Sumber dimuat naik... memuat...

Strategi Pembalikan Momentum Multi Timeframe

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2023-10-30 10:42:54
Tag:

Ringkasan

Strategi ini menggabungkan penunjuk momentum merentasi jangka masa yang berbeza untuk mengenal pasti pembalikan trend pada pelbagai skala masa. Ia menggunakan osilator Stochastic untuk melihat pembalikan jangka pendek dan penunjuk (Paling Tinggi-Paling Rendah) / Tutup untuk trend jangka menengah hingga panjang, yang membolehkan pengesanan pembalikan dalam pelbagai dimensi masa.

Logika Strategi

Strategi ini terdiri daripada dua komponen:

123 Pembalikan

Ia menggunakan garis cepat Stochastic melintasi di bawah garis perlahan bersama dengan corak pembalikan harga untuk mengenal pasti pembalikan trend jangka pendek. Khususnya, ia pergi lama apabila harga ditutup lebih tinggi daripada penutupan sebelumnya dan garis pantas Stochastic melintasi di bawah garis perlahan dan di bawah 50; ia pergi pendek apabila harga ditutup lebih rendah daripada penutupan sebelumnya dan garis pantas Stochastic melintasi di atas garis perlahan dan di atas 50. Bahagian ini bertujuan untuk menangkap persediaan pembalikan purata berdasarkan bacaan overbought / oversold.

(Paling Tinggi-Terendah) / Penunjuk Tutup

Indikator ini mengukur turun naik bar semasa. Nilai yang lebih tinggi menunjukkan peningkatan turun naik dan potensi pembalikan, sementara nilai yang lebih rendah menunjukkan penurunan turun naik dan kesinambungan trend. Strategi menggunakan SMA indikator ini untuk mengenal pasti pembalikan trend jangka menengah hingga panjang.

Digabungkan bersama, kedua-dua komponen membolehkan strategi untuk mengesan pembalikan dalam jangka masa pendek dan sederhana hingga panjang.

Kelebihan

Kecekapan yang lebih baik dengan penunjuk pelbagai jangka masa

Menggunakan kedua-dua penunjuk jangka pendek dan sederhana hingga panjang memastikan kebolehpercayaan isyarat dan mengelakkan isyarat palsu.
Parameter penunjuk fleksibel

Parameter kedua-dua Stochastic dan (H-L) / C boleh diselaraskan untuk rejimen pasaran, menjadikan strategi yang kukuh.
Logik yang mudah dan intuitif

Dengan Stochastic sebagai teras dan penapis trend, kerangka kerja adalah mudah dan mudah difahami.
Kebolehluasan

Rangka kerja yang mudah membolehkan penggabungan mudah lebih banyak penunjuk untuk membina model pelbagai faktor.

Risiko

Mungkin kurang berprestasi dalam trend berterusan

Sifat pembalikan purata menjadikannya kurang sesuai untuk pasaran yang kuat. Parameter boleh disesuaikan untuk menyesuaikan diri.
Risiko isyarat palsu

Stochastic dan (H-L) / C boleh mengeluarkan isyarat yang salah dalam pasaran yang tidak normal.
Penyesuaian penunjuk memerlukan kepakaran

Parameter mesti dioptimumkan untuk pasaran yang berubah, jika tidak prestasi boleh mengalami kerugian.
Keperluan saiz kedudukan yang sesuai

Sebagai strategi pembalikan, pengurusan risiko yang berhati-hati pada saiz kedudukan adalah penting.

Peluang Peningkatan

Lebih banyak faktor dalam model pelbagai faktor

Faktor tambahan seperti jumlah, penunjuk pembalikan lain boleh ditambahkan untuk membuat model pelbagai faktor.
Melaksanakan stop loss

Stop loss pada masa atau asas bergerak boleh membantu mengawal kerugian perdagangan tunggal.
Pengoptimuman Parameter

Kaedah penyesuaian parameter yang lebih sistematik seperti algoritma genetik boleh diterokai.
Pembelajaran mesin

Algoritma ML boleh membantu meningkatkan ketepatan ramalan pembalikan.
Analisis sentimen

Menggabungkan data alternatif seperti sentimen sosial boleh membantu meramalkan pembalikan.

Kesimpulan

Strategi ini menggabungkan penunjuk jangka pendek dan sederhana untuk mengenal pasti pembalikan dalam jangka masa. Ia mempunyai kelebihan seperti parameter yang fleksibel, struktur yang mudah, kebolehluasan. Langkah seterusnya boleh merangkumi lebih banyak faktor, stop loss, pengoptimuman parameter, pembelajaran mesin untuk meningkatkan keuntungan dan pengurusan risiko. Secara keseluruhan, ini adalah strategi inovatif yang patut diteliti dan digunakan.

//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 23/05/2019
// This is combo strategies for get 
// a cumulative signal. Result signal will return 1 if two strategies 
// is long, -1 if all strategies is short and 0 if signals of strategies is not equal.
//
// 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
//  This histogram displays (high-low)/close
//  Can be applied to any time frame.
//
// 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

HLCHist(input_barsback, input_percentorprice, input_smalength) =>
    xPrice = (high-low)/close
    xPriceHL = (high-low)
    xPrice1 = iff(input_percentorprice, xPrice * 100, xPriceHL)
    xPrice1SMA = sma(abs(xPrice1), input_smalength)
    pos = 0.0
    pos := iff(xPrice1SMA[input_barsback] > abs(xPrice1), 1,
    	   iff(xPrice1SMA[input_barsback] < abs(xPrice1), -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & (H-L)/C Histogram", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
input_barsback = input(4, title="Look Back")
input_percentorprice = input(false, title="% change")
input_smalength = input(13, title="SMA Length")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posHLCHist = HLCHist(input_barsback, input_percentorprice, input_smalength)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posHLCHist == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posHLCHist == -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 ? red: possig == 1 ? green : blue )

Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi