Sumber dimuat naik... memuat...
  1. Persegi
  2. Super Trend LSMA Strategi Lama

Super Trend LSMA Strategi Lama

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2023-12-18 10:43:14
Tag:

img

Ringkasan

Strategi Super Trend LSMA Long adalah strategi panjang yang menggabungkan penunjuk Super Trend dengan purata bergerak LSMA. Ia sesuai untuk pasaran trend jangka panjang seperti saham dan cryptocurrency, dan berfungsi dengan lebih baik di bawah bingkai masa yang lebih besar.

Logika Strategi

Peraturan perdagangan strategi ini adalah seperti berikut:

Isyarat masuk panjang: Apabila penunjuk Super Trend memberikan isyarat panjang dan harga penutupan di atas purata bergerak LSMA, pergi panjang.

Isyarat keluar panjang: Apabila penunjuk Super Trend memberi isyarat pendek, tutup kedudukan panjang.

Iaitu, Super Trend digunakan untuk menentukan arah trend keseluruhan, manakala LSMA digunakan untuk menentukan titik kemasukan tertentu.

Analisis Kelebihan

Strategi ini menggabungkan trend berikut dengan purata bergerak. Ia boleh menangkap trend besar dan menggunakan purata bergerak untuk menapis isyarat palsu, dengan itu mengelakkan terperangkap. Berbanding dengan hanya menggunakan satu penunjuk trend atau purata bergerak, ia mempunyai kawalan risiko yang lebih baik.

Di samping itu, Super Trend itu sendiri mempunyai beberapa kelewatan. Digabungkan dengan ciri pelunturan LSMA, ia dapat menapis bunyi pasaran dengan berkesan dan mengelakkan ditipu oleh pecah palsu.

Analisis Risiko

Risiko terbesar strategi ini adalah ketidakupayaan untuk menentukan titik pembalikan trend dengan tepat. Oleh kerana ketinggalan Super Trend dan LSMA, kerugian mungkin diperbesar apabila trend berubah. Henti rugi tepat pada masanya harus digunakan untuk mengawal risiko.

Selain itu, tetapan parameter juga mempengaruhi prestasi strategi. Jika parameter ATR atau parameter faktor ditetapkan dengan tidak betul, keberkesanan Super Trend akan terganggu. Jika tempoh LSMA ditetapkan terlalu pendek, kesan penapisan akan lemah dan ia akan terdedah kepada bunyi bising. Oleh itu, pengoptimuman parameter adalah penting.

Arahan pengoptimuman

Strategi ini boleh dioptimumkan dalam aspek berikut:

  1. Gunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan parameter secara automatik untuk lebih sesuai dengan persekitaran pasaran yang berbeza.

  2. Tambahkan mekanisme stop loss. Pembersihan wajib apabila kerugian mencapai tahap stop loss yang ditetapkan sebelumnya.

  3. Tambah modul pengurusan kedudukan. Meningkatkan kedudukan dengan sewajarnya apabila trend utama terbentuk, dan mengurangkan kedudukan apabila trend berakhir.

  4. Tambah lebih banyak penapis penunjuk, seperti penunjuk turun naik, penunjuk jumlah dan lain-lain, untuk mengelakkan risiko pembalikan trend.

  5. Gunakan model pembelajaran mendalam dan bukannya Super Trend untuk menilai trend, menjadikan penentuan trend lebih pintar.

Kesimpulan

Super Trend LSMA Long Strategy mengintegrasikan kelebihan penunjuk penjejakan trend dan penunjuk purata bergerak. Ia boleh menangkap gambaran besar dalam jangka masa yang lebih lama, dan menggunakan purata bergerak untuk menapis bunyi bising. Dengan pengoptimuman parameter, mekanisme stop loss, modul kawalan risiko yang lebih kuat, keuntungan dan keupayaan kawalan risiko strategi ini dapat ditingkatkan lagi, menjadikannya strategi kuantitatif yang sangat praktikal.

/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title = "Supertrend LSMA long Strategy", overlay = true,  pyramiding=1,initial_capital = 100, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.1)


atrPeriod = input(14, "ATR Length")
factor = input(3, "Factor")

//Time
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

//LSMA
lengthx = input(title="Length LSMA", type=input.integer, defval=101)
offset = 0//input(title="Offset", type=input.integer, defval=0)
src = input(close, title="Source")
lsma = linreg(src, lengthx, offset)



[_, direction] = supertrend(factor, atrPeriod)

if(time_cond)
    if change(direction) < 0 and close > lsma
        strategy.entry("long", strategy.long)
    
    if change(direction) > 0 //and close < lsma
        strategy.close("long")
        //strategy.entry("short", strategy.short)

//strategy.close("long",when=close<lsma)
//strategy.close("short",when=change(direction) < 0 )

    
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi