Cette stratégie permet de suivre la tendance en identifiant la direction de la tendance et le point d'inversion de la tendance en combinant l'indicateur Hull avec l'indicateur LSMA (minimum double moyenne mobile).
L'indicateur Hull est utilisé pour déterminer la direction de la tendance de la valeur. Lorsque la ligne médiane (MHULL) est au-dessus de la ligne inférieure (LHULL), elle indique une tendance à la hausse; l'inverse indique une tendance à la baisse.
L'indicateur LSMA est utilisé pour identifier les points d'inversion de la tendance. Lorsqu'il passe par le MHULL sur l'indicateur LSMA, il indique la formation ou l'accélération d'une tendance haussière; lorsqu'il passe par le MHULL sous l'indicateur LSMA, il indique la formation ou l'accélération d'une tendance baissière.
En combinaison, lorsque l'indicateur Hull affiche une tendance haussière (MHULL > LHULL) et que l'LSMA est en MHULL, faites plus; lorsque l'indicateur Hull affiche une tendance baissière (MHULL < LHULL) et que l'LSMA est en MHULL, faites moins.
Le stop-loss est défini comme le point de fluctuation le plus proche.
La stratégie présente les avantages suivants:
L'indicateur Hull réagit rapidement et capte les changements de tendance en temps opportun; LSMA est fluide et reconnaît avec précision et fiabilité les signaux d'inversion. La combinaison des deux est efficace.
Les faux signaux provenant des jugements de l'indicateur Hull sont filtrés à travers la LSMA, ce qui réduit la probabilité de mauvaises transactions.
L'utilisation d'un point de fluctuation comme point d'arrêt protège au maximum la sécurité des fonds.
Il est utilisé pour les transactions à basse fréquence et à moyenne fréquence, peut être utilisé dans des délais de 1 minute ou moins, et a une large portée.
La stratégie comporte également des risques:
Dans les marchés turbulents, l'indice Hull et le LSMA peuvent se croiser plusieurs fois et provoquer une trop grande fréquence de négociation. Les paramètres doivent être ajustés en conséquence pour réduire la fréquence de négociation.
Les positions de stop-loss réglées sur des points de fluctuation peuvent être déclenchées par des ajustements de prix à court terme, et l'intervalle des positions de stop-loss doit être élargi en conséquence.
Le risque d'une légère erreur de jugement peut être dû au retard de l'indicateur LSMA.
La stratégie peut être optimisée pour les domaines suivants:
Optimiser les paramètres de l'indicateur Hull et du LSMA pour mieux les combiner pour différentes variétés et périodes de temps.
L'augmentation des conditions de filtrage basées sur la volatilité, le volume des transactions, etc., afin d'éviter les erreurs de négociation dans les marchés perturbés.
L'ajout d'algorithmes d'apprentissage automatique pour déterminer les tendances et les décisions auxiliaires.
Les jugements techniques, tels que l'apprentissage en profondeur, sont essentiels pour soutenir les zones de résistance, ce qui rend le stop-loss plus raisonnable.
Cette stratégie est utilisée pour juger des changements de direction de la tendance et mettre en œuvre des transactions de suivi de tendance grâce à l'application combinée de l'indicateur Hull et du LSMA. Les avantages sont la simplicité d'opération, la rapidité de réponse et une large application aux transactions quantitatives à moyenne et basse fréquence. Des résultats stratégiques meilleurs peuvent être obtenus en optimisant davantage les conditions de filtrage, les jugements auxiliaires et les algorithmes de stop-loss.
/*backtest start: 2024-01-28 00:00:00 end: 2024-02-04 00:00:00 period: 3m basePeriod: 1m 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/ // © myn //@version=5 strategy('Strategy Myth-Busting #9 - HullSuite+LSMA - [MYN]', max_bars_back=5000, overlay=true, pyramiding=0, initial_capital=1000, currency='USD', default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1.0, commission_value=0.075, use_bar_magnifier = false) // Hull Suite by InSilico // Least Squares Moving Average // Long // Hull Suite is red and LSMA crosses above HUll Suite while red // Stop loss latest swing low //Short // Hull Suite is green and LSMA crosses under HUll Suite while green // Stop loss latest swing high //1:4 Risk ratio // 1 minute timeframe ///////////////////////////////////// //* Put your strategy logic below *// ///////////////////////////////////// //72iE0gCVjvM // LSMA //░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ //@version=5 //indicator(title = "Least Squares Moving Average", shorttitle="LSMA", overlay=true, timeframe="", timeframe_gaps=true) length1 = input(title="Length", defval=25, group="Least Squares Moving Average (LSMA)") offset1 = input(title="Offset", defval=0) src1 = input(close, title="Source") lsma = ta.linreg(src1, length1, offset1) plot(lsma, color=color.white) // Hull Suite by InSilico //░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ //@version=5 //Basic Hull Ma Pack tinkered by InSilico //indicator('Hull Suite by InSilico', overlay=true) //INPUT src = input(close, title='Source', group="Hull Suite") modeSwitch = input.string('Hma', title='Hull Variation', options=['Hma', 'Thma', 'Ehma']) length = input(55, title='Length(180-200 for floating S/R , 55 for swing entry)') lengthMult = input(1.0, title='Length multiplier (Used to view higher timeframes with straight band)') useHtf = input(false, title='Show Hull MA from X timeframe? (good for scalping)') htf = input.timeframe('240', title='Higher timeframe') switchColor = input(true, 'Color Hull according to trend?') candleCol = input(false, title='Color candles based on Hull\'s Trend?') visualSwitch = input(false, title='Show as a Band?') thicknesSwitch = input(1, title='Line Thickness') transpSwitch = input.int(40, title='Band Transparency', step=5) //FUNCTIONS //HMA HMA(_src, _length) => ta.wma(2 * ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length))) //EHMA EHMA(_src, _length) => ta.ema(2 * ta.ema(_src, _length / 2) - ta.ema(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length))) //THMA THMA(_src, _length) => ta.wma(ta.wma(_src, _length / 3) * 3 - ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), _length) //SWITCH Mode(modeSwitch, src, len) => modeSwitch == 'Hma' ? HMA(src, len) : modeSwitch == 'Ehma' ? EHMA(src, len) : modeSwitch == 'Thma' ? THMA(src, len / 2) : na //OUT _hull = Mode(modeSwitch, src, int(length * lengthMult)) HULL = useHtf ? request.security(syminfo.ticker, htf, _hull) : _hull MHULL = HULL[0] SHULL = HULL[2] //COLOR hullColor = switchColor ? HULL > HULL[2] ? #00ff00 : #ff0000 : #ff9800 //PLOT ///< Frame Fi1 = plot(MHULL, title='MHULL', color=hullColor, linewidth=thicknesSwitch, transp=50) Fi2 = plot(visualSwitch ? SHULL : na, title='SHULL', color=hullColor, linewidth=thicknesSwitch, transp=50) alertcondition(ta.crossover(MHULL, SHULL), title='Hull trending up.', message='Hull trending up.') alertcondition(ta.crossover(SHULL, MHULL), title='Hull trending down.', message='Hull trending down.') ///< Ending Filler fill(Fi1, Fi2, title='Band Filler', color=hullColor, transp=transpSwitch) ///BARCOLOR barcolor(color=candleCol ? switchColor ? hullColor : na : na) // Long // Hull Suite is red and LSMA crosses above HUll Suite while red // Stop loss latest swing low //Short // Hull Suite is green and LSMA crosses under HUll Suite while green // Stop loss latest swing high //1:4 Risk ratio longEntry = hullColor == #ff0000 and ta.crossover(lsma, MHULL ) shortEntry = hullColor == #00ff00 and ta.crossunder(lsma, MHULL) ////////////////////////////////////// //* Put your strategy rules below *// ///////////////////////////////////// longCondition = longEntry shortCondition = shortEntry //define as 0 if do not want to use closeLongCondition = 0 closeShortCondition = 0 // ADX //░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ adxEnabled = input.bool(defval = false , title = "Average Directional Index (ADX)", tooltip = "", group ="ADX" ) adxlen = input(14, title="ADX Smoothing", group="ADX") adxdilen = input(14, title="DI Length", group="ADX") adxabove = input(25, title="ADX Threshold", group="ADX") adxdirmov(len) => adxup = ta.change(high) adxdown = -ta.change(low) adxplusDM = na(adxup) ? na : (adxup > adxdown and adxup > 0 ? adxup : 0) adxminusDM = na(adxdown) ? na : (adxdown > adxup and adxdown > 0 ? adxdown : 0) adxtruerange = ta.rma(ta.tr, len) adxplus = fixnan(100 * ta.rma(adxplusDM, len) / adxtruerange) adxminus = fixnan(100 * ta.rma(adxminusDM, len) / adxtruerange) [adxplus, adxminus] adx(adxdilen, adxlen) => [adxplus, adxminus] = adxdirmov(adxdilen) adxsum = adxplus + adxminus adx = 100 * ta.rma(math.abs(adxplus - adxminus) / (adxsum == 0 ? 1 : adxsum), adxlen) adxsig = adxEnabled ? adx(adxdilen, adxlen) : na isADXEnabledAndAboveThreshold = adxEnabled ? (adxsig > adxabove) : true //Backtesting Time Period (Input.time not working as expected as of 03/30/2021. Giving odd start/end dates //░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ useStartPeriodTime = input.bool(true, 'Start', group='Date Range', inline='Start Period') startPeriodTime = input(timestamp('1 Jan 2019'), '', group='Date Range', inline='Start Period') useEndPeriodTime = input.bool(true, 'End', group='Date Range', inline='End Period') endPeriodTime = input(timestamp('31 Dec 2030'), '', group='Date Range', inline='End Period') start = useStartPeriodTime ? startPeriodTime >= time : false end = useEndPeriodTime ? endPeriodTime <= time : false calcPeriod = true // Trade Direction // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ tradeDirection = input.string('Long and Short', title='Trade Direction', options=['Long and Short', 'Long Only', 'Short Only'], group='Trade Direction') // Percent as Points // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ per(pcnt) => strategy.position_size != 0 ? math.round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na) // Take profit 1 // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ tp1 = input.float(title='Take Profit 1 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 1') q1 = input.int(title='% Of Position', defval=100, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 1') // Take profit 2 // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ tp2 = input.float(title='Take Profit 2 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 2') q2 = input.int(title='% Of Position', defval=100, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 2') // Take profit 3 // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ tp3 = input.float(title='Take Profit 3 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit', inline='Take Profit 3') q3 = input.int(title='% Of Position', defval=100, minval=0, group='Take Profit', inline='Take Profit 3') // Take profit 4 // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ tp4 = input.float(title='Take Profit 4 - Target %', defval=100, minval=0.0, step=0.5, group='Take Profit') /// Stop Loss // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ stoplossPercent = input.float(title='Stop Loss (%)', defval=999, minval=0.01, group='Stop Loss') * 0.01 slLongClose = close < strategy.position_avg_price * (1 - stoplossPercent) slShortClose = close > strategy.position_avg_price * (1 + stoplossPercent) /// Leverage // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ leverage = input.float(1, 'Leverage', step=.5, group='Leverage') contracts = math.min(math.max(.000001, strategy.equity / close * leverage), 1000000000) /// Trade State Management // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ isInLongPosition = strategy.position_size > 0 isInShortPosition = strategy.position_size < 0 /// ProfitView Alert Syntax String Generation // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ alertSyntaxPrefix = input.string(defval='CRYPTANEX_99FTX_Strategy-Name-Here', title='Alert Syntax Prefix', group='ProfitView Alert Syntax') alertSyntaxBase = alertSyntaxPrefix + '\n#' + str.tostring(open) + ',' + str.tostring(high) + ',' + str.tostring(low) + ',' + str.tostring(close) + ',' + str.tostring(volume) + ',' /// Trade Execution // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ longConditionCalc = (longCondition and isADXEnabledAndAboveThreshold) shortConditionCalc = (shortCondition and isADXEnabledAndAboveThreshold) if calcPeriod if longConditionCalc and tradeDirection != 'Short Only' and isInLongPosition == false strategy.entry('Long', strategy.long, qty=contracts) alert(message=alertSyntaxBase + 'side:long', freq=alert.freq_once_per_bar_close) if shortConditionCalc and tradeDirection != 'Long Only' and isInShortPosition == false strategy.entry('Short', strategy.short, qty=contracts) alert(message=alertSyntaxBase + 'side:short', freq=alert.freq_once_per_bar_close) //Inspired from Multiple %% profit exits example by adolgo https://www.tradingview.com/script/kHhCik9f-Multiple-profit-exits-example/ strategy.exit('TP1', qty_percent=q1, profit=per(tp1)) strategy.exit('TP2', qty_percent=q2, profit=per(tp2)) strategy.exit('TP3', qty_percent=q3, profit=per(tp3)) strategy.exit('TP4', profit=per(tp4)) strategy.close('Long', qty_percent=100, comment='SL Long', when=slLongClose) strategy.close('Short', qty_percent=100, comment='SL Short', when=slShortClose) strategy.close_all(when=closeLongCondition or closeShortCondition, comment='Close Postion') /// Dashboard // ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ // Inspired by https://www.tradingview.com/script/uWqKX6A2/ - Thanks VertMT showDashboard = input.bool(group="Dashboard", title="Show Dashboard", defval=false) f_fillCell(_table, _column, _row, _title, _value, _bgcolor, _txtcolor) => _cellText = _title + "\n" + _value table.cell(_table, _column, _row, _cellText, bgcolor=_bgcolor, text_color=_txtcolor, text_size=size.auto) // Draw dashboard table if showDashboard var bgcolor = color.new(color.black,0) // Keep track of Wins/Losses streaks newWin = (strategy.wintrades > strategy.wintrades[1]) and (strategy.losstrades == strategy.losstrades[1]) and (strategy.eventrades == strategy.eventrades[1]) newLoss = (strategy.wintrades == strategy.wintrades[1]) and (strategy.losstrades > strategy.losstrades[1]) and (strategy.eventrades == strategy.eventrades[1]) varip int winRow = 0 varip int lossRow = 0 varip int maxWinRow = 0 varip int maxLossRow = 0 if newWin lossRow := 0 winRow := winRow + 1 if winRow > maxWinRow maxWinRow := winRow if newLoss winRow := 0 lossRow := lossRow + 1 if lossRow > maxLossRow maxLossRow := lossRow // Prepare stats table var table dashTable = table.new(position.bottom_right, 1, 15, border_width=1) if barstate.islastconfirmedhistory // Update table dollarReturn = strategy.netprofit f_fillCell(dashTable, 0, 0, "Start:", str.format("{0,date,long}", strategy.closedtrades.entry_time(0)) , bgcolor, color.white) // + str.format(" {0,time,HH:mm}", strategy.closedtrades.entry_time(0)) f_fillCell(dashTable, 0, 1, "End:", str.format("{0,date,long}", strategy.opentrades.entry_time(0)) , bgcolor, color.white) // + str.format(" {0,time,HH:mm}", strategy.opentrades.entry_time(0)) _profit = (strategy.netprofit / strategy.initial_capital) * 100 f_fillCell(dashTable, 0, 2, "Net Profit:", str.tostring(_profit, '##.##') + "%", _profit > 0 ? color.green : color.red, color.white) _numOfDaysInStrategy = (strategy.opentrades.entry_time(0) - strategy.closedtrades.entry_time(0)) / (1000 * 3600 * 24) f_fillCell(dashTable, 0, 3, "Percent Per Day", str.tostring(_profit / _numOfDaysInStrategy, '#########################.#####')+"%", _profit > 0 ? color.green : color.red, color.white) _winRate = ( strategy.wintrades / strategy.closedtrades ) * 100 f_fillCell(dashTable, 0, 4, "Percent Profitable:", str.tostring(_winRate, '##.##') + "%", _winRate < 50 ? color.red : _winRate < 75 ? #999900 : color.green, color.white) f_fillCell(dashTable, 0, 5, "Profit Factor:", str.tostring(strategy.grossprofit / strategy.grossloss, '##.###'), strategy.grossprofit > strategy.grossloss ? color.green : color.red, color.white) f_fillCell(dashTable, 0, 6, "Total Trades:", str.tostring(strategy.closedtrades), bgcolor, color.white) f_fillCell(dashTable, 0, 8, "Max Wins In A Row:", str.tostring(maxWinRow, '######') , bgcolor, color.white) f_fillCell(dashTable, 0, 9, "Max Losses In A Row:", str.tostring(maxLossRow, '######') , bgcolor, color.white)