この戦略は,二重振動逆転戦略と信号対ノイズ比最適化戦略を組み合わせ,より強力で安定した取引戦略を形成する.この戦略は,トレンド逆転点でより正確な取引信号を生成することを目的としています.
双振動逆転戦略は,過去14日間の快速および遅速K値を計算し,連続して2日間の取引中に逆転があるかどうかを判断する.快速Kが50を下回るときに逆転が起こると,それは購入信号である.快速Kが50を超えると,それは販売信号である.
シグナル・ノイズ比最適化戦略は,過去21日のシグナル・ノイズ比を計算し,29日間の単純な移動平均値で平滑させます.シグナル・ノイズ比が移動平均値を超えると,それは販売信号です.下回ると,それは購入信号です.
最後に,この戦略は,両方の戦略が同じ信号を発信するときにのみ買い物または売却取引を開始します.
複数の戦略を組み合わせることで,より正確な取引信号を生成し,単一の戦略から誤った信号を避けることができます.
双振動逆転戦略は,トレンド逆転点を捕捉する.信号対ノイズ比最適化は,偽信号をフィルタリングする.一緒に作業することで,逆転時に正確に取引することができます.
14日間の速い/遅いストキャスティックスと 21日間の信号からノイズまでの期間のような最適化されたパラメータは 騒音があまりなく 最近のトレンドを把握します
双重確認信号は取引リスクを大幅に削減し,不必要な損失を回避します.
逆転信号は遅延し,絶対底部または頂点を見逃す可能性があります.パラメータは遅延を短縮するために調整できます.
二重信号の確認は,いくつかの取引機会を逃す可能性があります. 確認条件は緩和されても,リスクも増加します.
シグナルとノイズ比のパラメータは最適化が必要である.不適切な周期は,欠落または誤った信号を引き起こす可能性があります.
複数の指標の監視は複雑性を高め コードの最適化とコンピューティングリソースの検討が必要です
MACD,RSIなどのより良いコンボ信号を見つけるためにより多くの指標組み合わせをテストします.
逆転戦略のパラメータを最適化して より正確でタイムリーな信号を出す.
信号とノイズ比を最適化して 最適なバランスをとります
ストップ・ロスの戦略を追加し,単一の取引の潜在的な損失を制御します.
機械学習の方法を考慮して パーマータを自動最適化して 適応性を向上させてください
この戦略は,二重振動逆転と信号対ノイズ比戦略を組み合わせ,トレンド逆転点で安定した信号を提供する.最適化されたパラメータは誤った信号を大幅に減少させ,二重確認は取引リスクを低下させる.指標パラメータ,ストップロスのようなさらなる最適化はパフォーマンスを向上させる.全体的に見ると,これは実用的な取引価値を持つ安定した戦略である.
/*backtest start: 2023-10-01 00:00:00 end: 2023-10-31 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 //////////////////////////////////////////////////////////// // Copyright by HPotter v1.0 196/01/2021 // This is combo strategies for get a cumulative signal. // // First strategy // This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The // Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies. // The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close // during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. // The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price // during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50. // // Second strategy // The signal-to-noise (S/N) ratio. // And Simple Moving Average. // // WARNING: // - For purpose educate only // - This script to change bars colors. //////////////////////////////////////////////////////////// Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) => vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) vSlow = sma(vFast, DLength) pos = 0.0 pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1, iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) pos SignalToNoise(length) => StN = 0.0 for i = 1 to length-1 StN := StN + (1/close[i])/length StN := -10*log(StN) StN(length,Smooth) => pos = 0.0 StN = SignalToNoise(length) SMAStN = sma(StN, Smooth) pos := iff(SMAStN[0] > StN[0] , -1, iff(SMAStN[0] < StN[0], 1, 0)) pos strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Signal To Noise", shorttitle="Combo", overlay = true) Length = input(14, minval=1) KSmoothing = input(1, minval=1) DLength = input(3, minval=1) Level = input(50, minval=1) //------------------------- lengthStN = input(title="Days", type=input.integer, defval=21, minval=2) SmoothStN = input(title="Smooth", type=input.integer, defval=29, minval=2) reverse = input(false, title="Trade reverse") posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) posStN = StN(lengthStN,SmoothStN) pos = iff(posReversal123 == 1 and posStN == 1 , 1, iff(posReversal123 == -1 and posStN == -1, -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) if (possig == 0) strategy.close_all() barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )