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Double Vegas Channel Volatilitätsbereinigte SuperTrend Quantitative Handelsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-06-03 11:16:38
Tags:ATRSMAGeschlechtskrankheitenHLC3

Übersicht

Die Double Vegas Channel Volatility-Adjusted SuperTrend Quantitative Trading Strategy ist ein fortschrittliches quantitatives Handelssystem, das zwei Vegas Channel Volatility-Adjusted SuperTrend Indikatoren mit verschiedenen Parameter-Einstellungen kombiniert. Es zielt darauf ab, Markttrends genauer zu erfassen und Trades zu generieren, die mit der Gesamtmarktrichtung übereinstimmen. Die Strategie integriert Volatilitätsanpassungen und nutzt die Breite des Vegas Channel, um die SuperTrend-Berechnungen zu optimieren, was zu einem dynamischen und reaktionsschnellen Handelssystem führt. Darüber hinaus enthält die Strategie anpassbare Take-Profit- und Stop-Loss-Level, was einen robusten Rahmen für das Risikomanagement bietet.

Strategieprinzip

Die Strategie beginnt mit der Berechnung des Vegas-Kanals, der aus dem einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) und der Standardabweichung (STD) der Schlusskurs über eine bestimmte Fensterlänge abgeleitet wird. Dieser Kanal hilft, die Marktvolatilität zu messen und bildet die Grundlage für die Anpassung des SuperTrend-Indikators. Als nächstes werden die Durchschnittliche Wahre Bandbreite (ATR) und der angepasste Multiplikator verwendet, um die oberen und unteren Schwellen des SuperTrends zu bestimmen. Der Markttrend wird durch den Vergleich der Schlusskurs mit den SuperTrend-Schwellen bestimmt. Handelssignale werden nur erzeugt, wenn beide SuperTrend-Indikatoren in die gleiche Marktrichtung ausgerichtet sind.

Strategische Vorteile

Der Hauptvorteil der Double Vegas Channel Volatility-Adjusted SuperTrend Quantitative Trading Strategy liegt in der Fähigkeit, den SuperTrend-Indikator dynamisch anzupassen, um sich an sich ändernde Marktbedingungen anzupassen. Durch die Einbeziehung der Breite des Vegas Channel kann die Strategie besser auf die Marktvolatilität reagieren und die Genauigkeit der Trendidentifizierung verbessern. Darüber hinaus bietet die Verwendung von zwei SuperTrend-Indikatoren mit unterschiedlichen Parameter-Einstellungen einen umfassenderen Überblick über den Markt, der dazu beiträgt, Trends zu bestätigen und falsche Signale auszufiltern. Die anpassbaren Take-Profit- und Stop-Loss-Level verbessern die Risikomanagementfähigkeiten der Strategie weiter.

Strategische Risiken

Obwohl die Strategie darauf abzielt, die Genauigkeit der Trendidentifizierung zu verbessern, bestehen immer noch einige Risiken. Erstens kann die Strategie während Perioden extrem hoher Volatilität oder unklarer Marktrichtung falsche Handelssignale erzeugen. Zweitens kann zu häufiger Handel zu hohen Transaktionskosten führen, was sich auf die Gesamtleistung der Strategie auswirkt. Um diese Risiken abzuschwächen, können Händler die Optimierung der Strategieparameter wie die Anpassung der ATR-Perioden, die Länge des Vegas Channel-Fensters und die SuperTrend-Multiplikatoren an spezifische Marktbedingungen in Betracht ziehen. Darüber hinaus ist die Festlegung geeigneter Take-Profit- und Stop-Loss-Niveaus entscheidend, um potenzielle Verluste zu kontrollieren.

Strategieoptimierungsrichtlinien

Die Double Vegas Channel Volatility-Adjusted SuperTrend Quantitative Trading Strategy kann auf verschiedene Arten optimiert werden. Eine mögliche Optimierungsrichtung besteht darin, zusätzliche technische Indikatoren wie den Relative Strength Index (RSI) oder die Moving Average Convergence Divergence (MACD) zu integrieren, um die Zuverlässigkeit der Trendbestätigung zu erhöhen. Eine andere Optimierungsrichtung besteht darin, adaptive Mechanismen einzuführen, die die Strategieparameter dynamisch an die Marktbedingungen anpassen. Dies kann mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen oder regelbasierten Ansätzen erreicht werden. Darüber hinaus kann die Optimierung der Halteperioden und der Gewinn-/Stopp-Verlustniveaus auch die Gesamtleistung der Strategie verbessern.

Zusammenfassung

Zusammenfassend ist die Double Vegas Channel Volatility-Adjusted SuperTrend Quantitative Trading Strategy ein leistungsfähiges Handelssystem, das die Trendenkennzeichnungsgenauigkeit verbessert, indem es Volatilitätsanpassungen integriert und die Breite des Vegas Channel nutzt. Die Strategie verwendet zwei SuperTrend-Indikatoren mit verschiedenen Parameter-Einstellungen, um eine umfassendere Marktperspektive zu bieten. Während die Strategie ein großes Potenzial aufweist, sollten die damit verbundenen Risiken mit Vorsicht angesprochen werden. Durch die Optimierung der Strategieparameter, die Einbeziehung zusätzlicher technischer Indikatoren und die Implementierung adaptiver Mechanismen kann die Leistung der Strategie weiter verbessert werden.

/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 3h
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/
// © PresentTrading

// The "Double Vegas SuperTrend Enhanced" strategy uses two SuperTrend indicators with different ATR and Vegas Channel settings 
// to identify market trends and generate trades. Trades are executed only when both SuperTrends align in the same direction. 
// The strategy includes configurable take-profit and stop-loss levels, and plots the SuperTrend levels on the chart.

//@version=5
strategy("Double Vegas SuperTrend Enhanced - Strategy [presentTrading]", shorttitle="Double Vegas SuperTrend Enhanced - Strategy [presentTrading]", overlay=true, overlay = false, 
 precision=3, commission_value= 0.1, commission_type=strategy.commission.percent, slippage= 1, currency=currency.USD, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, 
 default_qty_value = 10, initial_capital= 10000)


// Input settings allow the user to customize the strategy's parameters.
tradeDirectionChoice = input.string(title="Trade Direction", defval="Both", options=["Long", "Short", "Both"]) // Option to select the trading direction

// Settings for the first Vegas SuperTrend
atrPeriod1 = input(10, "ATR Period for SuperTrend 1") // Length of the ATR for volatility measurement
vegasWindow1 = input(100, "Vegas Window Length 1") // Length of the moving average for the Vegas Channel
superTrendMultiplier1 = input(5, "SuperTrend Multiplier Base 1") // Base multiplier for the SuperTrend calculation
volatilityAdjustment1 = input.float(5, "Volatility Adjustment Factor 1") // Factor to adjust the SuperTrend sensitivity to the Vegas Channel width

// Settings for the second Vegas SuperTrend
atrPeriod2 = input(5, "ATR Period for SuperTrend 2") // Length of the ATR for volatility measurement
vegasWindow2 = input(200, "Vegas Window Length 2") // Length of the moving average for the Vegas Channel
superTrendMultiplier2 = input(7, "SuperTrend Multiplier Base 2") // Base multiplier for the SuperTrend calculation
volatilityAdjustment2 = input.float(7, "Volatility Adjustment Factor 2") // Factor to adjust the SuperTrend sensitivity to the Vegas Channel width

// Settings for Hold Days and TPSL Conditions
useHoldDays = input.bool(true, title="Use Hold Days")
holdDays = input.int(5, title="Hold Days", minval=1, maxval=60, step=1)
TPSLCondition = input.string("None", "TPSL Condition", options=["TP", "SL", "Both", "None"])
takeProfitPerc = input(30.0, title="Take Profit (%)")
stopLossPerc = input(20.0, title="Stop Loss (%)")

// Calculate the first Vegas Channel using a simple moving average and standard deviation.
vegasMovingAverage1 = ta.sma(close, vegasWindow1)
vegasChannelStdDev1 = ta.stdev(close, vegasWindow1)
vegasChannelUpper1 = vegasMovingAverage1 + vegasChannelStdDev1
vegasChannelLower1 = vegasMovingAverage1 - vegasChannelStdDev1

// Adjust the first SuperTrend multiplier based on the width of the Vegas Channel.
channelVolatilityWidth1 = vegasChannelUpper1 - vegasChannelLower1
adjustedMultiplier1 = superTrendMultiplier1 + volatilityAdjustment1 * (channelVolatilityWidth1 / vegasMovingAverage1)

// Calculate the first SuperTrend indicator values.
averageTrueRange1 = ta.atr(atrPeriod1)
superTrendUpper1 = hlc3 - (adjustedMultiplier1 * averageTrueRange1)
superTrendLower1 = hlc3 + (adjustedMultiplier1 * averageTrueRange1)
var float superTrendPrevUpper1 = na
var float superTrendPrevLower1 = na
var int marketTrend1 = 1

// Update SuperTrend values and determine the current trend direction for the first SuperTrend.
superTrendPrevUpper1 := nz(superTrendPrevUpper1[1], superTrendUpper1)
superTrendPrevLower1 := nz(superTrendPrevLower1[1], superTrendLower1)
marketTrend1 := close > superTrendPrevLower1 ? 1 : close < superTrendPrevUpper1 ? -1 : nz(marketTrend1[1], 1)
superTrendUpper1 := marketTrend1 == 1 ? math.max(superTrendUpper1, superTrendPrevUpper1) : superTrendUpper1
superTrendLower1 := marketTrend1 == -1 ? math.min(superTrendLower1, superTrendPrevLower1) : superTrendLower1
superTrendPrevUpper1 := superTrendUpper1
superTrendPrevLower1 := superTrendLower1

// Calculate the second Vegas Channel using a simple moving average and standard deviation.
vegasMovingAverage2 = ta.sma(close, vegasWindow2)
vegasChannelStdDev2 = ta.stdev(close, vegasWindow2)
vegasChannelUpper2 = vegasMovingAverage2 + vegasChannelStdDev2
vegasChannelLower2 = vegasMovingAverage2 - vegasChannelStdDev2

// Adjust the second SuperTrend multiplier based on the width of the Vegas Channel.
channelVolatilityWidth2 = vegasChannelUpper2 - vegasChannelLower2
adjustedMultiplier2 = superTrendMultiplier2 + volatilityAdjustment2 * (channelVolatilityWidth2 / vegasMovingAverage2)

// Calculate the second SuperTrend indicator values.
averageTrueRange2 = ta.atr(atrPeriod2)
superTrendUpper2 = hlc3 - (adjustedMultiplier2 * averageTrueRange2)
superTrendLower2 = hlc3 + (adjustedMultiplier2 * averageTrueRange2)
var float superTrendPrevUpper2 = na
var float superTrendPrevLower2 = na
var int marketTrend2 = 1

// Update SuperTrend values and determine the current trend direction for the second SuperTrend.
superTrendPrevUpper2 := nz(superTrendPrevUpper2[1], superTrendUpper2)
superTrendPrevLower2 := nz(superTrendPrevLower2[1], superTrendLower2)
marketTrend2 := close > superTrendPrevLower2 ? 1 : close < superTrendPrevUpper2 ? -1 : nz(marketTrend2[1], 1)
superTrendUpper2 := marketTrend2 == 1 ? math.max(superTrendUpper2, superTrendPrevUpper2) : superTrendUpper2
superTrendLower2 := marketTrend2 == -1 ? math.min(superTrendLower2, superTrendPrevLower2) : superTrendLower2
superTrendPrevUpper2 := superTrendUpper2
superTrendPrevLower2 := superTrendLower2

// Enhanced Visualization
// Plot the SuperTrend and Vegas Channel for visual analysis for both lengths.
plot(marketTrend1 == 1 ? superTrendUpper1 : na, "SuperTrend Upper 1", color=color.green, linewidth=2)
plot(marketTrend1 == -1 ? superTrendLower1 : na, "SuperTrend Lower 1", color=color.red, linewidth=2)

plot(marketTrend2 == 1 ? superTrendUpper2 : na, "SuperTrend Upper 2", color=color.rgb(31, 119, 130), linewidth=2)
plot(marketTrend2 == -1 ? superTrendLower2 : na, "SuperTrend Lower 2", color=color.rgb(120, 42, 26), linewidth=2)

// Detect trend direction changes and plot entry/exit signals for both lengths.
trendShiftToBullish1 = marketTrend1 == 1 and marketTrend1[1] == -1
trendShiftToBearish1 = marketTrend1 == -1 and marketTrend1[1] == 1

trendShiftToBullish2 = marketTrend2 == 1 and marketTrend2[1] == -1
trendShiftToBearish2 = marketTrend2 == -1 and marketTrend2[1] == 1

// Define conditions for entering long or short positions, and execute trades based on these conditions for both lengths.
enterLongCondition1 = marketTrend1 == 1
enterShortCondition1 = marketTrend1 == -1

enterLongCondition2 = marketTrend2 == 1
enterShortCondition2 = marketTrend2 == -1

// Entry conditions: Both conditions must be met for a trade to be executed.
enterLongCondition = enterLongCondition1 and enterLongCondition2 and not na(superTrendPrevUpper1[1]) and not na(superTrendPrevUpper2[1])
enterShortCondition = enterShortCondition1 and enterShortCondition2 and not na(superTrendPrevLower1[1]) and not na(superTrendPrevLower2[1])

// Variables to track entry times
var float longEntryTime = na
var float shortEntryTime = na

// Variables to track whether we have recently exited a trade to prevent re-entry in the same trend
var bool recentlyExitedLong = false
var bool recentlyExitedShort = false

// Check trade direction choice before executing trade entries.
if (enterLongCondition and (tradeDirectionChoice == "Long" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size < 0)
        strategy.close("Short Position")
    strategy.entry("Long Position", strategy.long)
    longEntryTime := time
    recentlyExitedLong := false
    recentlyExitedShort := false

if (enterShortCondition and (tradeDirectionChoice == "Short" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.close("Long Position")
    strategy.entry("Short Position", strategy.short)
    shortEntryTime := time
    recentlyExitedShort := false
    recentlyExitedLong := false

// Exit conditions: Either condition being met will trigger an exit.
exitLongCondition = marketTrend1 == -1 or marketTrend2 == -1
exitShortCondition = marketTrend1 == 1 or marketTrend2 == 1

// Close positions based on exit conditions or hold days.
if (useHoldDays and not na(longEntryTime) and (time >= longEntryTime + holdDays * 86400000) and strategy.position_size > 0)
    strategy.close("Long Position")
    longEntryTime := na
    recentlyExitedLong := true

if (useHoldDays and not na(shortEntryTime) and (time >= shortEntryTime + holdDays * 86400000) and strategy.position_size < 0)
    strategy.close("Short Position")
    shortEntryTime := na
    recentlyExitedShort := true

if (not useHoldDays and exitLongCondition and strategy.position_size > 0)
    strategy.close("Long Position")
    longEntryTime := na
    recentlyExitedLong := true

if (not useHoldDays and exitShortCondition and strategy.position_size < 0)
    strategy.close("Short Position")
    shortEntryTime := na
    recentlyExitedShort := true

// Reset recently exited flags on trend change to allow re-entry on a new trend
if (trendShiftToBullish1 or trendShiftToBullish2)
    recentlyExitedLong := false

if (trendShiftToBearish1 or trendShiftToBearish2)
    recentlyExitedShort := false

// Conditional Profit and Loss Management
if (TPSLCondition == "TP" or TPSLCondition == "Both") 
    // Apply take profit conditions
    strategy.exit("TakeProfit_Long", "Long Position", limit=close * (1 + takeProfitPerc / 100))
    strategy.exit("TakeProfit_Short", "Short Position", limit=close * (1 - takeProfitPerc / 100))

if (TPSLCondition == "SL" or TPSLCondition == "Both") 
    // Apply stop loss conditions
    strategy.exit("StopLoss_Long", "Long Position", stop=close * (1 - stopLossPerc / 100))
    strategy.exit("StopLoss_Short", "Short Position", stop=close * (1 + stopLossPerc / 100))

// Ensure that new entry signals can override the hold days condition
if (enterLongCondition and (tradeDirectionChoice == "Long" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size < 0)
        strategy.close("Short Position")
    strategy.entry("Long Position", strategy.long)
    longEntryTime := time
    recentlyExitedLong := false
    recentlyExitedShort := false

if (enterShortCondition and (tradeDirectionChoice == "Short" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.close("Long Position")
    strategy.entry("Short Position", strategy.short)
    shortEntryTime := time
    recentlyExitedShort := false
    recentlyExitedLong := false

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