Тенденция, основанная на стратегии сглаженного отклонения

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-20 11:15:54
Тэги:

img

Обзор

Эта стратегия использует отклонение между краткосрочной высокой низкой и краткосрочной и долгосрочной средней стоимостью для определения тенденции. Она направлена на повышение краткосрочной чувствительности и снижение стоимости консолидации путем увеличения предыдущих и последующих средних функций сглаживания, чтобы уменьшить небольшие потери во время консолидации при сохранении значительной прибыли при появлении тенденций.

Принципы стратегии

  1. Вычислить краткосрочную стоимость: Используйте функции ta.highest и ta.lowest для вычисления наивысшей и наименьшей цены недавних свечей ShortTerm и возьмите среднюю стоимость в краткосрочной перспективе

  2. Расчет долгосрочной стоимости: Используйте функцию ta.sma для расчета простой скользящей средней цены закрытия недавних долгосрочных свечей как долгосрочной стоимости

  3. Расчет отклонения: вычесть долгосрочные издержки из краткосрочных издержек

  4. Гладкое отклонение: сгладить отклонение для уменьшения ошибочных оценок с использованием ta.sma для простой скользящей средней

  5. Определить тенденцию: если сглаженное отклонение больше порогового значения, расценить его как тенденцию к росту. Если меньше отрицательного порогового значения, расценить его как тенденцию к снижению.

  6. Вход и выход: идти длинный, когда отслеживается восходящий тренд, и идти короткий, когда отслеживается нисходящий тренд.

Анализ преимуществ

  1. Повышение краткосрочной чувствительности для быстрого использования краткосрочных возможностей
  2. Упрощенная обработка уменьшает вероятность ошибочного суждения
  3. Настройка канала уменьшает ненужные позиции открытия
  4. Следование за тенденциями позволяет своевременно остановить потерю и получить прибыль

Анализ рисков

  1. Краткосрочное сосредоточение может легко привести к тому, чтобы попасть в ловушку, диапазон стоп-потери должен быть соответствующим образом увеличен
  2. Параметры требуют повторного тестирования, неправильное настройка краткосрочных и долгосрочных дней и параметры сглаживания отклонений могут привести к чрезмерной чувствительности или медленности
  3. Амплитуда канала должна быть разумно установлена, слишком большая или маленькая может привести к проблемам
  4. Вероятность задержания в повторяющихся открывающихся позициях на волатильных боковых рынках

Решение рисков:

  1. Соответственно увеличить диапазон остановки потери, чтобы избежать ловушек
  2. Оптимизировать параметры для баланса чувствительности и погрешности оценки
  3. Проверка и оптимизация параметров канала
  4. Добавить условия фильтрации для избежания ненужных открытых позиций во время волатильности

Руководство по оптимизации

  1. Оптимизировать краткосрочные высокие и низкие точки, например, вычислять более плавные краткосрочные затраты, такие как ПА или взвешенные средние значения
  2. Испытать различные методы расчета долгосрочных затрат
  3. Попробуйте другие алгоритмы сглаживания отклонений
  4. Оптимизировать параметры канала
  5. Добавьте фильтры открытия, такие как прорывы, увеличение объема и т. Д.
  6. Обратные операции Добавить обратные торговые возможности

Резюме

В целом, это очень простая и прямая стратегия, следующая за трендом. По сравнению с обычными показателями, такими как скользящие средние, путем расчета отклонения между краткосрочными и долгосрочными затратами, он может быстрее оценивать изменения тренда. Между тем, обработка сглаживания также обеспечивает большую гибкость в оптимизации параметров, позволяя сбалансировать чувствительность и погрешность оценки путем корректировки параметров сглаживания. Вкратце, эта стратегия обладает такими характеристиками, как гибкость, прямота и высокая настраиваемость. Это многообещающая стратегия, которую стоит углубить в изучение.


/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © dead0001ing1

//@version=5
strategy("Trend-Following Indicator", overlay=true)

// 設置參數
shortTerm = input(5, "Short Term")
longTerm = input(20, "Long Term")
smooth = input(5, "Smoothing")
threshold = input(0, "Threshold")

// 計算短期成本
shortH = ta.highest(high, shortTerm)
shortL = ta.lowest(low, shortTerm)
shortCost = (shortH + shortL) / 2

// 計算長期成本
longCost = ta.sma(close, longTerm)

// 計算均差
deviation = shortCost - longCost

// 平滑均差
smoothedDeviation = ta.sma(deviation, smooth)

// 判斷順勢
isTrendingUp = smoothedDeviation > threshold
isTrendingDown = smoothedDeviation < -threshold

// 顯示順勢信號
plotshape(isTrendingUp, title="Trending Up", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Up", size=size.small)
plotshape(isTrendingDown, title="Trending Down", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Down", size=size.small)

// 定義進出場策略
if isTrendingUp
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.close("Long", when=isTrendingDown)
if isTrendingDown
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.close("Short", when=isTrendingUp)



Больше