ianzeng123
2
Подписаться
319
Подписчики
Обзор
Стратегия представляет собой систему трейдинга с отслеживанием трендов, основанную на методе Nadaraya-Watson Core Estimation и перекрестных движущихся средних. Стратегия использует коэффициенты учета 10% для каждой сделки по умолчанию.
Стратегический принцип
В основе стратегии лежит метод Nadaraya-Watson Core Estimation, который использует функцию Gaussian Core для непараметрического сглаживания ценовых данных. Конкретная реализация включает в себя следующие шаги:
- Используя функцию Gaussian Core для вычисления веса, параметр пропускной способности h установлен на 8.0
- Взвешенное сглаживание на прошлых 500 ценовых точек
- Вычислить простую скользящую среднюю (SMA) после сглаживания данных с 15-циклическим обратным периодом
- При прохождении скользящей средней по гладкой кривой образуется полисигнал
- Сигнал заикания при прохождении скользящей средней под гладкой кривой
- Использование переменных состояния позиции для отслеживания текущих позиций и предотвращения повторных открытий
Стратегические преимущества
- Использование непараметрических методов оценки, без необходимости предполагать распределение данных, лучше адаптироваться к изменениям рынка
- Гладкость функции Gaussian может эффективно снизить влияние шума и улучшить качество сигнала
- Снижение ложных сигналов в сочетании с перекрестной проверкой с подвижными средними
- Использование системы управления позициями для контроля рисков
- Код должен быть простым, эффективным, легко поддерживаемым и оптимизированным.
- Ясная логика стратегии для торгов в различные временные периоды
Стратегический риск
- Параметрово-чувствительный риск: выбор полосы пропускания h и промежуточного количества движущихся средних может существенно повлиять на эффективность стратегии
- Риск отставания: как ядерные оценки, так и движущиеся средние имеют определенную отсталость и могут пропустить экстремальные события
- Риск шокирующего рынка: ложные сигналы могут быть получены в результате пассивного колебания рынка
- Расходы на вычисления: необходимо обрабатывать большое количество исторических данных, что может повлиять на производительность в реальном времени
- Риск пересчета: оптимизация параметров может привести к пересчету исторических данных
Направление оптимизации стратегии
- Введение адаптивной полосы пропускания: динамическая корректировка параметров полосы пропускания в зависимости от рыночных колебаний
- Добавление фильтрации на рыночную среду: добавление индикатора интенсивности тренда, чтобы открывать позиции только на рынке с сильной тенденцией
- Оптимизация механизма остановки: Динамическая остановка, основанная на волатильности
- Улучшение управления позициями: изменение размеров позиций в зависимости от силы сигналов и рыночных колебаний
- Введение многовременного анализа: определение тенденций в сочетании с более длительными периодами
Подвести итог
Стратегия инновационно объединяет ядерные оценки Nadaraya-Watson с традиционным техническим анализом для создания надежной системы отслеживания тенденций. С помощью пересечения плавных и движущихся средних по Гаусскому ядру эффективно улавливается рыночная тенденция, контролируя при этом риски. Стратегия имеет хорошую масштабируемость и оптимизацию, подходящую для дальнейшей разработки и практического применения.
Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"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/
// © UniCapInvest
//@version=5
strategy("Nadaraya-Watson Strategy with Moving Average Crossover", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, max_bars_back=500)
// Girdiler
h = input.float(8.,'Bandwidth', minval = 0)
src = input(close,'Source')
lookback = input.int(15, "Moving Average Lookback", minval=1)
// Gaussian fonksiyonu
gauss(x, h) => math.exp(-(math.pow(x, 2)/(h * h * 2)))
// Nadaraya-Watson smoothed değerini hesaplama
var float smoothed = na
sum_w = 0.0
sum_xw = 0.0
for i = 0 to 499
w = gauss(i, h)
sum_w += w
sum_xw += src[i] * w
smoothed := sum_w != 0 ? sum_xw / sum_w : na
// Hareketli ortalama hesaplama
ma = ta.sma(smoothed, lookback)
// Alım ve satım koşulları (kesişimlere göre)
longCondition = ta.crossover(smoothed, ma)
shortCondition = ta.crossunder(smoothed, ma)
// Pozisyon durumu
var bool inPosition = false
// Strateji giriş ve çıkış koşulları
if (longCondition and not inPosition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
inPosition := true
if (shortCondition and inPosition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
inPosition := false
// Plotting
plot(smoothed, color=color.blue, title="Nadaraya-Watson Smoothed")
plot(ma, color=color.red, title="Moving Average")