Stratégie de négociation d'intensité de tendance multi-MA - Système de négociation intelligent flexible basé sur l'écart MA
Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-12-11 17:46:33 Je suis désoléLes étiquettes:- Je vous en prie.ATRHTFRRTPSL
Résumé
Cette stratégie est un système de trading intelligent basé sur plusieurs moyennes mobiles et l'intensité de la tendance. Elle mesure la force de la tendance du marché en analysant l'écart entre le prix et les moyennes mobiles de différentes périodes, combinée à l'indicateur de volatilité ATR pour la gestion des positions et le contrôle des risques.
Principe de stratégie
La logique de base de la stratégie repose sur les aspects suivants:
- Utilise deux moyennes mobiles (rapides et lentes) de différentes périodes pour identifier la direction de la tendance et les signaux de croisement
- Quantifie la force de la tendance en calculant l'écart entre le prix et les moyennes mobiles (en points)
- Incorpore des motifs de chandeliers (engulfment, marteau, étoile filante, doji) comme signaux de confirmation
- Utilise l'indicateur ATR pour calculer dynamiquement les objectifs de stop loss et de profit
- Utilise des bénéfices partiels et des arrêts de trailing pour la gestion des commandes
Les avantages de la stratégie
- Le système a une forte adaptabilité grâce à l'ajustement des paramètres pour différents environnements de marché
- Quantifie la force de la tendance par la mesure de l'écart afin d'éviter des transactions fréquentes dans des tendances faibles
- Combine plusieurs indicateurs techniques et modèles pour une meilleure fiabilité du signal
- Utilise un stop-loss dynamique basé sur l'ATR pour un contrôle raisonnable des risques
- Prend en charge à la fois les méthodes de dimensionnement de position composée et fixe
- Caractéristiques de prise partielle de bénéfices et arrêt de trailing pour protéger efficacement les bénéfices
Risques stratégiques
- Peut générer de faux signaux sur les marchés variés, envisagez d'ajouter des filtres d'oscillateur
- Les combinaisons d'indicateurs multiples pourraient vous faire rater certaines opportunités de négociation
- L'optimisation excessive des paramètres peut entraîner un risque de suradaptation
- Les grandes opérations effectuées sur des marchés moins liquides peuvent présenter un risque de glissement
- Requiert des réglages de stop-loss appropriés pour éviter des pertes uniques excessives
Optimisation de la stratégie
- Peut ajouter des indicateurs de volume comme confirmation de tendance supplémentaire
- Envisager l'introduction d'indicateurs de volatilité pour ajuster dynamiquement la fréquence des opérations
- Filtrez les signaux en fonction de la cohérence des tendances sur différentes périodes
- Ajouter plus d'options de stop loss, telles que les stops basés sur le temps
- Développer des mécanismes d'optimisation des paramètres adaptatifs pour améliorer l'adaptabilité de la stratégie
Résumé
Cette stratégie construit un système de trading complet en combinant les moyennes mobiles, la quantification de la force de la tendance, les modèles de bougies et la gestion dynamique des risques. Elle maintient la simplicité stratégique tout en améliorant la fiabilité des transactions grâce à plusieurs mécanismes de confirmation.
/*backtest
start: 2024-12-03 00:00:00
end: 2024-12-10 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 10m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Customizable Strategy with Signal Intensity Based on Pips Above/Below MAs", overlay=true)
// Customizable Inputs
// Account and Risk Management
account_size = input.int(100000, title="Account Size (USD)", minval=1)
compounded_results = input.bool(true, title="Compounded Results")
risk_per_trade = input.float(1.0, title="Risk per Trade (%)", minval=0.1, maxval=100) / 100
// Moving Averages Settings
ma1_length = input.int(50, title="Moving Average 1 Length", minval=1)
ma2_length = input.int(200, title="Moving Average 2 Length", minval=1)
// Higher Time Frame for Moving Averages
ma_htf = input.timeframe("D", title="Higher Time Frame for MA Delay")
// Signal Intensity Range based on pips
signal_intensity_min = input.int(0, title="Signal Intensity Start (Pips)", minval=0, maxval=1000)
signal_intensity_max = input.int(1000, title="Signal Intensity End (Pips)", minval=0, maxval=1000)
// ATR-Based Stop Loss and Take Profit
atr_length = input.int(14, title="ATR Length", minval=1)
atr_multiplier_stop = input.float(1.5, title="Stop Loss Size (ATR Multiplier)", minval=0.1)
atr_multiplier_take_profit = input.float(2.5, title="Take Profit Size (ATR Multiplier)", minval=0.1)
// Trailing Stop and Partial Profit
trailing_stop_rr = input.float(2.0, title="Trailing Stop (R:R)", minval=0)
partial_profit_percentage = input.float(50, title="Take Partial Profit (%)", minval=0, maxval=100)
// Trend Filter Settings
trend_filter_enabled = input.bool(true, title="Trend Filter Enabled")
trend_filter_sensitivity = input.float(50, title="Trend Filter Sensitivity", minval=0, maxval=100)
// Candle Pattern Type for Entry
entry_candle_type = input.string("Any", title="Entry Candle Type", options=["Any", "Engulfing", "Hammer", "Shooting Star", "Doji"])
// Moving Average Entry Conditions
ma_entry_condition = input.string("Both", title="MA Entry", options=["Fast Above Slow", "Fast Below Slow", "Both"])
// Trade Direction (Long, Short, or Both)
trade_direction = input.string("Both", title="Trade Direction", options=["Long", "Short", "Both"])
// ATR Calculation
atr_value = ta.atr(atr_length)
// Moving Average Calculations (using Higher Time Frame)
ma1_htf = ta.sma(request.security(syminfo.tickerid, ma_htf, close), ma1_length)
ma2_htf = ta.sma(request.security(syminfo.tickerid, ma_htf, close), ma2_length)
// Candle Pattern Conditions
is_engulfing = close[1] < open[1] and close > open and high > high[1] and low < low[1]
is_hammer = (high - low) > 3 * (close - open) and (close > open) and (low == ta.lowest(low, 5))
is_shooting_star = (high - low) > 3 * (open - close) and (open > close) and (high == ta.highest(high, 5))
is_doji = (close - open) <= ((high - low) * 0.1)
// Apply the selected candle pattern
candle_condition = false
if entry_candle_type == "Any"
candle_condition := true
if entry_candle_type == "Engulfing"
candle_condition := is_engulfing
if entry_candle_type == "Hammer"
candle_condition := is_hammer
if entry_candle_type == "Shooting Star"
candle_condition := is_shooting_star
if entry_candle_type == "Doji"
candle_condition := is_doji
// Moving Average Entry Conditions
ma_cross_above = ta.crossover(ma1_htf, ma2_htf)
ma_cross_below = ta.crossunder(ma1_htf, ma2_htf)
// Calculate pips distance to MAs and normalize it for signal intensity
pip_size = syminfo.mintick * 10 // Assuming Forex; for other asset classes, modify as needed
// Calculate distances in pips between price and MAs
distance_to_ma1_pips = math.abs(close - ma1_htf) / pip_size
distance_to_ma2_pips = math.abs(close - ma2_htf) / pip_size
// Calculate signal intensity based on the pips distance
// Normalize the signal intensity between the user-specified min and max
signal_intensity = math.min(math.max((distance_to_ma1_pips + distance_to_ma2_pips), signal_intensity_min), signal_intensity_max)
// Trend Filter Condition (Optional)
trend_condition = false
if trend_filter_enabled
trend_condition := ta.sma(close, ma2_length) > ta.sma(close, ma2_length + int(trend_filter_sensitivity))
// Entry Conditions Based on MA, Candle Patterns, and Trade Direction
long_condition = (trade_direction == "Long" or trade_direction == "Both") and (ma_entry_condition == "Fast Above Slow" or ma_entry_condition == "Both") and ma_cross_above and candle_condition and (not trend_filter_enabled or trend_condition) and signal_intensity > signal_intensity_min
short_condition = (trade_direction == "Short" or trade_direction == "Both") and (ma_entry_condition == "Fast Below Slow" or ma_entry_condition == "Both") and ma_cross_below and candle_condition and (not trend_filter_enabled or not trend_condition) and signal_intensity > signal_intensity_min
// Position Sizing Based on Risk Per Trade and ATR for Stop Loss
risk_amount = account_size * risk_per_trade
stop_loss_atr = atr_multiplier_stop * atr_value
// Calculate the position size based on the risk amount and ATR stop loss
position_size = risk_amount / stop_loss_atr
// If compounded results are not enabled, adjust position size for non-compounded returns
if not compounded_results
position_size := position_size / account_size * 100000 // Adjust for non-compounded results
// Convert take profit and stop loss from ATR to USD
pip_value = syminfo.mintick * 10 // Assuming Forex; for other asset classes, modify as needed
take_profit_atr = atr_multiplier_take_profit * atr_value
take_profit_usd = (take_profit_atr * pip_value) * position_size
stop_loss_usd = (stop_loss_atr * pip_value) * position_size
// Trailing Stop
trail_stop_level = trailing_stop_rr * stop_loss_atr
// Initialize long_box_id and short_box_id as boxes (not ints)
var box long_box_id = na
var box short_box_id = na
// Track Monthly Profit
var float monthly_profit = 0.0
if (month(timenow) != month(timenow[1])) // New month
monthly_profit := 0
// Long Trade Management
if long_condition
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
// Partial Profit at 50% position close when 1:1 risk/reward
strategy.exit("Partial Profit", from_entry="Long", limit=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, qty_percent=partial_profit_percentage / 100)
// Full take profit and stop loss with trailing stop
strategy.exit("Take Profit Long", from_entry="Long", limit=strategy.position_avg_price + take_profit_atr, stop=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, trail_offset=trail_stop_level)
// Delete the old box if it exists
if not na(long_box_id)
box.delete(long_box_id)
// Plot Take Profit and Stop Loss for Long Positions
// long_box_id := box.new(left=bar_index - 1, top=strategy.position_avg_price + take_profit_atr, right=bar_index, bottom=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, bgcolor=color.new(color.green, 90), border_width=1, border_color=color.new(color.green, 0))
// Short Trade Management
if short_condition
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
// Partial Profit at 50% position close when 1:1 risk/reward
strategy.exit("Partial Profit", from_entry="Short", limit=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, qty_percent=partial_profit_percentage / 100)
// Full take profit and stop loss with trailing stop
strategy.exit("Take Profit Short", from_entry="Short", limit=strategy.position_avg_price - take_profit_atr, stop=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, trail_offset=trail_stop_level)
// Delete the old box if it exists
// if not na(short_box_id)
// box.delete(short_box_id)
// Plot Take Profit and Stop Loss for Short Positions
// short_box_id := box.new(left=bar_index - 1, top=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, right=bar_index, bottom=strategy.position_avg_price - take_profit_atr, bgcolor=color.new(color.red, 90), border_width=1, border_color=color.new(color.red, 0))
// Plot MAs and Signals
plot(ma1_htf, color=color.blue, title="MA1 (HTF)")
plot(ma2_htf, color=color.red, title="MA2 (HTF)")
plotshape(series=long_condition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal", text="BUY")
plotshape(series=short_condition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal", text="SELL")
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