Эта стратегия сочетает в себе стратегию обратного колебания двойного колебания и стратегию оптимизации соотношения сигнал-шум, чтобы сформировать более мощную и стабильную торговую стратегию.
Стратегия обратного движения с двойным колебанием рассчитывает значения быстрого и медленного K за последние 14 дней, чтобы определить, есть ли обратный ход в течение двух последовательных торговых дней. Если обратный ход происходит, когда быстрый K ниже 50, это сигнал покупки. Если быстрый K выше 50, это сигнал продажи.
Стратегия оптимизации соотношения сигнал-шум рассчитывает соотношение сигнал-шум за последние 21 день и сглаживает его с помощью 29-дневной простой скользящей средней. Когда соотношение сигнал-шум переходит выше скользящей средней, это сигнал продажи. Когда переходит ниже, это сигнал покупки.
Наконец, эта стратегия начинает покупку или продажу только тогда, когда обе стратегии выдают один и тот же сигнал.
Объединение нескольких стратегий может генерировать более точные торговые сигналы и избежать ложных сигналов от одной стратегии.
Двойная стратегия обратного колебания улавливает точки обратного тренда. Оптимизация соотношения сигнал-шум фильтрует ложные сигналы. Работая вместе, они могут точно торговать при обратных изменениях.
Оптимизированные параметры, такие как 14-дневная быстро/медленная стохастика и 21-дневный период от сигнала до шума, отражают последние тенденции без слишком большого шума.
Сигналы двойного подтверждения значительно снижают риск торговли и избегают ненужных потерь.
Сигналы обратного движения могут отставать и пропускать абсолютные дно или вершины.
Условия подтверждения могут быть ослаблены, но также увеличивать риск.
Параметры соотношения сигнал-шум требуют оптимизации. Неправильные периоды могут вызвать отсутствие или ложные сигналы.
Мониторинг нескольких показателей увеличивает сложность.
Проверьте больше комбинаций индикаторов, чтобы найти лучшие комбинационные сигналы, такие как MACD, RSI и т. Д.
Оптимизировать параметры стратегии обратного движения для более точных и своевременных сигналов.
Оптимизируйте периоды соотношения сигнала к шуму, чтобы найти оптимальный баланс.
Добавьте стратегии стоп-лосса для контроля потенциальных потерь для одиночных сделок.
Рассмотрим методы машинного обучения для автоматической оптимизации параметров для лучшей адаптации.
Эта стратегия сочетает в себе двойную обратную колебание и соотношение сигнала к шуму, чтобы обеспечить стабильные сигналы в точках обратного тренда. Оптимизированные параметры значительно снижают ложные сигналы, а двойная подтверждение снижает торговые риски. Дальнейшие оптимизации, такие как параметры индикатора, стоп-лосс, могут улучшить производительность. В целом, это стабильная стратегия с практической торговой ценностью.
/*backtest start: 2023-10-01 00:00:00 end: 2023-10-31 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 //////////////////////////////////////////////////////////// // Copyright by HPotter v1.0 196/01/2021 // This is combo strategies for get a cumulative signal. // // 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 // The signal-to-noise (S/N) ratio. // And Simple Moving Average. // // 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 SignalToNoise(length) => StN = 0.0 for i = 1 to length-1 StN := StN + (1/close[i])/length StN := -10*log(StN) StN(length,Smooth) => pos = 0.0 StN = SignalToNoise(length) SMAStN = sma(StN, Smooth) pos := iff(SMAStN[0] > StN[0] , -1, iff(SMAStN[0] < StN[0], 1, 0)) pos strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Signal To Noise", shorttitle="Combo", overlay = true) Length = input(14, minval=1) KSmoothing = input(1, minval=1) DLength = input(3, minval=1) Level = input(50, minval=1) //------------------------- lengthStN = input(title="Days", type=input.integer, defval=21, minval=2) SmoothStN = input(title="Smooth", type=input.integer, defval=29, minval=2) reverse = input(false, title="Trade reverse") posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) posStN = StN(lengthStN,SmoothStN) pos = iff(posReversal123 == 1 and posStN == 1 , 1, iff(posReversal123 == -1 and posStN == -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 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )