Inside The Alligator Trading Strategies With Advanced Analysis In Python

CodeTrading

11 Apr 202416:11

Summary

TLDR本视频测试了一种声称是最佳的鳄鱼指标策略，使用Python进行回测。该策略基于三条不同长度的移动平均线，通过设置偏移量来确定市场趋势。视频详细介绍了如何在15分钟的时间框架内运用这一策略，并通过自动优化参数进行回测，尽管回测结果显示该指标的收益并不理想。最终，视频呼吁观众分享使用鳄鱼指标的其他策略和建议，以帮助改进测试方法。

Takeaways

😀 今天我们在 Python 中测试了全鳄鱼指标，探索其最佳策略与盈利结果。
📈 全鳄鱼指标由三条移动平均线构成，传统值为 13、8 和 5，本次我们使用 8、5 和 3。
🤔 添加移动平均线的偏移值引发了疑问，因为指标本身已经滞后，增加滞后是否合理。
🔍 策略基于三条移动平均线的相对位置来确认趋势，上升趋势需要快速、慢速和中速移动平均线依次排列。
⏳ 在进行测试时，我们不仅查看当前蜡烛，还分析了一段时间内的蜡烛，以增强信号的可靠性。
📉 为了确认趋势，我们设置了条件：在上涨趋势中，需等待蜡烛收盘低于中速移动平均线。
💰 止损和获利目标是根据开盘价的百分比设定的，且获利目标是止损距离的倍数。
📊 在对 2023 年至 2024 年的 EUR/USD 数据进行回测时，我们使用了 15 分钟的时间框架。
📝 回测结果显示，最佳情况下收益率为 15%，但胜率仅为 47%，这表明策略效果一般。
🛠️ 鼓励观众分享他们对全鳄鱼指标的使用经验和建议，以便在未来的讨论中改进策略。

Q & A

什么是全igator指标，它是如何工作的？
-全igator指标由三条不同长度的移动平均线组成，通常为5、8和13，但在此策略中进行了偏移以增加滞后性。它通过这些移动平均线的顺序来确定趋势方向。
在测试中，如何判断市场处于上涨趋势？
-如果快速移动平均线位于中间移动平均线和慢速移动平均线之上，则判断为上涨趋势。
策略中如何识别出市场的下跌趋势？
-当快速移动平均线低于中间和慢速移动平均线时，即可判断为下跌趋势。
在进行回测时，使用了什么样的数据？
-使用了2023年到2024年期间的EUR/USD 15分钟蜡烛图数据进行回测。
在回测中，如何设置止损和止盈？
-止损设置在开盘价下方的x%处，止盈则是止损距离乘以止盈与止损比例进行计算。
回测结果显示了怎样的年化收益率？
-经过回测，年化收益率约为15%。
全igator指标的夏普比率是多少？
-全igator指标的夏普比率约为1。
回测中最大回撤和平均回撤分别是多少？
-最大回撤为-7%，平均回撤为-0.7%。
策略的胜率是多少？
-该策略的胜率为47%。
如果观众对全igator指标有不同的使用建议，他们应该怎么做？
-观众可以在评论区分享他们的建议和使用经验，视频制作者可能会在未来的视频中讨论这些想法。