Эта стратегия называется
Основным показателем этой стратегии является индекс истинной прочности (ТСИ).
ТСОС = 100 * (PC1/PC2)
где PC1 и PC2 представляют собой двойные экспоненциальные скользящие средние скорости изменения цен и абсолютное значение скорости изменения цен соответственно. Двойная экспоненциальная скользящая средняя рассчитывается, сначала применяя к скорости изменения цен экспоненциальную скользящую среднюю с одной длиной, а затем применяя другую более короткую экспоненциальную скользящую среднюю к полученной скользящей средней. Это двойное сглаживание может лучше устранить случайность в скорости изменения цен и улучшить стабильность индикатора TSI.
После расчета значения ТСО стратегия также рассчитывает линию сигнала для значения ТСО. Линия сигнала определяется как экспоненциальная скользящая средняя стоимости ТСО за определенный период. В фактической торговле стратегия оценивает рыночные тенденции и генерирует торговые сигналы, наблюдая взаимосвязь между значением ТСО и его линией сигнала. Когда значение ТСО пересекает линию сигнала, это сигнал покупки. Когда значение ТСО пересекает ниже линии сигнала, это сигнал продажи.
Еще одна особенность этой стратегии заключается в том, что размер торгов динамически корректируется. Код стратегии устанавливает начальный капитал и коэффициент рискового воздействия в качестве входных параметров. Эти два параметра сочетаются с текущей ценой акции для динамического расчета количества сделанных контрактов или рискового воздействия. Это может лучше контролировать общий риск всей стратегии.
Динамическая стратегия двойной экспоненциальной скользящей средней имеет несколько преимуществ:
Он использует индикатор ТСОС, который применяет двойную экспоненциальную сглаживание, что делает его менее чувствительным к шуму рынка и способным генерировать более точные сигналы.
Он основан на проверенном принципе пересечения индикатора и его сигнальной линии для генерации торговых сигналов.
Стратегия динамически корректирует размер позиции на основе бюджета риска.
Он работает на ежедневных и еженедельных временных рамок, подходящих как для свинговой торговли, так и для позиционной торговли.
Его легко реализовать в ботах и других торговых системах из-за простой логики входа / выхода.
Не так много параметров для настройки, что позволяет легко оптимизировать систему.
Эти преимущества вместе делают его надежной и универсальной торговой стратегией для трейдеров.
В то время как динамическая двойная экспоненциальная стратегия торговли скользящей средней имеет много преимуществ, она также имеет некоторые внутренние риски, как и большинство стратегий акций:
Поскольку ТСОС и линия сигналов основаны на исторических данных о ценах, всегда существует риск ошибочных сигналов, особенно в условиях волатильности рынка.
Если рынок колеблется вокруг нулевой линии индикатора ТСО, могут возникнуть сбои, что может привести к потерям.
Большие движения разрыва могут привести к тому, что стратегия закрывается с убытком, поскольку она не смогла выйти вовремя.
Если на рынке продолжается сильная тенденция, ТСД может преждевременно изменить тенденцию, что приведет к упущенной прибыли.
В связи с эффектом рычага возможны убытки, превышающие пределы, установленные параметрами риска.
Эти риски, однако, могут быть смягчены такими аспектами, как размещение позиций, остановка потерь и другие методы управления рисками. Кроме того, параметры и фильтры могут быть дополнительно оптимизированы для максимальной производительности в различных рыночных условиях.
Некоторые идеи для оптимизации этой стратегии включают:
Тестирование различных комбинаций параметров двойного сглаживания, чтобы найти комбинацию, которая генерирует наиболее точные торговые сигналы.
Добавление фильтров на основе волатильности, объема торговли или других показателей для уменьшения ненужных торговых сигналов.
Включение логики остановки потерь. Например, остановка, когда значение TSI пересекает нулевую линию. Это может уменьшить ненужные потери.
Оценка эффективности различных торговых инструментов, таких как индексы, сырьевые товары и т. д. в рамках этой стратегии.
Выборочная фильтрация торговых инструментов, например, оценка показателей ликвидности, волатильности инструментов и выбор инструментов с более высокими параметрами.
Использование методов машинного обучения, таких как анализ ходьбы вперед, для выбора оптимальных комбинаций параметров. Это может уменьшить предвзятость человека в отборе и получить лучшие параметры.
Использование нескольких наборов параметров на основе различных рыночных режимов и динамическое переключение между ними. Например, более агрессивные параметры во время бычьих рынков и консервативные параметры во время медвежьих рынков.
Проверяя и оптимизируя различные аспекты вышеперечисленного, существует потенциал для дальнейшего улучшения стабильности и рентабельности этой стратегии.
В целом, эта стратегия использует двойные экспоненциальные свойства сглаживания индикатора TSI для разработки относительно стабильной и надежной стратегии торговли акциями. Благодаря динамической корректировке размеров позиций можно эффективно контролировать общий уровень риска. Стратегия сочетает в себе преимущества, пригодные как для краткосрочной, так и для средне-долгосрочной торговли.
Конечно, как и большинство количественных торговых стратегий, эта стратегия также имеет некоторые ограничения, в основном отражающиеся в том, что она подвержена влиянию резких колебаний рынка.
/*backtest start: 2024-01-06 00:00:00 end: 2024-02-05 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © shankardey7310 //@version=5 strategy("TSI STOCKS", shorttitle="TSI", overlay=true) initialCapital = input(10000, title="Initial Capital") riskPercent = input(1, title="Risk Percentage") / 100 longLength = input(12, title="Long Length") shortLength = input(9, title="Short Length") signalLength = input(12, title="Signal Length") price = close pc = ta.change(price) double_smooth(src, long, short) => first_smooth = ta.ema(src, long) ta.ema(first_smooth, short) double_smoothed_pc = double_smooth(pc, longLength, shortLength) double_smoothed_abs_pc = double_smooth(math.abs(pc), longLength, shortLength) tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc) tsi_signal = ta.ema(tsi_value, signalLength) riskAmount = (initialCapital * riskPercent) / close if (tsi_value > tsi_signal and tsi_value[1] <= tsi_signal[1]) strategy.entry("Long", strategy.long) if (tsi_value < tsi_signal and tsi_value[1] >= tsi_signal[1]) strategy.close("Long") plot(tsi_value, title="True Strength Index", color=#2962FF) plot(tsi_signal, title="Signal", color=#E91E63) hline(0, title="Zero", color=#787B86)