Стратегия истощения импульса - это стратегия, которая использует скользящие средние и процентные осцилляторы цен для минимизации снижения.
Основными показателями этой стратегии являются переменная средняя и переменная переменная. Переменная - это мера колебаний цен, рассчитанная на основе близких, высоких и низких цен. Специфическим расчетом является: (близкий + высокий + низкий переменный средний переменной) / переменная средняя переменной. Переменная переменная - это переменная средняя переменной. Когда переменная превышает переменную переменную, это указывает на консолидацию на рынке и возможное формирование новой тенденции. Когда переменная превышает переменную переменную переменную, это сигнализирует об обратном тренде, и мы должны рассмотреть возможность получения прибыли.
Кроме того, стратегия также использует долгосрочные и краткосрочные скользящие средние, чтобы помочь определить тенденцию, включая 300-дневные, 150-дневные и 50-дневные линии.
MACD также используется для краткосрочных сигналов покупки и продажи. Когда линия MACD пересекается выше линии сигнала, это указывает на бычий сигнал, а когда MACD пересекается ниже линии сигнала, это указывает на медвежий сигнал.
Конкретная логика входа и выхода:
Сигнал покупки: пересечение исчерпания выше скользящей средней исчерпания и 50-дневный MA выше 150-дневного MA; или RSI ниже 30.
Краткосрочный стоп-лосс: пересечение исчерпания ниже скользящей средней исчерпания; или пересечение MACD ниже линии сигнала.
Средне-длинный стоп-лосс: 50-дневный MA пересекающий 150-дневный MA; или 150-дневный MA пересекающий 300-дневный MA.
Эта стратегия объединяет в себе множество показателей для определения тенденции истощения и контроля рисков.
Индикатор истощения может эффективно идентифицировать консолидацию и изменение тенденции.
Использование скользящих средних за несколько временных рамок для определения тенденции позволяет избежать заблуждения от краткосрочного рыночного шума.
MACD помогает подтвердить сигналы покупки и продажи, улучшая эффективность стратегии.
RSI играет роль покупки низкого и продажи высокого, покупки в чрезвычайно перепроданных ситуациях.
Ясная стратегия получения прибыли и остановки потерь может эффективно контролировать риск каждой сделки.
Эта стратегия также сопряжена с некоторыми рисками:
Опираясь на несколько индикаторов, неправильное настройка параметров может привести к неправильным торговым сигналам.
Показатель исчерпания не является полностью надежным, он может потерпеть неудачу при расхождении цен.
Неправильное размещение стоп-лосса может привести к тому, что он будет остановлен краткосрочными колебаниями.
Когда общий рынок находится в диапазоне, индикаторы могут не работать.
Стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Испытывать различные комбинации параметров, чтобы найти оптимальные параметры и уменьшить ложные сигналы.
Включить индикаторы волатильности, такие как ATR, для динамической корректировки диапазона стоп-лосса в соответствии с волатильностью рынка.
Оптимизировать размещение позиций с использованием различных правил размещения позиций для различных рыночных условий.
Включайте графики, такие как линии тренда, линии поддержки, чтобы улучшить эффективность стратегии.
Добавить алгоритмы машинного обучения, чтобы помочь в оценке эффективности ключевых показателей, реализуя динамическую оптимизацию.
Стратегия истощения импульса сочетает в себе несколько индикаторов для выявления рисков отмены тренда и контроля. Она обладает способностью следить за трендом и может эффективно определять точки входа и выхода. Дальнейшие улучшения могут быть достигнуты посредством оптимизации параметров, правил остановки потерь, включения графических моделей и т. Д. В целом она имеет адаптивность к колебаниям рынка и может рассматриваться как вариант стратегии контроля рисков.
/*backtest start: 2022-11-09 00:00:00 end: 2023-11-15 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © spiritualhealer117 //@version=4 strategy("Infiten Slope Strategy", overlay=false,calc_on_every_tick = true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100) // //TIME RESTRICT FOR BACKTESTING { // inDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, 2003, // 1, 1, 0, 0)) and // (time < timestamp(syminfo.timezone, 2021, 5, 25, 0, 0)) // //} //OPTIMAL PARAMETERS { daysback = 30 volumesens = 1.618 //} //Calculating Exhaustion and Exhaustion Moving Average { clh = close+low+high exhaustion = (clh-sma(clh,daysback))/sma(clh,daysback) exhaustionSma = sma(exhaustion,daysback) //} //Long Term Moving Averages for sell signals { red = sma(close,300) white = sma(close,150) blue = sma(close,50) plot(red,color=color.red) plot(white,color=color.white) plot(blue,color=color.blue) //} //MACD Calculation { fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12) slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26) src = input(title="Source", type=input.source, defval=close) signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9) sma_source = input(title="Simple MA (Oscillator)", type=input.bool, defval=false) sma_signal = input(title="Simple MA (Signal Line)", type=input.bool, defval=false) // Calculating fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length) slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length) macd = fast_ma - slow_ma signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length) hist = macd - signal //} //SIGMOID Bottom { timeAdjust = 300/sma(close,500) //} //RSI bottom { len = input(14, minval=1, title="Length") up = rma(max(change(src), 0), len) down = rma(-min(change(close), 0), len) rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down)) //} //Entry and exit conditions { //Sell conditions bigVolume = sma(volume,30)*volumesens sellcond1 = crossunder(exhaustion,exhaustionSma) and volume > bigVolume sellcond2 = crossunder(macd,signal) and volume > bigVolume midtermsellcond1 = crossunder(blue,white) longtermsellcond1 = white < red //Buy conditions buycond = crossover(exhaustion,exhaustionSma) and not longtermsellcond1 buycond2 = rsi < 30 buycond3 = crossover(blue,white) and longtermsellcond1 //} //Backtest Run Buy/Sell Commands { strategy.entry("buycond",true, when=buycond and bigVolume) strategy.entry("buycond2",true, when=buycond2 and bigVolume) strategy.close_all(when=sellcond1,comment="short term sell signal 1") strategy.close_all(when=midtermsellcond1, comment="mid term sell signal 1") strategy.close_all(when=longtermsellcond1, comment="long term sell signal 1") strategy.close_all(when=sellcond2, comment="short term sell signal 2") plot(strategy.position_size) //Sell on last tested day (only for data collection) //strategy.close_all(when=not inDateRange) //}