Эта стратегия генерирует торговые сигналы, основанные на динаполийском детеррентном осцилляторе. Она отражает уровни перекупленности/перепродажи на основе разницы между ценой и скользящей средней, направленной на выявление возможностей реверсии. Сигналы генерируются, когда осциллятор пересекает порог.
Ключевыми компонентами являются:
Движущаяся средняя: рассчитывает базовую линию тренда.
Дифференциальный индикатор: цена минус скользящая средняя составляет осциллятор.
Пересечение порога запускает сигналы.
Длинный сигнал: пересечение осциллятора над порогом.
Короткий сигнал: пересечение осциллятора ниже порога.
Обратный вариант: переключает длинные/короткие сигналы.
Стратегия направлена на выявление краткосрочных перемен путем выявления расхождений между ценой и трендом.
По сравнению с другими стратегиями обратного действия преимущества:
Простая и интуитивная логика, легко внедряемая.
Минимальные параметры, удобное обратное тестирование.
Гибкость в настройке параметров для разных периодов.
Обратный вариант, адаптируемый к различным рынкам.
Очистить остановки и выходы для контроля риска.
Относительно небольшие выбросы, настраиваемые через параметры.
Потенциал оптимизации с помощью машинного обучения.
В целом хороший риск/прибыль для краткосрочной торговли.
Однако основными рисками являются:
Слишком большое зависимость от оптимизации параметров рискует переустановить.
Отставание в скользящей средней и осцилляторе.
Отсутствие подтверждения от других переменных.
Временный эффект может ухудшаться на меняющихся рынках.
Трудно постоянно генерировать альфа, требует частого корректирования.
Необходимо следить за соотношением вознаграждения/риска и плавностью кривой.
Высокая частота торговли увеличивает затраты на транзакции.
Устойчивость на всех рынках требует проверки.
На основе анализа улучшения могут включать:
Испытание различных параметров скользящей средней.
Добавляю подтверждение объема.
Использование остановок и выходов для контроля риска.
Оценка устойчивости на разных рынках и в разное время.
Проверка заднего прохода для непрерывной проверки.
Настройка размеров позиций на более низкую частоту.
Включение машинного обучения для улучшения параметров.
Оптимизация стратегий управления рисками.
Непрерывные итерации для адаптации к изменяющимся рынкам.
Подводя итог, это относительно простая идея стратегии реверсии среднего значения. Правильная настройка параметров может дать приличные результаты. Но предотвращение перенапряжения и достижение постоянного успеха требуют постоянного обратного тестирования, оптимизации и улучшений из нескольких измерений.
/*backtest
start: 2023-08-23 00:00:00
end: 2023-09-22 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version = 2
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 05/12/2016
// DiNapoli Detrended Oscillator Strategy
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="DiNapoli Detrended Oscillator Strategy Backtest")
Length = input(14, minval=1)
Trigger = input(0)
reverse = input(true, title="Trade reverse")
hline(Trigger, color=gray, linestyle=line)
xSMA = sma(close, Length)
nRes = close - xSMA
pos = iff(nRes > Trigger, 1,
iff(nRes <= Trigger, -1, nz(pos[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)
plot(nRes, color=blue, title="DiNapoli")
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )