Stratégie de suivi des tendances de la ceinture de brin bidirectionnelle et adaptative

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-02-04 15:30:46 Je suis désolé
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双向自适应布林带趋势追踪策略

Résumé

Cette stratégie utilise des indicateurs à bande de brin bidirectionnels pour identifier la direction de la tendance, et est associée à une liste de prix pour suivre les pertes et les pertes, ce qui permet de réaliser des transactions de suivi de tendance efficaces.

Les principes stratégiques

Calcul de la trajectoire moyenne, de la trajectoire supérieure et de la trajectoire inférieure de Brin en fonction d'un certain cycle
Le prix de l'échange est en hausse, le prix de l'échange est en hausse, le prix de l'échange est en baisse.
Entrée rapide avec le prix du marché
Mettre en place des positions de stop-loss et de stop-loss pour la gestion des stocks

Analyse des avantages

Adapté à l'indicateur de la ceinture de fer, sensible aux fluctuations du marché et capable de déterminer rapidement les tendances
Les prix du marché permettent d'entrer rapidement sur le terrain et de réduire le risque de glissement.
Autoprotection contre les dommages, contrôle des risques et blocage des bénéfices

L'analyse des risques

Les bandes de brin sont elles-mêmes retardées et ne permettent pas d'éviter complètement les fausses percées.
Le prix de vente n'est pas contrôlé par la facture
Il est nécessaire de régler raisonnablement les niveaux d'arrêt des pertes et les niveaux d'arrêt des retards.

Optimisation

Modifier les paramètres de la bande de brin pour optimiser la sensibilité des jugements de tendance
Ajouter des indicateurs tels que le volume des transactions ou le MACD pour filtrer les fausses percées
Optimiser les paramètres de stop-loss et de stop-loss

Résumé

Cette stratégie tire pleinement parti de l'avantage de la courroie de Brains pour déterminer la direction des tendances et les changements. Elle est associée à un suivi à double sens des listes de prix de sortie rapide du marché, pour obtenir des gains excessifs dans la mesure où le risque est contrôlé. Une meilleure performance stratégique peut être obtenue en optimisant davantage les paramètres de la courroie de Brains, en ajoutant des indicateurs de filtrage auxiliaires, en ajustant la logique de stop-loss et de stop-loss.

/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © CryptoRox

//@version=4
//Paste the line below in your alerts to run the built-in commands.
//{{strategy.order.alert_message}}
strategy("Automated - Fibs with Market orders", "Strategy", true)

//Settings 
testing = input(false, "Live")
//Use epochconverter or something similar to get the current timestamp.
starttime = input(1600976975, "Start Timestamp") * 1000
//Wait XX seconds from that timestamp before the strategy starts looking for an entry.
seconds = input(60, "Start Delay") * 1000
testPeriod = true


leverage = input(1, "Leverage")
tp = input(1.0, "Take Profit %") / leverage
dca = input(-1.0, "DCA when < %") / leverage *-1
fibEntry = input("1", "Entry Level", options=["1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10"])

//Strategy Calls
equity = strategy.equity
avg = strategy.position_avg_price
symbol = syminfo.tickerid
openTrades = strategy.opentrades
closedTrades = strategy.closedtrades
size = strategy.position_size

//Fibs
lentt = input(60, "Pivot Length")
h = highest(lentt)
h1 = dev(h, lentt) ? na : h
hpivot = fixnan(h1)
l = lowest(lentt)
l1 = dev(l, lentt) ? na : l
lpivot = fixnan(l1)
z = 400
p_offset= 2
transp = 60
a=(lowest(z)+highest(z))/2
b=lowest(z)
c=highest(z)

fib0 = (((hpivot - lpivot)) + lpivot)
fib1 = (((hpivot - lpivot)*.21) + lpivot)
fib2 = (((hpivot - lpivot)*.3) + lpivot)
fib3 = (((hpivot - lpivot)*.5) + lpivot)
fib4 = (((hpivot - lpivot)*.62) + lpivot)
fib5 = (((hpivot - lpivot)*.7) + lpivot)
fib6 = (((hpivot - lpivot)* 1.00) + lpivot)
fib7 = (((hpivot - lpivot)* 1.27) + lpivot)
fib8 = (((hpivot - lpivot)* 2) + lpivot)
fib9 = (((hpivot - lpivot)* -.27) + lpivot)
fib10 = (((hpivot - lpivot)* -1) + lpivot)

notna = nz(fib10[60])
entry = 0.0
if fibEntry == "1"
    entry := fib10
if fibEntry == "2"
    entry := fib9
if fibEntry == "3"
    entry := fib0
if fibEntry == "4"
    entry := fib1
if fibEntry == "5"
    entry := fib2
if fibEntry == "6"
    entry := fib3
if fibEntry == "7"
    entry := fib4
if fibEntry == "8"
    entry := fib5
if fibEntry == "9"
    entry := fib6
if fibEntry == "10"
    entry := fib7
profit = avg+avg*(tp/100)
pause = 0
pause := nz(pause[1])
paused = time < pause

fill = 0.0
fill := nz(fill[1])
count = 0.0
count := nz(fill[1])

filled = count > 0 ? entry > fill-fill/100*dca : 0
signal = testPeriod and notna and not paused and not filled ? 1 : 0

neworder = crossover(signal, signal[1])
moveorder = entry != entry[1] and signal and not neworder ? true : false
cancelorder = crossunder(signal, signal[1]) and not paused
filledorder = crossunder(low[1], entry[1]) and signal[1]

last_profit = 0.0
last_profit := nz(last_profit[1])

// if neworder and signal
//     strategy.order("New", 1, 0.0001, alert_message='New Order|e=binancefuturestestnet s=btcusdt b=long q=0.0011 fp=' + tostring(entry)) 
// if moveorder
//     strategy.order("Move", 1, 0.0001, alert_message='Move Order|e=binancefuturestestnet s=btcusdt b=long c=order|e=binancefuturestestnet s=btcusdt b=long q=0.0011 fp=' + tostring(entry))
if filledorder and size < 1
    fill := entry
    count := count+1 
    pause := time + 60000
    p = close+close*(tp/100)
    strategy.entry("Buy", 1, 1,  alert_message='Long|e=binancefuturestestnet s=btcusdt b=long q=0.0011 t=market')
if filledorder and size >= 1
    fill := entry
    count := count+1 
    pause := time + 60000
    strategy.entry("Buy", 1, 1,  alert_message='Long|e=binancefuturestestnet s=btcusdt b=long q=0.0011 t=market')

// if cancelorder and not filledorder
//     pause := time + 60000
//     strategy.order("Cancel", 1, 0.0001,  alert_message='Cancel Order|e=binancefuturestestnet s=btcusdt b=long c=order')

if filledorder
    last_profit := profit

closeit = crossover(high, profit) and size >= 1
if closeit
    strategy.entry("Close ALL", 0, 0, alert_message='Close Long|e=binancefuturestestnet s=btcusdt b=long c=position t=market')
    count := 0
    fill := 0.0
    last_profit := 0.0
    
//Plots
// bottom = signal ? color.green : filled ? color.red : color.white
// plot(entry, "Entry", bottom)

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