Регулярно отслеживайте стратегию минимальной средней цены
ChaoZhang
Обзор
Основная идея этой стратегии заключается в том, чтобы регулярно отслеживать средние низкие цены после окончания краткосрочного падения. В частности, стратегия будет в конце каждого месяца идентифицировать время окончания краткосрочного падения, поэтому регулярно добавляет позиции; в то же время при закрытии последней линии K ликвидируется.
Стратегический принцип
- Регулярный отслеживание сигналов:*После 30 K-линий (означает месяц), определяемых как прибытие к пункту регулярного отслеживания, испускается первый сигнал.
- Определение конца краткосрочного падения: используйте индикатор MACD для определения тренда, когда MACD отклоняется и пересекает сигнальную линию, считая, что краткосрочный падение закончено.
- Правила входа: освобождение отслеживаемого сигнала, открытие позиции и увеличение при одновременном удовлетворении регулярных сигналов отслеживания и сигналов окончания краткосрочного падения.
- Правила выхода: при закрытии последней K-линии ликвидировать всю позицию.
Это основные процессы и принципы стратегии. Стоит отметить, что стратегия по умолчанию использует отслеживание средств в размере 1000 долларов в месяц, которое будет расширено до 33 месяцев при бэктесте, что составляет в общей сложности 33000 долларов.
Анализ преимуществ
Наибольшее преимущество этой стратегии заключается в том, что она позволяет регулярно создавать позиции на низких уровнях, получать более выгодные затраты на покупку в долгосрочной перспективе и производить более высокую доходность. Кроме того, использование MACD-индикатора для идентификации краткосрочных покупательных точек также является более надежным и четким, не впадает в тупик, что также может в некоторой степени предотвратить потери.
В целом, это является стратегией среднего и долгого ценообразования, которая подходит для владельцев средних и длинных линий, которые покупают регулярно и получают более удовлетворительные доходы.
Риски и решения
Основным риском стратегии является невозможность точно определить конечную точку краткосрочного падения, поскольку время окончания падения может быть задержанным, что может привести к тому, что стоимость не сможет купить в оптимальном случае. Кроме того, распределение капитала увеличивает операционные расходы.
Можно рассмотреть вопрос о добавлении дополнительных показателей для определения тенденции, таких как линия Бринна, KDJ и т. Д., которые могут предсказать время обратного хода. В то же время можно оптимизировать количество ежемесячных вложений, чтобы снизить влияние операционных расходов на доход.
Направление оптимизации
Подобная стратегия может быть оптимизирована в следующих направлениях:
Оптимизация периодичности регулярного отслеживания, например, переход на регулярное отслеживание каждые два месяца, чтобы уменьшить проблему слишком частого совершения сделок.
В сочетании с другими показателями, определяющими время окончания краткосрочного падения, точка покупки приближается к минимуму.
Оптимизируйте количество ежемесячных вложений и найдите оптимальную конфигурацию.
Попытайтесь включить в это стратегию остановки убытков, чтобы избежать слишком глубокого падения и потерь.
Тест на влияние различных периодов хранения позиций на прибыль, чтобы найти оптимальное количество дней хранения позиций.
Подвести итог
Общая концепция стратегии низких средних цен, которая регулярно отслеживается, понятна и понятна, благодаря регулярному добавлению и сочетанию краткосрочных суждений, можно получить более выгодную себестоимость. У инвесторов, которые имеют стратегию, можно получить стабильную прибыль, которая подходит для инвесторов, стремящихся к долгосрочной инвестиционной стоимости.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © BHD_Trade_Bot
// @version=5
strategy(
shorttitle = 'DCA After Downtrend v2',
title = 'DCA After Downtrend v2 (by BHD_Trade_Bot)',
overlay = true,
calc_on_every_tick = false,
calc_on_order_fills = false,
use_bar_magnifier = false,
pyramiding = 1000,
initial_capital = 0,
default_qty_type = strategy.cash,
default_qty_value = 1000,
commission_type = strategy.commission.percent,
commission_value = 1.1)
// Backtest Time Period
start_year = input(title='Start year' ,defval=2017)
start_month = input(title='Start month' ,defval=1)
start_day = input(title='Start day' ,defval=1)
start_time = timestamp(start_year, start_month, start_day, 00, 00)
end_year = input(title='end year' ,defval=2050)
end_month = input(title='end month' ,defval=1)
end_day = input(title='end day' ,defval=1)
end_time = timestamp(end_year, end_month, end_day, 23, 59)
window() => time >= start_time and time <= end_time ? true : false
h1_last_bar = (math.min(end_time, timenow) - time)/1000/60/60 < 2
// EMA
ema50 = ta.ema(close, 50)
ema200 = ta.ema(close, 200)
// EMA_CD
emacd = ema50 - ema200
emacd_signal = ta.ema(emacd, 20)
hist = emacd - emacd_signal
// BHD Unit
bhd_unit = ta.rma(high - low, 200) * 2
bhd_upper = ema200 + bhd_unit
bhd_upper2 = ema200 + bhd_unit * 2
bhd_upper3 = ema200 + bhd_unit * 3
bhd_upper4 = ema200 + bhd_unit * 4
bhd_upper5 = ema200 + bhd_unit * 5
bhd_lower = ema200 - bhd_unit
bhd_lower2 = ema200 - bhd_unit * 2
bhd_lower3 = ema200 - bhd_unit * 3
bhd_lower4 = ema200 - bhd_unit * 4
bhd_lower5 = ema200 - bhd_unit * 5
// Count n candles after x long entries
var int nPastCandles = 0
var int entryNumber = 0
if window()
nPastCandles := nPastCandles + 1
// ENTRY CONDITIONS
// 24 * 30 per month
entry_condition1 = nPastCandles > entryNumber * 24 * 30
// End of downtrend
entry_condition2 = emacd < 0 and hist < 0 and hist > hist[2]
ENTRY_CONDITIONS = entry_condition1 and entry_condition2
if ENTRY_CONDITIONS
entryNumber := entryNumber + 1
entryId = 'Long ' + str.tostring(entryNumber)
strategy.entry(entryId, strategy.long)
// CLOSE CONDITIONS
// Last bar
CLOSE_CONDITIONS = barstate.islast or h1_last_bar
if CLOSE_CONDITIONS
strategy.close_all()
// Draw
colorRange(src) =>
if src > bhd_upper5
color.rgb(255,0,0)
else if src > bhd_upper4
color.rgb(255,150,0)
else if src > bhd_upper3
color.rgb(255,200,0)
else if src > bhd_upper2
color.rgb(100,255,0)
else if src > bhd_upper
color.rgb(0,255,100)
else if src > ema200
color.rgb(0,255,150)
else if src > bhd_lower
color.rgb(0,200,255)
else if src > bhd_lower2
color.rgb(0,150,255)
else if src > bhd_lower3
color.rgb(0,100,255)
else if src > bhd_lower4
color.rgb(0,50,255)
else
color.rgb(0,0,255)
bhd_upper_line = plot(bhd_upper, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_upper_line2 = plot(bhd_upper2, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_upper_line3 = plot(bhd_upper3, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_upper_line4 = plot(bhd_upper4, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_upper_line5 = plot(bhd_upper5, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_lower_line = plot(bhd_lower, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_lower_line2 = plot(bhd_lower2, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_lower_line3 = plot(bhd_lower3, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_lower_line4 = plot(bhd_lower4, color=color.new(color.teal, 90))
bhd_lower_line5 = plot(bhd_lower5, color=color.new(color.teal, 90))
// fill(bhd_upper_line5, bhd_lower_line5, color=color.new(color.teal, 95))
plot(ema50, color=color.orange, linewidth=3)
plot(ema200, color=color.teal, linewidth=3)
plot(close, color=color.teal, linewidth=1)
plot(close, color=colorRange(close), linewidth=3, style=plot.style_circles)