Тенденция после стратегии на основе исторического максимума

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-22 08:59:34
Тэги:

img

Обзор

Эта стратегия в основном отслеживает историческую самую высокую цену ценных бумаг. Она покупает, когда цена падает до определенного процента от самой высокой цены, и продает, когда цена снова пробивается через историческую высокую цену.

Принцип стратегии

Стратегия сначала записывает самую высокую цену ценной бумаги с 1 января 2011 года по настоящее время, которая определяется как переменная highestHigh. Затем она рисует горизонтальную линию allTimeHigh этой самой высокой цены.

Во время работы он оценивает, достигла ли самая высокая цена дня нового максимума каждый день. Если она достигает нового максимума, он обновляет переменную highestHigh и перерисовывает горизонтальную линию allTimeHigh.

В этой стратегии есть три основных горизонтальных направления:

  1. Buyzone=highestHigh*0.9: 90% от самой высокой цены, что означает возможность сильного отступления

  2. Buyzone2=highestHigh*0.8: 80% от самой высокой цены, что представляет собой относительно привлекательную обратную позицию

  3. sellzone=highestHigh*0.99: 99% от самой высокой цены, что дает возможность определить обратный тренд

Он посылает сигнал покупки, когда цена падает до линии 80% (buyzone2); он посылает сигнал продажи, когда цена снова проходит через линию 99% (sellzone) исторической максимальной цены.

Основное суждение этой стратегии заключается в отслеживании исторических максимумов цен и различных линий уровня коэффициента.

Анализ преимуществ

Наибольшее преимущество этой стратегии заключается в том, что она может улавливать долгосрочные восходящие тенденции. Ожидая отступлений, а затем вступая, она достигает эффекта покупки низкого и продажи высокого. Конкретные преимущества следующие:

  1. Он может отслеживать долгосрочные возможности повышения цены акций.

  2. Позиция 80% отклонения от самой высокой цены представляет собой оптимальное соотношение риск-доходность, которое может обеспечить маржу прибыли после роста при одновременном ограничении риска падения.

  3. 99% исторического максимума действует как линия стоп-лосса для максимизации прибыли, контролируя риски.

  4. Новый максимум наивысшей цены представляет собой укрепление корпоративной силы.

  5. Большое регулируемое пространство параметров может быть оптимизировано лично для различных запасов

Таким образом, эта стратегия максимизирует доходность от восходящего тренда акций, избегая при этом краткосрочных рисков корректировки.

Анализ рисков

Основным риском этой стратегии является вероятность того, что цена может достичь нового минимума и продолжить снижение после покупки.

  1. Вероятность дальнейшего снижения или ограничения после покупки может привести к потерям.

  2. Самая высокая цена на самом деле представляет собой безумие преследования поднимается и убивает падает, импульс для продолжения повышения может быть недостаточным

  3. Если параметры установлены неправильно, будут другие проблемы, если точка остановки потери слишком высока или слишком низкая

  4. Частота торгов может быть низкой, уязвимой для внешних воздействий на окружающую среду, таких как тенденции на рынке

  5. Он не учитывает фундаментальные факторы и оценку отдельных акций, а основа для выбора акций для покупки слаба.

Основное решение заключается в следующем: рационально оценить основы для обеспечения качества выбора акций; скорректировать такие параметры, как коэффициент покупки и стоп-лосс для оптимизации стратегий; рассмотреть возможность сочетания с другими стратегиями и т.д.

Руководство по оптимизации

Основными направлениями оптимизации этой стратегии являются корректировка параметров, правила отбора акций и улучшение методов стоп-лосса.

  1. Оптимизировать технические индикаторы покупки и остановки потерь, такие как KD, MACD, чтобы избежать высоких точек

  2. Улучшить правила отбора запасов, добавить основные показатели и показатели оценки для обеспечения качества запасов

  3. Динамическое регулирование коэффициентов параметров и связь с более широким рынком для обеспечения рациональности параметров

  4. Установка движущейся остановки потери или временной остановки потери для оптимизации методов и позиций остановки потери

  5. Рассмотреть возможность объединения с другими факторными стратегиями для формирования многофакторных моделей и улучшения стабильности

  6. Добавить индикаторы импульса, чтобы избежать периодов низкого благосостояния после роста запасов

Следовательно, основными направлениями оптимизации являются улучшение правил отбора акций, корректировка параметров и методов стоп-лосса, одновременно еще больше улучшая стабильность и корректированную по риску доходность на основе следующих тенденций.

Резюме

Эта стратегия относится к типичной трендовой стратегии, основанной на исторических новых максимумах. Она может эффективно улавливать долгосрочный восходящий тренд акций с помощью технических отступлений, чтобы получить превосходное соотношение риск-вознаграждение. Но из-за отсутствия учета фундаментальных факторов стабильность и устойчивость к риску слабее. Ключевыми направлениями оптимизации являются улучшение правил отбора акций, корректировка параметров и стоп-потерь и оптимизация механизмов стоп-потерь. При использовании в сочетании с другими стратегиями через многофакторную модель она может сформировать количественный выбор акций и торговую стратегию с оптимальным соотношением риск-вознаграждение.


/*backtest
start: 2023-01-21 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("All-time-high", "ATH", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.000)

// input
Athlw = input(title="All-time-high line widths", type=input.integer, defval=4, minval=0, maxval=4)
Athlc = input(title="All-time-high line color", type=input.color, defval=color.new(color.fuchsia,50))
years = input(title="Years back to search for an ATH", type=input.integer, defval=6,minval=0, maxval=100)

var float   highestHigh = 0
// var line    allTimeHigh = line.new(na, na, na, na, extend=extend.both, color=Athlc, width=Athlw)

if high > highestHigh
    highestHigh := high

// if barstate.islast
//     line.set_xy1(allTimeHigh, bar_index-1, highestHigh)
//     line.set_xy2(allTimeHigh, bar_index,   highestHigh)

plot(highestHigh)
buyzone=highestHigh*0.9
buyzone2=highestHigh*0.8
buyzone3=highestHigh*0.7
sellzone=highestHigh*0.99

plot(buyzone, color=color.red)
plot(buyzone2, color=color.white)
plot(buyzone3, color=color.green)

begin = timestamp(2011,1,1,0,0)
end = timestamp(2022,4,19,0,0)

longCondition = close<buyzone2
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
closeCondition = close>sellzone
if (closeCondition)
    strategy.close("Buy", strategy.long)


Больше