В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Динамический пороговый тренд Fisher Transform в соответствии со стратегией

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-06-17 15:01:19
Тэги:

Обзор

Динамическая стратегия преобразования Фишера использует индикатор преобразования Фишера для выявления изменений в ценовых тенденциях. Стратегия использует преобразование Фишера для нормализации цен на стандартную шкалу, что облегчает обнаружение потенциальных точек переворота тренда. Динамически регулируя пороги, стратегия адаптируется к различным рыночным условиям и улучшает точность распознавания тренда. Когда значение преобразования Фишера пересекает положительные или отрицательные пороги, стратегия генерирует сигналы купли или продажи для следования рыночным тенденциям.

Принцип стратегии

Вычислить значение преобразования Фишера: на основе исторических высоких и низких цен, нормализуйте текущую цену, чтобы получить значение преобразования Фишера между -0,999 и 0,999.
Динамический порог: динамически корректировать порог для сигналов купли и продажи на основе исторической волатильности значения Fisher Transform для адаптации к различным состояниям рынка.
Определение тенденции: Определение изменений ценовых тенденций путем сравнения текущего значения Fisher Transform с значениями двух предыдущих периодов.
Сигналы покупки и продажи: генерация сигнала покупки, когда значение Fisher Transform переходит отрицательный порог снизу, и генерация сигнала продажи, когда значение Fisher Transform переходит положительный порог сверху.

Анализ преимуществ

Динамическая корректировка порога: адаптивно корректировать пороги покупки и продажи на основе волатильности рынка для повышения точности оценки тренда.
Отслеживание тенденций: индикатор Fisher Transform позволяет эффективно отслеживать рыночные тенденции и торговать в соответствии с ними.
Уменьшение шума цен: Трансформа Фишера нормализует цены, помогая уменьшить влияние шума цен на суждение о тренде.
Интуитивное отображение графика: стратегия отображает кривую и пороговые линии Fisher Transform на графике, позволяя трейдерам визуально наблюдать за рыночными тенденциями и сигналами покупки / продажи.

Анализ рисков

Риск оптимизации параметров: эффективность стратегии зависит от выбора таких параметров, как период трансформации Фишера и метод расчета динамического порога.
Отставание в распознавании тренда: индикатор Fisher Transform имеет определенное отставание в оценке тенденций цен, которые могут пропустить некоторые движения тренда.
Плохая производительность на нестабильных рынках: при нестабильных рыночных условиях частые изменения тренда могут привести к тому, что стратегия будет генерировать больше ложных сигналов, что приведет к не оптимальным торговым показателям.
Экстремальный рыночный риск: при экстремальных рыночных условиях (таких как быстрые и существенные изменения) индикатор Fisher Transform может потерпеть неудачу, в результате чего стратегия принимает неправильные торговые решения.

Направление оптимизации

Оптимизация параметров: оптимизация ключевых параметров, таких как период трансформации Фишера и динамический метод расчета порога, чтобы улучшить адаптивность стратегии к различным состояниям рынка.
Фильтрация сигналов: в дополнение к распознаванию трендов, внедряйте другие технические индикаторы или индикаторы настроения рынка для подтверждения торговых сигналов и повышения надежности сигналов.
Стоп-потеря и получение прибыли: устанавливаются разумные правила стоп-потерь и получение прибыли для контроля риска единой сделки и улучшения соотношения риска и прибыли стратегии.
Управление позициями: динамическая корректировка размеров позиций на основе таких факторов, как сильная тенденция рынка и волатильность цен, для снижения риска держания.

Резюме

Стратегия Fisher Transform Dynamic Threshold Trend Following идентифицирует изменения в ценовых тенденциях с использованием индикатора Fisher Transform и динамических порогов, адаптируясь к различным состояниям рынка. Стратегия эффективно улавливает рыночные тенденции и позволяет торговать в соответствии с тенденцией. К ее преимуществам относятся динамическая коррекция порога, снижение шума цен и интуитивное отображение графиков.

/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Qiuboneminer -  Fisher Transform", overlay=true)

// Parámetros
Len = input.int(10, minval=1)
mult1 = input.int(1, minval=1)
threshold = 2.6

// Función Fisher Transform
fish(Length, timeMultiplier) =>
    var float nValue1 = na
    var float nFish = na
    xHL2 = hl2
    xMaxH = ta.highest(xHL2, Length * timeMultiplier)
    xMinL = ta.lowest(xHL2, Length * timeMultiplier)
    nValue1 := 0.33 * 2 * ((xHL2 - xMinL) / (xMaxH - xMinL) - 0.5) + 0.67 * nz(nValue1[1])
    nValue2 = if nValue1 > 0.99
        0.999
    else if nValue1 < -0.99
        -0.999
    else
        nValue1
    nFish := 0.5 * math.log((1 + nValue2) / (1 - nValue2)) + 0.5 * nz(nFish[1])
    nFish

// Cálculo del Fisher Transform para mult1
Fisher1 = fish(Len, mult1)

// Condiciones de entrada y salida
longCondition = Fisher1 > nz(Fisher1[1]) and nz(Fisher1[1]) <= nz(Fisher1[2]) and Fisher1 < -threshold
shortCondition = Fisher1 < nz(Fisher1[1]) and nz(Fisher1[1]) >= nz(Fisher1[2]) and Fisher1 > threshold

// Estrategia de entrada
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Ploteo del Fisher Transform
plot(Fisher1, color=(Fisher1 > nz(Fisher1[1]) ? color.rgb(34, 255, 0) : color.rgb(255, 0, 212)), title="Fisher TF:1")

// Ploteo de líneas de umbral
hline(threshold, "Umbral Superior", color=color.rgb(255, 0, 0), linestyle=hline.style_dotted)
hline(-threshold, "Umbral Inferior", color=#008704, linestyle=hline.style_dotted)

Больше