ianzeng123
Обзор
Стратегия представляет собой торговую систему для отслеживания тенденций, которая сочетает в себе каскадный канал скользящих средних и случайный относительно слабый индекс (Стохастический RSI). Стратегия строит ценовой канал с помощью каскадного метода, и в сочетании с перекрестными сигналами случайного индикатора RSI определяет время входа и выхода, обеспечивая удержание и подтверждение динамики тенденций. Стратегия имеет хорошую математическую основу, способную эффективно фильтровать рыночный шум и улавливать основные тенденции.
Стратегический принцип
Основная логика стратегии состоит из двух основных частей:
Система Gaussian channel: с использованием Gaussian weighted moving average (GWMA) и Gaussian weighted standard deviation (GWSD) для построения ценового канала. GWMA придает больший вес недавним данным, что делает равнолинию более чувствительной к реакции на изменения цен.
Система случайного RSI: случайная обработка традиционного RSI для вычисления K- и D-значений. Такая обработка позволяет лучше идентифицировать зоны перекупа и перепродажи и обеспечивает более точный сигнал динамики.
Создание торгового сигнала основывается на следующих условиях:
- Повышенный вход: ценовая закрытость цена прорывает Gauss’s Channel и пересекает D-линию на линии K в случайном RSI
- Сигналы о равновесии: цены закрылись после падения по каналу Гауса
Стратегические преимущества
- Математические основы прочны: с использованием метода Гаска с использованием удельного веса для построения ценовых каналов, имеет лучшую теоретическую основу по сравнению с простой движущейся средней.
- Сигналы надежны: механизм двойной проверки в сочетании с ценовым прорывом и подтверждением динамики позволяет эффективно снижать ложные сигналы.
- Адаптируемость: метод Гаусса позволяет автоматически корректировать ширину каналов в зависимости от рыночных колебаний.
- Эффективный контроль за рисками: эффективный контроль за расходами и рисками торговли посредством управления капиталом и установки комиссий.
Стратегический риск
- Трендозависимость: частое возникновение ложных сигналов на колеблющихся рынках, что приводит к чрезмерной торговле.
- Задержка: из-за использования многократного сглаживания средних линий может возникнуть задержка сигнала в точке перехода тренда.
- Чувствительность параметров: эффективность стратегии зависит от параметров, которые необходимо тщательно оптимизировать.
Направление оптимизации стратегии
- Идентификация рыночной конъюнктуры: добавление механизма оценки рыночной конъюнктуры с использованием различных параметров в различных рыночных состояниях.
- Оптимизация стоп-убытков: внедрение динамических механизмов стоп-убытков, таких как адаптивные стоп-убытки на основе ATR или волатильности.
- Фильтрация сигналов: добавление подтверждения объема перевода или других технических показателей в качестве вспомогательного фильтрационного условия.
- Управление капиталом: реализация более гибкой стратегии управления позициями, динамическая корректировка пропорций позиций в зависимости от силы сигнала.
Подвести итог
Эта стратегия, в сочетании с Гаусским каналом и случайными RSI, создает систему отслеживания тенденций с прочной математической основой. Стратегия превосходно работает на рынках с заметной тенденцией, но необходимо обратить внимание на оптимизацию параметров и адаптацию к рыночной среде.
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Gaussian Channel + Stoch RSI Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, initial_capital=100000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=1)
// User Inputs
length = input.int(20, "Gaussian Length", minval=5)
multiplier = input.float(2.0, "Channel Multiplier", step=0.1)
rsiLength = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
stochLength= input.int(14, "Stoch RSI Length", minval=1)
kLength = input.int(3, "Stoch K Smoothing", minval=1)
dLength = input.int(3, "Stoch D Smoothing", minval=1)
// Gaussian Weighted Moving Average Function
f_gaussian(source, length) =>
half = (length - 1) / 2.0
sum = 0.0
norm = 0.0
// Gaussian standard deviation chosen as length/6 for a smooth curve
denom = (length / 6.0) * (length / 6.0)
for i = 0 to length - 1
x = i - half
w = math.exp(-(x * x) / (2 * denom))
sum += source[i] * w
norm += w
sum / norm
// Gaussian Weighted Standard Deviation Function
f_gaussian_std(source, length) =>
half = (length - 1) / 2.0
gavg = f_gaussian(source, length)
sum = 0.0
norm = 0.0
denom = (length / 6.0) * (length / 6.0)
for i = 0 to length - 1
x = i - half
w = math.exp(-(x * x)/(2*denom))
diff = source[i] - gavg
sum += diff * diff * w
norm += w
math.sqrt(sum/norm)
// Compute Gaussian Channel
gaussMid = f_gaussian(close, length)
gaussStd = f_gaussian_std(close, length)
gaussUpper = gaussMid + gaussStd * multiplier
gaussLower = gaussMid - gaussStd * multiplier
// Stochastic RSI Calculation
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)
rsiLowest = ta.lowest(rsi, stochLength)
rsiHighest = ta.highest(rsi, stochLength)
stoch = 100 * (rsi - rsiLowest) / math.max(rsiHighest - rsiLowest, 1e-10)
k = ta.sma(stoch, kLength)
d = ta.sma(k, dLength)
// Conditions
// Long entry: Price closes above upper Gaussian line AND Stoch RSI K > D (stochastic is "up")
longCondition = close > gaussUpper and k > d
// Exit condition: Price closes below upper Gaussian line
exitCondition = close < gaussUpper
// Only trade in the specified date range
inDateRange = time >= timestamp("2018-01-01T00:00:00") and time < timestamp("2069-01-01T00:00:00")
// Submit Orders
if inDateRange
if longCondition and strategy.position_size <= 0
strategy.entry("Long", strategy.long)
if exitCondition and strategy.position_size > 0
strategy.close("Long")
// Plot Gaussian Channel
plot(gaussMid, "Gaussian Mid", color=color.new(color.yellow, 0))
plot(gaussUpper, "Gaussian Upper", color=color.new(color.green, 0))
plot(gaussLower, "Gaussian Lower", color=color.new(color.red, 0))