
Стратегия Momentum Average Inverse Relief Pullback - это простая стратегия для обратной операции вблизи движущихся средних. Эта стратегия использует 50-кратную индексную движущуюся среднюю в качестве основного индикатора для определения тенденции и в сочетании с правилами поглощения методологии для поиска возможности для обратной операции.
Эта стратегия основана на двух предположениях:
50-дневная EMA может эффективно определять направление рыночной тенденции. Когда цена растет, она рассматривается как плюсовая; когда она падает, она рассматривается как пустая.
После того, как тенденция пробивает EMA, часто возникают кратковременные корректирующие отскоки, используя формовую характеристику поглощения обратной K-линии, можно захватить момент окончания отскока, чтобы провести обратную операцию.
В частности, стратегия сначала рассчитывает 50-дневную ЭМА, а затем определяет, будет ли цена преодолевать эту ЭМА. Если она пробивает многоголовый, то ждите 2-3 нижних K-линий, если следующая K-линия является многоголовым, то делайте больше, когда эта K-линия закрывается; если она пробивает пустой, то ждите 2-3 верхних солнечных линий, если следующая K-линия является пустой, то делайте пустоту во время закрытия этой K-линии.
Эта стратегия имеет следующие преимущества:
Операционная логика простая, понятная и легко понятная, подходит для начинающих.
Использование особенностей трендового суждения и формы K-линий для более эффективного использования сигналов торговли.
Установленный период стоп-лосса позволяет контролировать убытки от одноразовой сделки.
Процессуальные правила четко определены, избегая влияния субъективного суждения, что делает стратегию более надежной.
Однако эта стратегия несет в себе определенные риски:
50 дней ЕМА не может быть абсолютно точным в оценке тенденций, что может привести к ошибкам.
Определение K-линейной формы также имеет определенную вероятность ошибочного суждения.
Неправильно настроенный стоп-тайм может увеличить убытки или снизить прибыль.
В торговле с помощью машин могут возникнуть проблемы со скользящими точками, последовательностью и т. д., что может повлиять на прибыль.
Ответ:
Оптимизируйте циклические параметры скользящих средних и найдите более подходящие значения.
В сочетании с другими показателями для комбинированного суждения, повышение надежности сигнала.
Тестирование и оптимизация параметров стоп-времени для поиска оптимальных параметров.
Настройка контроля скольжения в стратегии, чтобы избежать серьезных потерь скольжения.
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Оптимизируйте циклические параметры скользящих средних и найдите оптимальные параметры.
Замена других типов скользящих средних, таких как весовые скользящие средние и т. д.
Увеличение фильтров, таких как объем и диапазон, чтобы избежать ошибочных сигналов при сборе.
В сочетании с другими индикаторами, такими как Stochastics, MACD, используйте комбинационную стратегию для улучшения качества сигнала.
Установление оптимального времени остановки в зависимости от характеристик различных сортов и периода торговли.
Добавление стратегии остановки прибыли, когда прибыль достигает определенного стандарта.
Стратегия обратного вытягивания с помощью обратной средней динамики является простой и практичной стратегией торговли короткой линией, которая в основном использует движущиеся средние для определения тенденции и использует поглощение K-линий для обнаружения возможности для обратного отсчета, что позволяет использовать короткую линию. Стратегия имеет преимущества в операционной ясности, простоте реализации, но также есть место для оптимизации некоторых параметров.
/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("LinoR EMA Pullback Strategy", shorttitle="EPS", overlay=true)
// Define EMA period
emaPeriod = input(50, title="EMA Period")
// Calculate 50 EMA
ema50 = ta.ema(close, emaPeriod)
// Calculate engulfing conditions
engulfingBullish = close[1] < open[1] and close > open and close > close[1] and open < open[1]
engulfingBearish = close[1] > open[1] and open > close and open > open[1] and close < close[1]
// Define a 1-minute timer
var timer = 0
if bar_index > 0
timer := timer[1] + 1
// Long condition
longCondition = ta.crossover(close, ema50) and engulfingBullish
if longCondition
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Short condition
shortCondition = ta.crossunder(close, ema50) and engulfingBearish
if shortCondition
strategy.entry("Sell", strategy.short)
// Exit after 1 minute
if timer >= 1
strategy.close("Exit")
plotshape(series=longCondition, title="Long Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=shortCondition, title="Short Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)