이 전략은
논리는 다음과 같습니다.
최근 20번의 근접 바의 수와 지난 100번의 근접 바의 비율을 계산합니다.
분포기수와 확률 p를 이분법 분포함수로 연결하여 누적 분포함수 (CDF) 를 계산합니다.
CDF에 10일 및 20일 EMA를 적용합니다. 빠른 EMA가 느린 EMA를 넘을 때, 가격 극심 회귀의 높은 확률을 신호하여 구매 신호를 생성합니다.
빠른 EMA가 느린 EMA 아래로 넘어가면, 가격이 단기간에 최고치를 기록할 수 있습니다. 여기서 판매 신호를 생성합니다.
이 전략의 장점은 확률 방법을 통해 가격 극심회전 시기를 추정하는 것입니다. 그러나 매개 변수는 과도한 잘못된 신호를 피하기 위해 시장 조정 최적화가 필요합니다.
결론적으로, 통계적 기법은 가격 행동 패턴을 객관적으로 밝혀내는 데 도움이 됩니다. 그러나 궁극적으로, 거래자들은 기술 지표를 보조 도구로 사용하기 위해 여전히 날카로운 시장 판단이 필요합니다.
/*backtest
start: 2022-09-06 00:00:00
end: 2023-05-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © pieroliviermarquis
//@version=4
strategy("Binomial Strategy", overlay=false, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value= 100, slippage=1, initial_capital= 10000, calc_on_every_tick=true)
factorial(length) =>
n = 1
if length != 0
for i = 1 to length
n := n * i
n
binomial_pdf(success, trials, p) =>
q = 1-p
coef = factorial(trials) / (factorial(trials-success) * factorial(success))
pdf = coef * pow(p, success) * pow(q, trials-success)
binomial_cdf(success, trials, p) =>
q = 1-p
cdf = 0.0
for i = 0 to success
cdf := cdf + binomial_pdf(i, trials, p)
up = close[0] > close[1] ? 1 : 0
//long-term probabilities
lt_lookback = 100
lt_up_bars = sum(up, lt_lookback)
prob = lt_up_bars/lt_lookback
//lookback for cdf
lookback = 20
up_bars = sum(up, lookback)
cdf = binomial_cdf(up_bars, lookback, prob)
//ema on cdf
ema1 = ema(cdf, 10)
ema2 = ema(cdf, 20)
plot(cdf*100)
plot(ema1*100, color=color.red)
plot(ema2*100, color=color.orange)
buy = ema1 > ema2
sell = ema1 < ema2
//////////////////////Bar Colors//////////////////
var color buy_or_sell = na
if buy == true
buy_or_sell := #3BB3E4
else if sell == true
buy_or_sell := #FF006E
barcolor(buy_or_sell)
///////////////////////////Orders////////////////
if buy
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="")
if sell
strategy.close("Long", comment="Sell")