Двойной случайный фильтр - это стратегию чувствительного дифференцированного анализа, которая используется для выявления потенциальных покупок и продаж путем обнаружения отклонений между дифференцированным аналитическим показателем (AO) и ценовым действием, в сочетании с состоянием перепродажи на случайных показателях в качестве дополнительного фильтрационного условия.
Эта стратегия состоит из следующих компонентов:
Расчет дифференцированного анализа (AO): АО - это дефицит простой движущейся средней (SMA) на 5-м и 34-м периодах HL2, используемый для идентификации толкательной динамики рыночной динамики.
Случайный индикатор: случайный индикатор измеряет динамику и ее потенциальные переломные моменты путем сравнения цены закрытия с ценовым диапазоном в течение определенного периода. Здесь используется 14-х периодов случайный индикатор (stochK) и его 3-х периодов SMA (stochD) для идентификации состояния перепродажи.
Логика обнаружения отклонения: когда цена движется в одном направлении (верх или вниз), а AO движется в противоположном направлении, обнаруживается наличие отклонения. Здесь используется упрощенная логика обнаружения отклонения.
Случайный индикатор фильтрации: сигнал фильтруется через состояние случайного индикатора, который требует, чтобы сигнал продали в состоянии перекупки, а сигнал купили в состоянии перепродажи.
Рисование сигналов: рисование на графике торговых сигналов, подтвержденных фильтром, с помощью формы.
Стратегия входа: больше делать при подтверждении сигналов входа с несколькими головами, больше делать при подтверждении сигналов входа с несколькими головами.
Эта стратегия сочетает в себе преимущества трендоучения и обратного распознавания, повышает надежность; конкретные преимущества:
AO помогает идентифицировать изменения в краткосрочных тенденциях на рынке, а отклонения от цены как источник стратегических сигналов являются более надежными.
Проверка состояния случайных показателей, чтобы избежать создания ложных сигналов при отсутствии перепродажи.
В результате, поскольку рынок не имеет высокой производительности, он может быть использован в качестве инструмента для определения качества.
Сигналы входа в стратегию четкие, правила работы простые и простые в реализации.
Выбор показателей и параметров рационален, эффективность регенерации лучше, а эффективность проверки на месте лучше.
В то же время в этой стратегии есть определенные риски, в основном:
Определение отклонения от сигнала слишком просто и может привести к ошибкам. Риск ошибки можно уменьшить путем оптимизации логики входа.
Параметры показателя находятся в статической настройке, эффект может отличаться в зависимости от условий рынка. Параметры могут быть улучшены путем оптимизации параметров или адаптации параметров.
Случайная фильтрация показателей может упустить часть торговых возможностей.
Контроль позиций с несколькими вакансиями не является строгим и не может хорошо контролировать убытки. Можно установить условия остановки потерь или оптимизировать правила управления позициями.
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Оптимизировать логику распознавания отклонения от сигнала, улучшить качество сигнала.
Испытать различные комбинации параметров, чтобы найти оптимальные параметры.
Повышение стратегии остановки потерь и жесткое регулирование потерь на одном счете.
Оптимизировать масштаб открытых позиций и стратегию управления позициями.
Внедрение алгоритмов машинного обучения для динамической оптимизации параметров и правил.
Появление новых источников данных позволяет реализовать многофакторный подход.
Стратегия чувствительного дифференцированного анализа с двойным случайным фильтром в сочетании с фильтрацией случайных показателей посредством AO и сигналов отклонения от цены обеспечивает эффективное сочетание улавливания тенденций и обратного распознавания. Стратегия имеет четкие правила работы, хорошие показатели обратного измерения и имеет сильную ценность в реальном мире. Благодаря постоянной оптимизации можно ожидать лучших аналогичных сделок и реальных эффектов.
/*backtest start: 2024-01-01 00:00:00 end: 2024-01-31 23:59:59 period: 4h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("Fixed AO Divergence Strategy", shorttitle="Fixed AO+Stoch", overlay=true) // Calculate Awesome Oscillator ao() => ta.sma(hl2, 5) - ta.sma(hl2, 34) aoVal = ao() // Stochastic Oscillator stochK = ta.stoch(close, high, low, 14) stochD = ta.sma(stochK, 3) // Simplify the divergence detection logic // For educational purposes, we will define a basic divergence detection mechanism // Real-world application would require more sophisticated logic // Detect bullish and bearish divergences based on AO and price action bullishDivergence = (close > close[1]) and (aoVal < aoVal[1]) bearishDivergence = (close < close[1]) and (aoVal > aoVal[1]) // Stochastic Overbought/Oversold conditions stochOverbought = (stochK > 80) and (stochD > 80) stochOversold = (stochK < 20) and (stochD < 20) // Filtered signals confirmedBullishSignal = bullishDivergence and stochOversold confirmedBearishSignal = bearishDivergence and stochOverbought // Plot signals plotshape(series=confirmedBullishSignal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, title="Bullish Divergence", text="BUY") plotshape(series=confirmedBearishSignal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, title="Bearish Divergence", text="SELL") // Strategy Entry if (confirmedBullishSignal) strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long Entry") if (confirmedBearishSignal) strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short Entry")