Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Indeks Kekuatan Elder Strategi Perdagangan Kuantitatif Berdasarkan Penyimpangan Standar dan Rata-rata Bergerak

Indeks Kekuatan Elder Strategi Perdagangan Kuantitatif Berdasarkan Penyimpangan Standar dan Rata-rata Bergerak

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-11-28 17:08:24
Tag:EFIATREMASMASD

img

Gambaran umum

Strategi ini adalah sistem perdagangan kuantitatif yang didasarkan pada Indeks Kekuatan Elder (EFI), menggabungkan standar deviasi dan moving average untuk generasi sinyal, sambil menggunakan ATR untuk posisi stop-loss dan take-profit yang dinamis. Strategi ini menghitung indikator EFI cepat dan lambat, menormalkannya menggunakan standar deviasi, dan menghasilkan sinyal perdagangan melalui analisis silang, menciptakan sistem perdagangan yang lengkap.

Prinsip Strategi

Strategi ini dibangun di atas beberapa elemen inti:

  1. Menggunakan dua periode yang berbeda (13 dan 50) untuk menghitung indeks kekuatan cepat dan lambat
  2. Menormalkan kedua periode EFI menggunakan standar deviasi untuk membuat sinyal lebih signifikan secara statistik
  3. Menghasilkan sinyal panjang ketika EFI cepat dan lambat secara bersamaan melanggar ambang standar deviasi
  4. Menghasilkan sinyal pendek ketika baik EFI cepat dan lambat secara bersamaan melanggar di bawah ambang standar deviasi
  5. Menggunakan ATR untuk posisi stop-loss dinamis yang menyesuaikan dengan pergerakan harga
  6. Mengimplementasikan mekanisme mengambil keuntungan yang berbasis ATR untuk melindungi dan meningkatkan keuntungan

Keuntungan Strategi

  1. Sistem sinyal menggabungkan momentum dan karakteristik volatilitas, meningkatkan keandalan perdagangan
  2. Normalisasi standar deviasi membuat sinyal secara statistik signifikan, mengurangi sinyal palsu
  3. Mekanisme stop loss dinamis secara efektif mengendalikan risiko dan mencegah penarikan besar
  4. Mekanisme mengambil keuntungan kedua melindungi dan memungkinkan keuntungan untuk tumbuh
  5. Logika strategi yang jelas dengan parameter yang dapat disesuaikan, cocok untuk optimasi di berbagai pasar

Risiko Strategi

  1. Dapat menghasilkan sinyal palsu di pasar yang sangat volatile, yang membutuhkan mekanisme penyaringan tambahan
  2. Pemilihan parameter yang sensitif dapat menyebabkan overtrading, meningkatkan biaya transaksi
  3. Potensi keterlambatan pada titik pembalikan tren, yang mempengaruhi kinerja strategi
  4. Posisi stop-loss yang tidak tepat dapat mengakibatkan keluar prematur atau kerugian yang berlebihan
  5. Kebutuhan untuk mempertimbangkan dampak biaya transaksi pada laba strategi

Arahan Optimasi

  1. Tambahkan mekanisme penilaian kondisi pasar untuk menggunakan parameter yang berbeda dalam kondisi pasar yang berbeda
  2. Memperkenalkan filter volume untuk meningkatkan keandalan sinyal
  3. Mengoptimalkan parameter stop loss dan take profit untuk lebih beradaptasi dengan volatilitas pasar
  4. Tambahkan filter tren untuk menghindari perdagangan yang sering di pasar yang berbeda
  5. Pertimbangkan untuk menambahkan filter waktu untuk menghindari perdagangan selama periode yang tidak menguntungkan

Ringkasan

Strategi ini membangun sistem perdagangan yang lengkap dengan menggabungkan indikator EFI, standar deviasi, dan ATR. Kekuatannya terletak pada keandalan sinyal yang tinggi dan kontrol risiko yang wajar, meskipun optimasi untuk lingkungan pasar yang berbeda masih diperlukan. Stabilitas dan profitabilitas strategi dapat ditingkatkan lebih lanjut dengan menambahkan penilaian kondisi pasar, penyaringan volume, dan mekanisme lainnya. Secara keseluruhan, ini memberikan kerangka kerja perdagangan kuantitatif yang solid dengan nilai praktis.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Elder's Force Index Strategy with ATR-Based SL and TP", overlay=true)

// Input parameters for fast and long EFI
efi_fast_length = input.int(13, "Fast EFI Length", minval=1)
efi_long_length = input.int(50, "Long EFI Length", minval=1)
stdev_length = input.int(50, "Standard Deviation Length", minval=2, maxval=300)
numdev = input.float(2, "Number of Deviations", minval=1, maxval=20, step=0.1)
atr_length = input.int(14, "ATR Length", minval=1)
atr_multiplier_sl = input.float(1.5, "ATR Multiplier for Stop Loss", step=0.1)
trailing_tp_multiplier = input.float(0.5, "Multiplier for Trailing Take Profit", step=0.1)

// Elder's Force Index Calculation for Fast and Long EFI
efi_fast = ta.ema((close - close[1]) * volume, efi_fast_length)
efi_long = ta.ema((close - close[1]) * volume, efi_long_length)

// Calculate Standard Deviation for Fast EFI
efi_fast_average = ta.sma(efi_fast, stdev_length)
efi_fast_stdev = ta.stdev(efi_fast, stdev_length)
efi_fast_diff = efi_fast - efi_fast_average
efi_fast_result = efi_fast_diff / efi_fast_stdev

// Calculate Standard Deviation for Long EFI
efi_long_average = ta.sma(efi_long, stdev_length)
efi_long_stdev = ta.stdev(efi_long, stdev_length)
efi_long_diff = efi_long - efi_long_average
efi_long_result = efi_long_diff / efi_long_stdev

// Define upper and lower standard deviation levels
upper_sd = numdev
lower_sd = -numdev

// Define entry conditions based on crossing upper and lower standard deviations
long_condition = efi_fast_result > upper_sd and efi_long_result > upper_sd
short_condition = efi_fast_result < lower_sd and efi_long_result < lower_sd

// Check if a position is already open
is_position_open = strategy.position_size != 0

// Calculate ATR for stop loss and take profit
atr = ta.atr(atr_length)

// Initialize stop loss and take profit variables
var float stop_loss = na
var float take_profit = na

// Execute trades based on conditions, ensuring only one trade at a time
if (long_condition and not is_position_open)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    stop_loss := close - atr * atr_multiplier_sl  // Set initial stop loss based on ATR
    take_profit := close + atr * trailing_tp_multiplier  // Set initial take profit based on ATR

if (short_condition and not is_position_open)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    stop_loss := close + atr * atr_multiplier_sl  // Set initial stop loss based on ATR
    take_profit := close - atr * trailing_tp_multiplier  // Set initial take profit based on ATR

// Update exit conditions
if (is_position_open)
    // Update stop loss for trailing
    if (strategy.position_size > 0)  // For long positions
        stop_loss := math.max(stop_loss, close - atr * atr_multiplier_sl)
        
        // Adjust take profit based on price movement
        take_profit := math.max(take_profit, close + atr * trailing_tp_multiplier)

    else if (strategy.position_size < 0)  // For short positions
        stop_loss := math.min(stop_loss, close + atr * atr_multiplier_sl)
        
        // Adjust take profit based on price movement
        take_profit := math.min(take_profit, close - atr * trailing_tp_multiplier)

    // Set exit conditions
    strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=stop_loss, limit=take_profit)
    strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=stop_loss, limit=take_profit)
Berkaitan
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi