Сверхтенденционная стратегия Tesla - это настраиваемый сценарий стратегии торгового просмотра, предназначенный для генерации торговых сигналов для акций Tesla или других связанных с ними активов. Эта стратегия сочетает в себе множество технических показателей и условий, чтобы идентифицировать потенциальные многоголовые и пустоголовые возможности.
В частности, в частности, по итогам исследования было установлено, что в течение следующих трех лет ученые будут использовать только один из следующих методов:
Показатели сверхтенденции:Сверхтенденционный индикатор сочетает ценные данные и средний реальный диапазон для выявления значимых направлений ценового тренда. Стратегия использует сверхтенденционный индикатор с длиной по умолчанию 10 для определения тренда многолитрового или пустого.
Показатель относительной силы и слабости (RSI):Стратегия использует условия RSI в разных циклах (21, 3, 10 и 28) для оценки состояния перепродажи рынка. Эти условия RSI помогают определить силу потенциальных торговых сигналов.
Среднедирективный индекс (ADX):Индекс среднего направления используется для измерения интенсивности тренда. Параметры, которые можно настроить для деликатного регулирования гладкости и длины ADX сигналов, также используются.
Логика сделки:
Например, в Нью-Йорке, в Нью-Йорке.Сигналы для многократного ввода возникают, когда одновременно выполняются следующие условия:
Сигнал выхода:В случае, когда следующие любые условия выполнены, то игроки должны выполнять многоглавный поиск:
В частности, в частности:
В то же время, по мнению экспертов, эта стратегия несет в себе следующие риски:
Эта стратегия также может быть оптимизирована в следующих аспектах:
В целом, сверхтенденционная стратегия Теслы определяет сильные тренды с помощью комбинации нескольких индикаторов, целью которых является выявление высококачественных входных и выходных точек. По сравнению с одним индикатором, стратегия фильтрует сигналы шума и торгует, когда тренд очевиден и силен. Однако оптимизация стратегии и контроль рисков все же требуют осторожности, не может зависеть от слепого представления исторических данных.
/*backtest start: 2023-09-29 00:00:00 end: 2023-10-29 00:00:00 period: 2h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // © cjones0313 //@version=5 strategy("TSLA 1.8k Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100) // a measure of volatility, default 10 - measured over 10 bars // modifying the value > 10 results in a smoother supertrend line, filter out noise but slower response to price changes // modifying the value < 10 results in faster response in price changes, but may result in more false signals atrPeriod = input(19, "ATR Length") // sets factor for supertrend line made up of price and ATR, this determines how much weight is given to each, default 3.0 // increasing the value > 3.0 results in faster response in price changes, but may result in more false signals // decreasing the value results in filtering out noise, but may miss smaller price movements factor = input.float(3.0, "Factor", step = 0.01) // direction = 1 bullish, -1 bearish [_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod) adxlen = input(7, title="ADX Smoothing") dilen = input(7, title="DI Length") dirmov(len) => up = ta.change(high) down = -ta.change(low) plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0) minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0) truerange = ta.rma(ta.tr, len) plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, len) / truerange) minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, len) / truerange) [plus, minus] adx(dilen, adxlen) => [plus, minus] = dirmov(dilen) sum = plus + minus adx = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen) sig = adx(dilen, adxlen) if ta.change(direction, 1) < 0 and ta.rsi(close, 21) < 75 and ta.rsi(close, 3) > 65 and ta.rsi(close, 28) > 49 and sig > 21 strategy.entry("Long Entry", strategy.long) if ta.change(direction, 1) > 0 or ta.rsi(close, 10) < 42 strategy.close("Long Entry")