La stratégie de trading quantitative à double pression est une stratégie de suivi de tendance qui combine des indicateurs stochastiques et de volume.
Le signal d'achat principal est déclenché lorsque:
Les deux lignes K et D se croisent en dessous de la zone de survente (par exemple 20) et se tournent vers le haut, et les deux K et D augmentent
Le volume est supérieur à un seuil (par exemple, 1,4 fois le volume moyen)
Fermer est au-dessus de l'ouverture (bougie blanche)
Des signaux d'achat supplémentaires peuvent provenir de:
Croix d'or: la courbe EMA rapide dépasse la courbe EMA lente, toutes deux en hausse
Les deux K et D passent de la zone basse à la zone moyenne (par exemple, de moins de 20 à 20-80)
Les principaux signaux de vente sont déclenchés lorsque:
Les deux catégories K et D entrent dans la zone de surachat (par exemple au-dessus de 80%)
Croix de la mort: la courbe EMA rapide traverse la courbe EMA lente
K passe sous D, et K et D sont en baisse.
Un pourcentage (par exemple 6%) inférieur au prix d'achat est défini comme niveau de stop loss.
Une combinaison de deux stochastiques filtre les faux signaux et améliore la fiabilité.
L'état de volume filtre les spots non tendance à faible volume et réduit le risque d'être pris au piège.
Plusieurs indicateurs doivent être alignés pour déclencher de vrais signaux de trading.
Des règles comme les moyennes mobiles doubles garantissent que les signaux sont alignés sur la tendance globale.
La logique de stop loss réalise des profits et contrôle les pertes sur les transactions individuelles.
La stratégie a plusieurs paramètres, ils doivent être optimisés pour différents instruments, sinon les performances en souffrent.
Le point stop loss doit tenir compte des scénarios d'écart de prix. Il ne doit pas être trop proche du prix d'achat.
Pour les instruments illiquides, les règles de volume peuvent filtrer trop de signaux.
Il peut y avoir un désalignement entre les signaux sur différentes périodes.
La stratégie peut être améliorée dans des domaines tels que:
Optimiser les paramètres de robustesse
Introduction de l'apprentissage automatique pour les paramètres adaptatifs
Améliorer la stratégie de stop loss pour réduire le taux de stop loss
Ajouter des filtres pour réduire la fréquence des transactions
Explorez les ordres conditionnels ou la prise de profit pour améliorer la récompense
Des méthodes comme les algorithmes génétiques peuvent optimiser systématiquement les paramètres de stabilité dans les régimes de marché.
Les modèles peuvent évaluer les conditions du marché et ajuster les paramètres en conséquence, ce qui permet une optimisation dynamique.
De meilleurs algorithmes de stop loss peuvent réduire les arrêts inutiles tout en maintenant le contrôle des risques.
Le renforcement des filtres peut réduire la fréquence des échanges, réduire les coûts et améliorer les rendements par échange.
Selon les conditions du marché, les ordres conditionnels ou les stratégies de prise de profit peuvent mieux maximiser les bénéfices tout en contrôlant les risques.
La stratégie équilibre la tendance, le contrôle des risques, les coûts et d'autres aspects. Les principaux avantages sont le double stochastique plus le volume pour la tendance et le stop loss pour le contrôle des risques. Les prochaines étapes sont d'améliorer la robustesse, les paramètres adaptatifs, l'optimisation du stop loss, etc. pour générer des profits stables dans plus de régimes de marché.
/*backtest start: 2023-10-02 00:00:00 end: 2023-11-01 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 // SW SVE - Stochastic+Vol+EMAs [Sergio Waldoke] // Script created by Sergio Waldoke (BETA VERSION v0.5, fine tuning PENDING) // Stochastic process is the main source of signals, reinforced on buying by Volume. Also by Golden Cross. // Selling is determined by K and D entering overselling zone or EMA's Death Cross signal, the first occurring, // and some other signals combined. // Buy Long when you see a long buy arrow. // Sell when you see a close arrow. // This is a version to be tuned and improved, but already showing excelent results after tune some parameters // according to the kind of market. // Strategy ready for doing backtests. // SVE SYSTEM DESIGN: // Buy Signal Trigger: // - Both Stoch <= 20 crossing up and both growing and green candle and Vol/sma vol >= 1.40 Avg Vol // or // - Both Stoch growing up and Vol/sma vol >= 1.40 Avg Vol and green candle and // both prior Stoch crossing up // or // [OPTIONAL]: (Bad for BTC 2018, excelent for 2017) // - Crossingover(fast_ema, slow_ema) and growing(fast_ema) and growing(slow_ema) and green candle // Exit position: // - Both Stoch <= 20 and Both Stoch were > 20 during position // or // - CrossingUnder(Fast EMA, Medium EMA) // or [OPTIONAL] (Better for BTC 2018, Worse for BNB 1H) // - CrossingUnder(k, d) and (k and d starting over over_buying) and (k and d descending) and k crossing down over_buying line //calc_on_every_tick=true, //calc_on_order_fills=true, (affects historical calculation, triggers in middle of the bar, may be better for automatic orders) strategy("SW SVE - Stochastic+Vol+EMAs [Sergio Waldoke]", shorttitle="SW SVE", overlay=true, max_bars_back=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, currency="USD", commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.25) //Strategy Parameters FromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31) FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12) FromYear = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2009, maxval = 2200) ToDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31) ToMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12) ToYear = input(defval = 2030, title = "To Year", minval = 2009, maxval = 2200) //Indicator Parameters //Original defaults for 4HS: 14, 3, 80, 20, 14, 23, 40, 20, 40, 3: stoch_k = input(title="Stoch K", defval=14, minval=1) stoch_d = input(title="Stoch D", defval=3, minval=1) over_buying = input(title="Stoch Overbuying Zone", defval=80, minval=0, maxval=100) over_selling = input(title="Stoch Overselling Zone", defval=20, minval=0, maxval=100) fast_ema_periods = input(title="Fast EMA (Death Cross)", defval=14, minval=1, maxval=600) slow_ema_periods = input(title="Slow EMA (Death Cross)", defval=23, minval=1, maxval=600) trend_ema_periods = input(title="Slowest EMA (Trend Test)", defval=40, minval=1, maxval=600) volume_periods = input(title="Volume Periods", defval=20, minval=1, maxval=600) volume_factor = input(title="Min Volume/Media Increase (%)", defval=80, minval=-100) / 100 + 1 threshold_sl_perc = input(title="[Sell Trigger] Stop Loss Threshold %", defval=6.0, type=float, minval=0, maxval=100) //before_buy = input(title="# Growing Before Buy", defval=2, minval=1) //before_sell = input(title="# Decreasing Before Sell", defval=1, minval=1) //stepsignal = input(title="Show White Steps", type=bool, defval=true) //steps_base = input(title="White Steps Base", defval=242, minval=0) //Signals fast_ema = ema(close, fast_ema_periods) slow_ema = ema(close, slow_ema_periods) trend_ema = ema(close, trend_ema_periods) k = stoch(close, high, low, stoch_k) d = sma(k, stoch_d) vol_ma = sma(volume, volume_periods) //REVIEW CONSTANT 1.75: in_middle_zone(a) => a > over_selling * 1.75 and a < over_buying growing(a) => a > a[1] was_in_middle_zone = k == d was_in_middle_zone := was_in_middle_zone[1] or in_middle_zone(k) and in_middle_zone(d) //Buy Signal Trigger: //- Both Stoch <= 20 crossing up and both growing and // green candle and Vol/sma vol >= 1.40 Avg Vol buy = k <= over_selling and d <= over_selling and crossover(k, d) and growing(k) and growing(d) and close > open and volume/vol_ma >= volume_factor //or //- Both Stoch growing up and Vol/sma vol >= 1.40 Avg Vol and green candle and // both prior Stoch crossing up buy := buy or (growing(k) and growing(d) and volume/vol_ma >= volume_factor and close > open and crossover(k[1], d[1]) ) //Worse: // (crossover(k[1], d[1]) or (crossover(k, d) and k[1] <= over_selling and d[1] <= over_selling) ) ) //or // [OPTIONAL]: (Bad for BTC 2018, excelent for 2017) //- Crossingover(fast_ema, slow_ema) and growing(fast_ema) and growing(slow_ema) and green candle buy := buy or (crossover(fast_ema, slow_ema) and growing(fast_ema) and growing(slow_ema) and close > open) //Debug: //d1 = close > open ? 400 : 0 //plot(d1+5200, color=white, linewidth = 3, style = stepline) //Exit position: //- Both Stoch <= 20 and Both Stoch were > 20 during position sell = k <= over_selling and d <= over_selling and was_in_middle_zone // or //- CrossingUnder(Fast EMA, Medium EMA) sell := sell or crossunder(fast_ema, slow_ema) // or [OPTIONAL] (Better for BTC 2018, Worse for BNB 1H) //- CrossingUnder(k, d) and (k and d starting over over_buying) and (k and d descending) and k crossing down over_buying line sell := sell or (crossunder(k, d) and k[1] >= over_buying and d[1] >= over_buying and not growing(k) and not growing(d) and k <= over_buying) color = buy ? green : red bought_price = close bought_price := nz(bought_price[1]) already_bought = false already_bought := nz(already_bought[1], false) //Date Ranges buy := buy and not already_bought //d1 = buy ? 400 : 0 //plot(d1+6500, color=white, linewidth = 3, style = stepline) was_in_middle_zone := (not buy and was_in_middle_zone) or (in_middle_zone(k) and in_middle_zone(d)) already_bought := already_bought[1] or buy bought_price := buy ? close * (1 - threshold_sl_perc/100) : bought_price[1] trigger_SL = close < bought_price[0] sell := sell or trigger_SL sell := sell and already_bought and not buy and (was_in_middle_zone or trigger_SL) //plot((sell?400:0)+5200, title="Buy-Sell", color=yellow, linewidth = 3, style = stepline) already_bought := already_bought[0] and not sell bought_price := sell ? 0 : bought_price[0] //plot((was_in_middle_zone?400:0)+5200, title="Buy-Sell", color=yellow, linewidth = 3, style = stepline) was_in_middle_zone := not sell and was_in_middle_zone //Plot signals plot(fast_ema, title="Fast EMA", color=red, linewidth = 4) plot(slow_ema, title="Slow EMA", color=blue, linewidth = 4) plot(trend_ema, title="Trend EMA", color=yellow, linewidth = 4) //Stop Loss plot(bought_price, color=gray, linewidth=2, style=cross, join=true, title="Stop Loss") //Y = stepsignal ? lowest(40) : na //Y = steps_base //plot(mysignal+Y, title="Steps", color=white, linewidth = 3, style = stepline) //Unit steps - for debugging //plot(mysteps+Y, title="Steps2", color=yellow, linewidth = 3, style = stepline) //Bought or not - for debugging //plot((already_bought?400:0)+5200, title="Buy-Sell", color=yellow, linewidth = 3, style = stepline) //plot((sell?400:0)+5200, title="Buy-Sell", color=yellow, linewidth = 3, style = stepline) plotshape(buy, title="Buy arrows", style=shape.arrowup, location=location.belowbar, color=color, text="Buy", textcolor=color, size=size.huge, transp=30) plotshape(sell, title="Sell arrows", style=shape.arrowdown, location=location.abovebar, color=color, text="Sell", textcolor=color, size=size.huge, transp=30) //if n>2000 strategy.entry("buy", strategy.long, when=buy) strategy.close_all(when=sell) //plot(strategy.equity, title="Equity", color=white, linewidth = 4, style = line) //AlertS trigger //msg = "[SW Magic Signals EMA] BUY/SELL Signal has been triggered." + "(" + tostring(fastema) + ", " + tostring(slowema) + ") on " + tickerid + ", " + period + "." msg = "SW SVE BUY/SELL Signal has been triggered. (#, #) on EXCH:PAIR, period: #." alertcondition(buy or sell, title="SW SVE (BUY/SELL SIGNAL)", message=msg) alertcondition(buy, title="SW SVE (BUY SIGNAL)", message=msg) alertcondition(sell, title="SW SVE (SELL SIGNAL)", message=msg)