ianzeng123
2
Подписаться
319
Подписчики
Обзор
Стратегия представляет собой систему отслеживания тенденций, которая сочетает в себе традиционный технический анализ и современные методы искусственного интеллекта. Она использует в основном индексные движущиеся средние (EMA) и простые движущиеся средние (SMA) в качестве фильтров тенденций, а также вводит прогнозные модели для оптимизации времени входа в рынок.
Стратегический принцип
Основная логика стратегии состоит из трех основных компонентов:
- Система определения тренда - использует 200-циклические EMA и SMA в качестве основных фильтров тренда, чтобы определить направление текущего тренда по отношению цены к средней линии
- Модуль прогнозирования - использует расширяемые компоненты прогнозирования, в настоящее время использует аналогичное прогнозирование, в дальнейшем может быть заменена моделью машинного обучения
- Управление позицией - установление фиксированного периода удержания позиции на 4 K-линии для управления временем и риском удержания позиции
Производство торговых сигналов требует одновременного удовлетворения направления тренда и согласованности прогнозных сигналов, а именно:
- Многоглавый сигнал: цена находится выше EMA и SMA и прогнозируется положительная
- Пустой сигнал: цена находится ниже EMA и SMA и прогнозируется отрицательная
Стратегические преимущества
- Четкая структура - логика стратегии проста, интуитивно понятна и легко поддерживается
- Контролируемый риск - эффективный контроль риска с помощью фиксированного периода удержания позиций и двойной средней линейной фильтрации
- Расширяемость - модуль прогнозирования имеет гибкую конструкцию, позволяющую получить доступ к различным моделям прогнозирования в зависимости от потребностей
- Хорошо адаптируемая - параметры могут быть изменены для адаптации к различным рыночным условиям
- Операционная частота умеренная - операционная частота на уровне дневной линии снижает затраты на транзакции и психологическое напряжение
Стратегический риск
- Риск обратного тренда - возможны последовательные потери в точке перехода
- Чувствительность к параметрам - выбор среднелинейного цикла и периода удержания позиции имеет большое влияние на эффективность стратегии
- Модельная зависимость - точность модуля прогнозирования напрямую влияет на эффективность стратегии
- Влияние скольжения - операции на уровне солнечной линии могут иметь большие скольжения
- Зависимость от рыночной конъюнктуры - возможна неудачная работа в условиях колебаний рынка
Направление оптимизации стратегии
- Модели прогнозирования модернизированы - внедрение моделей машинного обучения вместо существующих случайных прогнозов
- Динамический цикл удержания позиции - время удержания позиции, динамически скорректированное в зависимости от рыночных колебаний
- Оптимизация убытков - увеличение динамического механизма убытков для повышения способности к управлению рисками
- Управление позициями - внедрение системы управления позициями на основе волатильности
- Многомерная фильтрация - дополнительные показатели, такие как увеличение объема перевода, волатильность
Подвести итог
Эта стратегия, объединяя традиционный технический анализ и современные методы прогнозирования, создает прочную систему отслеживания тенденций. Ее основные преимущества заключаются в логической ясности, управляемости риска и сильной масштабируемости.
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"}]
*/
//@version=5
strategy("My Strategy", overlay=true)
// Parameters (adjust as needed)
neighborsCount = 8
maxBarsBack = 2000
featureCount = 5
useDynamicExits = true
useEmaFilter = true
emaPeriod = 200
useSmaFilter = true
smaPeriod = 200
// Moving Average Calculations
ema = ta.ema(close, emaPeriod)
sma = ta.sma(close, smaPeriod)
// Trend Conditions
isEmaUptrend = close > ema
isEmaDowntrend = close < ema
isSmaUptrend = close > sma
isSmaDowntrend = close < sma
// Model Prediction (Replace with your real model)
// Here a simulation is used, replace it with real predictions
prediction = math.random() * 2 - 1 // Random value between -1 and 1
// Entry Signals
isNewBuySignal = prediction > 0 and isEmaUptrend and isSmaUptrend
isNewSellSignal = prediction < 0 and isEmaDowntrend and isSmaDowntrend
// Exit Signals
var int barsHeld = 0
var bool in_position = false
var int entry_bar = 0
if isNewBuySignal and not in_position
in_position := true
entry_bar := bar_index
barsHeld := 1
else if isNewSellSignal and not in_position
in_position := true
entry_bar := bar_index
barsHeld := 1
else if in_position
barsHeld := barsHeld + 1
if barsHeld == 4
in_position := false
endLongTradeStrict = barsHeld == 4 and isNewBuySignal[1]
endShortTradeStrict = barsHeld == 4 and isNewSellSignal[1]
// Backtest Logic
var float totalProfit = 0
var float entryPrice = na
var int tradeDirection = 0
if isNewBuySignal and tradeDirection <= 0
entryPrice := close
tradeDirection := 1
strategy.entry("Long", strategy.long)
if isNewSellSignal and tradeDirection >= 0
entryPrice := close
tradeDirection := -1
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (endLongTradeStrict and tradeDirection == 1) or (endShortTradeStrict and tradeDirection == -1)
exitPrice = close
profit = (exitPrice - entryPrice) / entryPrice
if tradeDirection == -1
profit := (entryPrice - exitPrice) / entryPrice
totalProfit := totalProfit + profit
tradeDirection := 0
strategy.close_all()
plot(close, color=color.blue)
plot(ema, color=color.orange)
plot(sma, color=color.purple)