Стратегия динамического прорыва использует стохастический осциллятор для определения направления тренда, а также ADX для определения силы и слабости тренда.
Эта стратегия основана на двух технологических показателях:
Стохастический осциллятор: используется для определения направления тренда рынка. Стохастический осциллятор имеет значение от 0 до 100, а цикл 14 означает, что в диапазоне от 45 до 55 нет четкого тренда. Стохастический показатель выше 55 является сигналами для вздоха, а ниже 45 - для падения.
Индикатор ADX: используется для определения сильной или слабой тенденции. ADX показывает слабую тенденцию ниже 20.
Стратегия сначала определяет, существует ли в настоящее время определенная тенденция к росту или падению рынка на основе значения стохастического осциллятора. Когда стохастический показатель превышает 55, то он считается позитивным; когда стохастический показатель ниже 45, то он считается позитивным.
Затем стратегия обнаруживает, что ADX выше 20, если ADX выше 20, это означает, что тенденция сильна. Если ADX ниже 20, это означает, что тенденция недостаточно очевидна, и стратегия не будет генерировать торговый сигнал.
По суждению комбинированного стохастического осциллятора и ADX, стратегия создает сигнал покупки/продажи, когда одновременно выполняются два следующих условия:
Стратегия создает сигнал продажи, когда одновременно выполняются следующие два условия:
С помощью таких правил суждения эта стратегия формирует тенденционно-ориентированную стратегию средне-длинного трейдинга.
В частности, в частности:
Поймать длинные и средние тренды: в сочетании с Stochastic и ADX, можно эффективно определить направление и силу длинных и средних трендов рынка, чтобы понять основные тенденции.
Контроль отмены: можно эффективно контролировать отмены, вызванные бесполезными реверсивными сделками.
Пространство оптимизации параметров: Стохастические циклы и ADX-циклы могут быть оптимизированы, чтобы адаптировать параметры для разных рынков.
Простая интуиция: общая логика стратегии проста и понятна, состоит из двух часто используемых технических индикаторов, которые легко понять.
универсальность:Стратегия может применяться на разных рынках с регулировкой параметров.
В то же время в этой стратегии есть некоторые риски:
Пропущенный переломный момент: Stochastic и ADX являются индикаторами, следующими за трендом, и могут пропустить потенциальные переломные моменты и упустить ранние возможности для прорыва.
Риск реверсии тренда: в конце тренда Stochastic и ADX могут ошибочно судить о том, что тренд продолжается, а упущенные возможности для своевременного выхода приводят к увеличению убытков.
Сложность оптимизации параметров: параметры Stochastic и ADX требуют оптимизации для разных рынков, и существует определенная сложность.
Whipsaws: В рынках с неясными тенденциями эта стратегия может привести к нескольким недействительным торговым сигналам.
Дивергенция: когда ценовая тенденция противоречит тенденции стохастического осциллятора, возникает дивергенция, которая может привести к проигрышу в сделках.
Снизить риск можно следующими способами:
В сочетании с другими показателями мы определяем местные тенденции и обнаруживаем потенциальные точки прорыва.
Увеличение сигналов отмены тренда и своевременное выход из тренда при заметном отмене.
Автоматическая оптимизация параметров с помощью методов, таких как машинное обучение.
Увеличить порог ADX, чтобы отфильтровать слабые сигналы тренда на различных рынках.
Применение дополнительных индикаторов для подтверждения сигналов стохастики и избегания дивергентных операций.
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Оптимизация стохастических параметров: корректировка параметров, таких как циклы K, циклы D, оптимизация позиции точки продажи.
Оптимизация параметров ADX: корректировка циклов ADX для определения параметров, которые наилучшим образом определяют сильную и слабую сторону тренда.
Увеличение сигнала обратного тренда: увеличение позиции в зоне перепродажи и установка стоп-лосса на Stochastic.
В сочетании с другими показателями: в сочетании с такими показателями, как RSI, MACD, определяют время покупки и продажи.
Машинное обучение: использование машинного обучения для получения оптимальных комбинаций параметров.
Увеличение стратегии остановки убытков: установка мобильной или переключающейся стратегии остановки убытков для контроля одиночных убытков.
Trailong стоп-лосс: Добавить последующий стоп-лосс, чтобы зафиксировать прибыль по мере расширения тренда.
Управление деньгами: оптимизировать управление рисками путем корректировки размеров позиций на основе силы ADX.
В целом, стратегия динамического прорыва ориентирована на тренд, используя Stochastic для определения направления тренда, ADX для определения интенсивности тренда, чтобы сформировать стратегию длинной торговли. Преимущества стратегии заключаются в поимке тренда, контроле отступления, простой интуиции, недостатки могут быть упущены ранние точки прорыва, существует риск реверсии тренда. Мы можем оптимизировать стратегию путем корректировки параметров, увеличения сигналов, остановки убытков и других методов, чтобы получить лучшую отдачу при одновременном контроле риска.
/*backtest start: 2023-09-23 00:00:00 end: 2023-10-23 00:00:00 period: 4h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //Created by Bitcoinduke //Original Creator is Jake Bernstein // Link: https://school.stockcharts.com/doku.php?id=trading_strategies:stochastic_pop_drop // Tested: XBTUSD 3h | BTCPERP FTX 3h //@version=4 // strategy(shorttitle="Stochastic Pop and Drop", title="Pop and Drop", overlay=false, // calc_on_every_tick=false, pyramiding=0, default_qty_type=strategy.cash, // default_qty_value=1000, currency=currency.USD, initial_capital=1000, // commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075) upper_threshold_buy = input(55, minval=50, title="Buy Entry/Exit Line") lower_threshold_sell = input(45, maxval=50, title="Sell Entry/Exit Line") oscillator_length = input(14, minval=1, title="Stochastic Length - Default 14") sma_length = input(2, minval=1, title="SMA Length - 3-day (3 by default) simple moving average of stoch") stoch_oscillator = sma(stoch(close, high, low, oscillator_length), sma_length) //Upper and Lower Entry Lines upper_line = upper_threshold_buy lower_line = lower_threshold_sell stoch_color = stoch_oscillator >= upper_line ? green : stoch_oscillator <= lower_line ? red : purple //Charts plot(stoch_oscillator, title="Stochastic", style=histogram, linewidth=4, color=stoch_color) upper_threshold = plot(upper_line, title="Upper Line", style=line, linewidth=4, color=green) lower_threshold = plot(lower_line, title="Lower Line", style=line, linewidth=4, color=red) // Strategy Logic LongSignal = stoch_oscillator >= upper_line and not (stoch_oscillator > lower_line and stoch_oscillator < upper_line) ? true : false ShortSignal = stoch_oscillator <= lower_line and not (stoch_oscillator > lower_line and stoch_oscillator < upper_line) ? true : false strategy.entry("POP_Short", strategy.short, when=ShortSignal) strategy.entry("POP_Long", strategy.long, when=LongSignal) // === Backtesting Dates === thanks to Trost testPeriodSwitch = input(true, "Custom Backtesting Dates") testStartYear = input(2019, "Backtest Start Year") testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month") testStartDay = input(1, "Backtest Start Day") testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour") testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, testStartHour, 0) testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year") testStopMonth = input(1, "Backtest Stop Month") testStopDay = input(5, "Backtest Stop Day") testStopHour = input(0, "Backtest Stop Hour") testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, testStopHour, 0) testPeriod() => time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false testPeriod_1 = testPeriod() isPeriod = testPeriodSwitch == true ? testPeriod_1 : true // === /END