва
  3. Волатильность может быть автоматически скорректирована для контроля риска
  4. Небольшие сроки хранения позиций позволяют получить более высокие частоты торгов
  5. Простая, понятная и оптимизированная

Анализ рисков

Однако эта стратегия также несет в себе некоторые риски:

  1. В условиях потрясений может быть больше бесполезных сделок.
  2. Настройки ATR по размеру и множителям влияют на эффективность стратегии и требуют тщательного тестирования и оптимизации.
  3. После прорыва цены в центре может произойти отклонение, что приведет к остановке.
  4. Если бы это произошло слишком быстро, это привело бы к большим потерям.

Для того, чтобы контролировать эти риски, можно оптимизировать следующие аспекты:

  1. Настройка параметров ATR, снижение волатильности, фильтрация колебаний
  2. Добавить фильтрацию, чтобы избежать бесполезных сделок
  3. Использование мобильных стоп для блокировки прибыли
  4. Начало и конец реальной тенденции в сочетании с индикатором тренда

Направление оптимизации

В этой стратегии есть место для дальнейшей оптимизации:

  1. Можно проверить эффективность параметров для разных рынков и разных циклов
  2. Параметры автоматической оптимизации с использованием алгоритмов машинного обучения
  3. Можно объединить больше показателей для определения начала и конца тренда.
  4. Можно рассматривать динамическое изменение пропорций создания позиций
  5. Вместе с эмоциональными показателями можно избежать попадания в крайности.

С помощью этих оптимизаций можно ожидать дальнейшего повышения стабильности и прибыльности стратегии.

Подвести итог

Стратегия обратной обработки центров наивысшего и самого низкого уровня является простой и практичной стратегией отслеживания тенденций. Она позволяет своевременно улавливать изменения цены, отслеживать тенденции, а также контролировать риск с помощью волатильности.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2023-11-27 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Highest/Lowest Center Lookback Strategy", overlay=true)

lookback_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Lookback Length")
smoother_length = input(5, type=input.integer, minval=1, title="Smoother Length")
atr_length = input(10, type=input.integer, minval=1, title="ATR Length")
atr_multiplier = input(1.5, type=input.float, minval=0.5, title="ATR Multiplier")

vola = atr(atr_length) * atr_multiplier
price = sma(close, 3)

l = ema(lowest(low, lookback_length), smoother_length)
h = ema(highest(high, lookback_length), smoother_length)
center = (h + l) * 0.5
upper = center + vola
lower = center - vola
trend = price > upper ? true : (price < lower ? false : na)

bull_cross = crossover(price, upper)
bear_cross = crossunder(price, lower)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=bull_cross)
strategy.close("Buy", when=bear_cross)

plot(h, title="High", color=color.red, transp=75, linewidth=2)
plot(l, title="Low", color=color.green, transp=75, linewidth=2)

pc = plot(center, title="Center", color=color.black, transp=25, linewidth=2)
pu = plot(upper, title="Upper", color=color.green, transp=75, linewidth=2)
pl = plot(lower, title="Lower", color=color.red, transp=75, linewidth=2)

fill(pu, pc, color=color.green, transp=85)
fill(pl, pc, color=color.red, transp=85)

bgcolor(trend == true ? color.green : (trend == false ? color.red : color.gray), transp=85)