Стратегия акций двойного скользящего среднего осциллятора

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-05 10:47:38
Тэги:

ПК должен получить двойной гладкий ABS

  1. Наконец, индекс ТСОС = 100* ((double_smoothed_pc/double_smoothed_abs_pc)

Сравнивая значение ТСОС с его сигнальной линией tsi_signal, мы можем определить зоны перекупления или перепродажи, и таким образом определить точки покупки и продажи.

Сигнал покупки: TSI пересекает свой сигнал вверх, указывая на обратную сторону цены акций, отмечая начало зоны перекупки, где мы должны долго.

Сигнал продажи: TSI переходит ниже своего сигнала вниз, что указывает на перелом цены акций, что означает конец зоны перекупленности, где мы должны продать.

Анализ преимуществ

Наибольшее преимущество этой стратегии заключается в использовании индикатора двойной скользящей средней для выявления циклических особенностей в ценах на акции. Одновременно используя как длинные, так и короткие периоды в двойной скользящей средней, он может воспринимать тенденции изменения цен более чувствительно и точно, чем одна скользящая средняя, и более эффективен в определении торговых сигналов.

Кроме того, эта стратегия выбирает индекс ТСО вместо других общих технических показателей, поскольку ТСО уделяет больше внимания расчету динамики изменения цен, что позволяет более точно оценивать условия перекупки/перепродажи, что приводит к лучшим точкам торговли.

Анализ рисков

Наибольший риск этой стратегии заключается в том, что двойная скользящая средняя сама по себе довольно чувствительна к изменениям цен. В случае колебаний цен она может легко генерировать ложные сигналы. Кроме того, критерии TSI для оценки зон перекупленности/перепроданности по-прежнему субъективны, а неправильные настройки параметров также влияют на точность.

Для контроля над такими рисками целесообразно оптимизировать параметры путем корректировки длины двойных скользящих средних. Для того, чтобы избежать открытия позиций в условиях волатильности, также необходимо комбинировать другие индикаторы для проверки сигналов. Кроме того, достаточно важно оптимизировать стратегии стоп-лосса и устанавливать меры контроля риска против чрезвычайных ситуаций.

Руководство по оптимизации

Направления оптимизации этой стратегии в основном сосредоточены на двух аспектах:

  1. Оптимальное сочетание параметров, таких как длины длинной и короткой скользящей средней и линии сигнала, может быть проверено для улучшения чувствительности.

  2. Конфигурируйте индикаторы фильтрации, такие как сочетание полос Боллинджера, KDJ и т. Д., Чтобы проверить сигналы покупки / продажи и предотвратить неправильное открытие позиций.

  3. Добавьте стратегию стоп-лосса. Установите движущуюся стоп-лосс, срочный выход, чтобы ограничить потерю одной позиции. Кроме того, мы можем временно приостановить торговлю на основе рыночных условий для контроля системного риска.

  4. Оптимизируйте размер позиций. Установите динамический размер и долю позиций на основе рыночных условий для управления риском каждой сделки.

Резюме

Эта стратегия использует метод расчета индекса двойного скользящего среднего осциллятора, интегрируя как долгосрочный, так и краткосрочный анализ изменений динамики цен, тем самым определяя зоны перекупленности и перепроданности для принятия решений о входах и выходах. По сравнению с одной скользящей средней, она имеет преимущество более точного и чувствительного суждения. Конечно, необходима правильная оптимизация параметров в сочетании с другими показателями для фильтрации сигналов, чтобы повысить стабильность и рентабельность. В целом эта стратегия обеспечивает эффективный технический инструмент для определения торговых точек, который стоит тестировать и оптимизировать в режиме реального времени.


/*backtest
start: 2023-01-29 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © shankardey7310

//@version=5
strategy("TSI STOCKS", shorttitle="TSI", overlay=true)

initialCapital = input(10000, title="Initial Capital")
riskPercent = input(1, title="Risk Percentage") / 100

longLength = input(12, title="Long Length")
shortLength = input(9, title="Short Length")
signalLength = input(12, title="Signal Length")

price = close
pc = ta.change(price)

double_smooth(src, long, short) =>
    first_smooth = ta.ema(src, long)
    ta.ema(first_smooth, short)

double_smoothed_pc = double_smooth(pc, longLength, shortLength)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(math.abs(pc), longLength, shortLength)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
tsi_signal = ta.ema(tsi_value, signalLength)

riskAmount = (initialCapital * riskPercent) / close

if (tsi_value > tsi_signal and tsi_value[1] <= tsi_signal[1])
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (tsi_value < tsi_signal and tsi_value[1] >= tsi_signal[1])
    strategy.close("Long")

plot(tsi_value, title="True Strength Index", color=#2962FF)
plot(tsi_signal, title="Signal", color=#E91E63)
hline(0, title="Zero", color=#787B86)

Больше