1. Quảng trường
  2. KRK ADA 1H Stochastic Slow Strategy với nhiều mục nhập và AI

KRK ADA 1H Stochastic Slow Strategy với nhiều mục nhập và AI

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2024-04-12 16:26:06
Tags:EMARSITPSLAIRNN

img

Tổng quan

Chiến lược này là một chiến lược giao dịch dựa trên Trình dao động chậm Stochastic, kết hợp với Moving Average, Chỉ số sức mạnh tương đối (RSI) và kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo (AI). Chiến lược xác định tín hiệu mua và bán bằng cách phân tích các tín hiệu chéo của Trình dao động chậm Stochastic, xem xét vị trí của giá tương đối với mức trung bình động 200 ngày và kết hợp các tín hiệu được tạo ra bởi mô hình AI. Chiến lược cũng thiết lập mức lợi nhuận và dừng lỗ để quản lý rủi ro.

Nguyên tắc chiến lược

  1. Tính toán Stochastic Slow Oscillator với thời gian 30, trong đó thời gian làm mịn cho giá trị K là 18 và thời gian làm mịn cho giá trị D là 7.
  2. Xác định ngưỡng mua quá mức và bán quá mức lần lượt là 40 và 19, và đặt giá trị K tối thiểu là 12.
  3. Tính toán trung bình di chuyển đơn giản 200 ngày như một bộ lọc xu hướng.
  4. Sử dụng mô hình Mạng thần kinh lặp lại (RNN) để tạo ra tín hiệu mua và bán.
  5. Điều kiện đầu vào dài: Giá vượt trên đường trung bình động 200 ngày, giá trị K dưới ngưỡng bán quá mức và trên giá trị K tối thiểu và tín hiệu AI là 1.
  6. Điều kiện nhập cảnh ngắn: Giá vượt dưới đường trung bình động 200 ngày, giá trị K trên ngưỡng mua quá mức và trên giá trị K tối thiểu và tín hiệu AI là -1.
  7. Các tín hiệu mua và bán cũng được tạo ra khi Stochastic Oscillator hiển thị một đường chéo và đáp ứng các điều kiện mua quá mức hoặc bán quá mức.
  8. Đặt mức lợi nhuận trên 500 điểm trên hoặc dưới giá hiện tại, và mức dừng lỗ trên 200 điểm trên hoặc dưới giá hiện tại.

Ưu điểm chiến lược

  1. Kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật và kỹ thuật AI, cải thiện độ vững chắc và khả năng thích nghi của chiến lược.
  2. Sử dụng Stochastic Slow Oscillator làm tín hiệu mua và bán chính, có hiệu quả nắm bắt các điều kiện thị trường mua quá mức và bán quá mức.
  3. giới thiệu trung bình động 200 ngày như một bộ lọc xu hướng để tránh giao dịch chống lại xu hướng.
  4. Sử dụng mô hình AI để tạo ra tín hiệu mua và bán, tăng cường trí thông minh của chiến lược.
  5. Đặt mức lợi nhuận và dừng lỗ rõ ràng để quản lý rủi ro hiệu quả.

Rủi ro chiến lược

  1. Stochastic Oscillator có thể tạo ra tín hiệu sai trong một số điều kiện thị trường nhất định.
  2. Hiệu quả của mô hình AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đào tạo và thiết kế mô hình, giới thiệu sự không chắc chắn.
  3. Mức lợi nhuận cố định và mức dừng lỗ có thể không thích nghi tốt với các điều kiện biến động thị trường khác nhau.
  4. Chiến lược này thiếu một cơ chế để đáp ứng các sự kiện thị trường đột ngột và biến động bất thường.

Hướng dẫn tối ưu hóa chiến lược

  1. Tối ưu hóa các thông số của Stochastic Oscillator, chẳng hạn như điều chỉnh các khoảng thời gian làm mịn cho các giá trị K và D, để cải thiện hiệu quả của chỉ số.
  2. Cải thiện thiết kế mô hình AI bằng cách kết hợp nhiều tính năng và dữ liệu thị trường hơn để cải thiện độ chính xác dự đoán của nó.
  3. Thực hiện một cơ chế lợi nhuận và dừng lỗ năng động thích nghi với biến động thị trường và mức độ rủi ro.
  4. Đưa ra phân tích tâm lý thị trường và các yếu tố do sự kiện thúc đẩy để tăng cường khả năng phản ứng của chiến lược đối với các sự kiện thị trường đột ngột.
  5. Xem xét thêm các mô-đun quản lý tiền và quy mô vị trí để tối ưu hóa hiệu quả sử dụng vốn và kiểm soát rủi ro của chiến lược.

Tóm lại

Chiến lược này kết hợp Stochastic Slow Oscillator, Moving Average, Relative Strength Index và AI để xây dựng một chiến lược giao dịch đa yếu tố. Chiến lược sử dụng Stochastic Oscillator để nắm bắt các tín hiệu mua quá nhiều và bán quá nhiều trong khi sử dụng bộ lọc xu hướng và tạo tín hiệu thông minh để cải thiện độ mạnh mẽ và khả năng thích nghi. Mặc dù chiến lược có một số rủi ro nhất định, chẳng hạn như thất bại chỉ số và sự không chắc chắn của mô hình, nhưng chúng có thể được giảm thiểu bằng cách tối ưu hóa các thông số chỉ số, nâng cao mô hình AI, thực hiện các biện pháp kiểm soát rủi ro năng động và kết hợp các mô-đun bổ sung để định kích thước vị trí và quản lý tiền.

/*backtest
start: 2024-03-12 00:00:00
end: 2024-04-11 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Stochastic Slow Strategy with More Entries and AI", overlay=true)

length = input.int(30, minval=1)
OverBought = input(40)
OverSold = input(19)
smoothK = input.int(18, minval=1)
smoothD = input.int(7, minval=1)
minKValue = input(12, title="Minimum K Value")

// Stochastic calculations
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, length), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)
co = ta.crossover(k, d)
cu = ta.crossunder(k, d)

// Trend filter (200-period simple moving average)
ema200 = ta.sma(close, 200)

// Define la función para calcular la señal de la red neuronal recurrente
rnn_signal(price_series) =>
    // Aquí implementa tu modelo de red neuronal recurrente para generar la señal
    // Puedes usar bibliotecas externas o implementar tu propio modelo aquí

    // Ejemplo de señal aleatoria
    signal = ta.rsi(price_series, 14) > 50 ? 1 : -1
    
    // Devuelve la señal generada por la red neuronal recurrente
    signal

// Calcula la señal utilizando la función definida anteriormente
ai_signal = rnn_signal(close)

// Entry conditions
longCondition = ta.crossover(close, ema200) and k < OverSold and k > minKValue and ai_signal == 1
shortCondition = ta.crossunder(close, ema200) and k > OverBought and k > minKValue and ai_signal == -1

if (not na(k) and not na(d))
    if (co and k < OverSold and k > minKValue)
        strategy.entry("LONG", strategy.long, comment="LONG")
        strategy.exit("ExitLong", "LONG", profit = close * 500, loss = close * 200)
    if (cu and k > OverBought and k > minKValue)
        strategy.entry("SHORT", strategy.short, comment="SHORT")
        strategy.exit("ExitShort", "SHORT", profit = close * 500, loss = close * 200)
    
if (longCondition)
    strategy.entry("LongEntry", strategy.long, comment="LongEntry")
    strategy.exit("ExitLongEntry", "LongEntry", profit = close * 500, loss = close * 200)
if (shortCondition)
    strategy.entry("ShortEntry", strategy.short, comment="ShortEntry")
    strategy.exit("ExitShortEntry", "ShortEntry", profit = close * 500, loss = close * 200)

// Plotting
plot(ema200, color=color.blue, title="200 SMA")
Có liên quan
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu