Esta estrategia es un enfoque avanzado de negociación basado en modelos matemáticos multidimensionales, utilizando múltiples funciones matemáticas e indicadores técnicos para generar señales comerciales.
El principio central de esta estrategia es analizar diferentes aspectos del mercado a través de múltiples modelos matemáticos e indicadores técnicos:
La estrategia considera estos factores de manera integral, emitiendo una señal de compra cuando el impulso es positivo, la tendencia a corto plazo está aumentando, la tendencia a largo plazo se confirma y la volatilidad es moderada.
La estrategia de trading de modelos matemáticos multidimensionales es un método de trading integral con una sólida base teórica. Al combinar múltiples modelos matemáticos e indicadores técnicos, esta estrategia puede analizar el mercado desde múltiples ángulos, mejorando la precisión de las decisiones comerciales. Sin embargo, la complejidad de la estrategia también conlleva riesgos como el sobreajuste y la sensibilidad de parámetros. Las direcciones de optimización futuras deben centrarse en mejorar la adaptabilidad y robustez de la estrategia para mantener un rendimiento estable en diferentes entornos de mercado. En general, este es un marco de estrategia prometedor que, a través de la optimización y prueba continuas, tiene el potencial de convertirse en una herramienta de trading confiable.
/*backtest start: 2019-12-23 08:00:00 end: 2024-09-24 08:00:00 period: 1d basePeriod: 1d exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Advanced Math Strategy", overlay=true) // ======================= // ฟังก์ชันที่ใช้คำนวณเบื้องหลัง // ======================= // ฟังก์ชันซิกมอยด์ sigmoid(x) => 1 / (1 + math.exp(-x)) // ฟังก์ชันหาอัตราการเปลี่ยนแปลง (Derivative) roc = ta.roc(close, 1) // ฟังก์ชันการถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) linReg = ta.linreg(close, 14, 0) // ฟังก์ชันตัวกรองความถี่ต่ำ (Low-pass filter) lowPass = ta.ema(close, 50) // ======================= // การคำนวณสัญญาณ Buy/Sell // ======================= // การคำนวณอนุพันธ์สำหรับทิศทางการเคลื่อนที่ของราคา derivativeSignal = roc > 0 ? 1 : -1 // ใช้ Linear Regression และ Low-pass Filter เพื่อช่วยในการหาจุดกลับตัว trendSignal = linReg > lowPass ? 1 : -1 // ใช้ฟังก์ชันซิกมอยด์เพื่อปรับความผันผวนของราคา priceChange = close - close[1] volatilityAdjustment = sigmoid(priceChange) // สร้างสัญญาณ Buy/Sell โดยผสมผลจากการคำนวณเบื้องหลังทั้งหมด buySignal = derivativeSignal == 1 and trendSignal == 1 and volatilityAdjustment > 0.5 sellSignal = derivativeSignal == -1 and trendSignal == -1 and volatilityAdjustment < 0.5 // ======================= // การสั่ง Buy/Sell บนกราฟ // ======================= // ถ้าเกิดสัญญาณ Buy if (buySignal) strategy.entry("Buy", strategy.long) // ถ้าเกิดสัญญาณ Sell if (sellSignal) strategy.close("Buy") // ======================= // การแสดงผลบนกราฟ // ======================= // วาดเส้นถดถอยเชิงเส้นบนกราฟ plot(linReg, color=color.green, linewidth=2, title="Linear Regression") // วาดตัวกรองความถี่ต่ำ (Low-pass filter) plot(lowPass, color=color.purple, linewidth=2, title="Low-Pass Filter") // วาดจุด Buy/Sell บนกราฟ plotshape(series=buySignal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY") plotshape(series=sellSignal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")