Chiến lược Breiser ngẫu nhiên làm mịn kép


Ngày tạo: 2024-02-05 15:57:37 sửa đổi lần cuối: 2024-02-05 15:57:37
sao chép: 1 Số nhấp chuột: 705
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược Breiser ngẫu nhiên làm mịn kép

Tổng quan

Chiến lược Bressert Stochastic Smoothed Bressert là một chiến lược giao dịch định lượng được thiết kế bởi William Blau. Nó cố gắng kết hợp phương pháp trung bình di chuyển với nguyên tắc dao động.

Chiến lược này tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách tính toán một loạt các chỉ số ngẫu nhiên lướt đôi. Cụ thể, nó đầu tiên tính toán chỉ số ngẫu nhiên lướt đôi của giá và sau đó áp dụng một lần nữa cho chỉ số ngẫu nhiên lướt đôi để có được chỉ số ngẫu nhiên lướt đôi. Khi đường kích hoạt đi qua chỉ số ngẫu nhiên lướt đôi, tạo ra tín hiệu mua hoặc bán.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Chỉ số ngẫu nhiên trơn định kỳ PDS tính giá xPreCalc
  2. XPreCalc ứng dụng chiều dài của EMAlen là chỉ số di chuyển trung bình, để có được xDSS, tức là trục chỉ số ngẫu nhiên trượt hai
  3. Tính toán xTrigger, một đường trung bình EMA khác của xDSS
  4. Tạo tín hiệu giao dịch:
    • Làm nhiều hơn khi xTrigger thấp hơn xDSS và thấp hơn đường bán
    • Khi xTrigger cao hơn xDSS và cao hơn đường mua quá mức
  5. Hình vẽ đường cong của xDSS và xTrigger

Phân tích lợi thế

Chiến lược này kết hợp khả năng theo dõi xu hướng của trung bình di chuyển và khả năng nhận diện quá mua quá bán của chỉ số ngẫu nhiên. Các lợi thế chính như sau:

  1. Lớp lọc trơn hai lớp cho tín hiệu giả, tăng sự ổn định
  2. Trigger line tạo tín hiệu giao dịch, tránh giao dịch thường xuyên
  3. Các tham số có thể tùy chỉnh để thích ứng với các môi trường thị trường khác nhau
  4. Hình ảnh trực quan, dễ nắm bắt và xác minh chiến lược

Phân tích rủi ro

Chiến lược Bresser có một số rủi ro:

  1. Chỉ số Bresser có nhiều tín hiệu giả trong điều kiện biến động thấp
  2. Tỷ lệ tăng giá của các đồng hồ có thể bị chậm trễ và không đạt được điểm biến động giá.
  3. Thiết lập tham số không đúng có thể không nhận ra trung tâm xu hướng
  4. Rủi ro của việc giao dịch cờ bạc vẫn còn

Phản ứng:

  1. Tối ưu hóa tham số, tăng độ chính xác nhận diện
  2. Kết hợp các chỉ số khác để lọc tín hiệu
  3. Tăng khả năng quản lý vị thế để tránh rủi ro

Hướng tối ưu hóa

Chiến lược này cũng có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:

  1. Điều chỉnh tham số chu kỳ của chỉ số mài đôi để tối ưu hóa hiệu quả mài
  2. Thêm hệ thống ngăn chặn để kiểm soát tổn thất đơn lẻ
  3. Tăng các chỉ số đánh giá xu hướng, tránh hoạt động đảo ngược
  4. Kết hợp các phương pháp quản lý vị thế để tối đa hóa lợi nhuận

Tóm tắt

Chiến lược Brasher của chỉ số ngẫu nhiên trượt kép kết hợp các ưu điểm của moving average và chỉ số ngẫu nhiên, có khả năng nhận biết điểm mua quá mức và theo xu hướng. Thông qua việc đặt đường trượt kép và đường kích hoạt, có thể lọc hiệu quả các tín hiệu tiếng ồn. Tuy nhiên, vẫn cần chú ý đến việc tối ưu hóa tham số và kiểm soát rủi ro để có được lợi nhuận ổn định trong thực tế.

Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2024-01-05 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 05/04/2017
// Double Smoothed Stochastics (DSS) is designed by William Blaw. 
// It attempts to combine moving average methods with oscillator principles. 
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="DSS Bressert (Double Smoothed Stochastic)", shorttitle="DSS Bressert")
PDS = input(10, minval=1)
EMAlen = input(9, minval=1)
TriggerLen = input(5, minval=1)
Overbought = input(80, minval=1)
Oversold = input(20, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(Overbought, color=green, linestyle=line)
hline(Oversold, color=red, linestyle=line)
xPreCalc = ema(stoch(close, high, low, PDS), EMAlen)
xDSS = ema(stoch(xPreCalc, xPreCalc, xPreCalc, PDS), EMAlen)
//xDSS = stoch(xPreCalc, xPreCalc, xPreCalc, PDS)
xTrigger = ema(xDSS, TriggerLen)
pos = iff(xTrigger < xDSS and xTrigger < Oversold, -1,
	     iff(xTrigger > xDSS and xTrigger > Overbought, 1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xDSS, color=blue, title="DSS")
plot(xTrigger, color=red, title="Trigger")