1. Площадь стратегии
  2. Стратегия охотников внизу

Стратегия охотников внизу

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-06 09:26:54
Тэги:

底部猎人策略

Обзор

Стратегия ловцов на дне - это краткосрочная стратегия торговли с цифровыми валютами. Эта стратегия определяет подходящее время покупки путем выявления дна в понижающейся тенденции.

Принципы стратегии

Стратегия сочетает в себе различные технические показатели для определения дна, в частности, MACD для определения дна, RSI для определения состояния перепродажи, и Blink-Band для определения цены ниже трассы.

Во-первых, эта стратегия использует преднамеренный дисперс MACD для определения дна. Так называемый преднамеренный дисперс означает, что цена инновационной низкой, а MACD не является инновационной низкой.

Во-вторых, стратегия требует показателя RSI ниже 31.1; RSI ниже 30 представляет собой состояние перепродажи, что дает возможность купить.

Наконец, стратегия требует, чтобы цена закрытия была ниже средней трассы в Блинн-Белле. Это означает, что цена уже ниже нормального диапазона, что также дает лучшие возможности для покупки.

Когда все вышеперечисленные условия выполнены одновременно, эта стратегия создает сигнал покупки и создает хорошую позицию.

Анализ преимуществ

По словам одного из участников, "это очень важно, потому что мы знаем, что мы должны быть готовы к тому, что произойдет в будущем".

  1. Использование различных показателей для определения дна гарантирует точность идентификации дна.
  2. Использование MACD для определения обратного сигнала является опытным методом торговли.
  3. В то же время, выявление перепродажи и неожиданности предотвращает риск ложного прорыва.
  4. Консервативный контроль позиций, размещение позиций только в ключевых точках, избегание чрезмерной торговли

Анализ рисков

В то же время в этой стратегии есть некоторые риски:

  1. Рынок может упасть еще больше и не остановить потерю вовремя
  2. Некоторые комбинации условий определяют дно, и в некоторых сценариях оно может быть упущено.
  3. Требуется ручное определение параметров, таких как порог RSI, что может повлиять на стратегическую эффективность.

Для этих рисков можно оптимизировать их путем отслеживания остановочных потерь в режиме реального времени, регулирования диапазонов параметров и т.д.

Оптимизация

Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих направлениях:

  1. Добавление адаптивных механизмов остановки, позволяющих гибко адаптировать место остановки в зависимости от степени волатильности рынка
  2. Опробовать и оптимизировать условия для определения оптимальных параметров сигналов покупки
  3. Добавление алгоритмов машинного обучения, автоматическое распознавание параметров и правил торговли
  4. Добавление модулей для определения трендов, чтобы избежать ошибочного вхождения в рынок в условиях тренда
  5. В сочетании с такими показателями, как изменение объема торговли, повышается способность судить о нижнем уровне

Подведение итогов

Стратегия ловцов на нижнем уровне заключается в том, чтобы покупать и получать чрезмерную прибыль, захватив ключевые нижние точки. Эта стратегия определяет устойчивость нижнего уровня, а также сочетает в себе различные фильтрующие условия для предотвращения ложных сигналов. Если параметры настроены правильно, контроль за остановкой и убытками на месте, эта стратегия может иметь хорошие результаты в краткосрочной торговле на рынке цифровых валют.

/*backtest
start: 2023-01-30 00:00:00
end: 2024-02-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MACD Divergence Strategy", shorttitle="Strategy: MACD Dive", overlay=true)

// MACD设置
fastLength = input.int(12, "Fast Length")
slowLength = input.int(26, "Slow Length")
signalSmoothing = input.int(9, "Signal Smoothing")

[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalSmoothing)

// 计算99日EMA均线
ema99 = ta.ema(close, 99)

// 计算RSI
rsiLength = input.int(14, title="RSI Length")
rsi = ta.rsi(close, rsiLength)

// 计算布林带中轨
length = input.int(20, "BB Length")
src = input(close, "Source")
mult = input.float(2.0, "BB StdDev")
basis = ta.sma(src, length)

// 买入筛选条件
priceLow = ta.lowest(low[1], 60)
macdLow = ta.lowest(macdLine[1], 60)
divergence = low < priceLow and macdLine > macdLow

allHighsBelowEma99 = true
for i = 0 to 14
    if high[i] > ema99
        allHighsBelowEma99 := false

rsiBelow = rsi < 31.1
priceDifference = (high - low) / low * 100

buySignal1 = divergence and allHighsBelowEma99 and rsiBelow
buySignal2 = high < ema99 and priceDifference >= 3 and close < open and high < basis 
buySignal3 = buySignal1 or buySignal2

// 定义一个变量来存储买入时的价格
var float buyPrice = na

// 买入逻辑
if buySignal3
    buyPrice := close // 存储买入时的价格
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

// 止盈和止损条件
longTakeProfit = buyPrice * 1.1 // 止盈设为买入价格的1.2倍
longStopLoss = buyPrice * 0.98// 止损设为买入价格的0.99倍

// 应用止盈和止损
strategy.exit("Exit", "Buy", limit=longTakeProfit, stop=longStopLoss)
// 绘制买入信号
plotshape(series=buySignal3, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
Больше информации

2019 - FMZ - Изобретатели количественно