Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Trend Multi-Pasar Adaptif Multi-Indikator Mengikuti Strategi

Trend Multi-Pasar Adaptif Multi-Indikator Mengikuti Strategi

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-12-12 15:23:28
Tag:CMFDPOROCWMAATR

img

Gambaran umum

Ini adalah strategi yang mengikuti tren adaptif berdasarkan beberapa indikator teknis yang secara otomatis menyesuaikan parameter sesuai dengan karakteristik pasar yang berbeda. Strategi ini menggabungkan aliran uang Chaikin (CMF), osilator harga terdetensi (DPO), dan kurva Coppock untuk menangkap tren pasar, dengan faktor penyesuaian volatilitas untuk beradaptasi dengan fitur pasar yang berbeda. Ini mencakup sistem manajemen posisi dan pengendalian risiko yang komprehensif yang secara dinamis menyesuaikan ukuran perdagangan berdasarkan volatilitas pasar.

Prinsip Strategi

Logika inti dari strategi ini adalah untuk mengkonfirmasi arah tren dan waktu perdagangan melalui kerjasama multi indikator:

  1. Menggunakan indikator CMF untuk mengukur arus uang dan menilai sentimen pasar
  2. Mempekerjakan DPO untuk menghilangkan pengaruh tren jangka panjang dan fokus pada fluktuasi harga jangka menengah dan pendek
  3. Mengadopsi indikator Coppock yang dimodifikasi untuk menangkap titik balik tren
  4. Menghasilkan sinyal perdagangan hanya ketika ketiga indikator mengkonfirmasi
  5. Menghitung secara dinamis tingkat stop loss dan take profit menggunakan ATR
  6. Secara otomatis menyesuaikan parameter leverage dan volatilitas berdasarkan karakteristik pasar yang berbeda (saham, forex, berjangka)

Keuntungan Strategi

  1. Multi-indicator cross-validation secara efektif menyaring sinyal palsu
  2. Kemampuan beradaptasi yang kuat yang cocok untuk lingkungan pasar yang berbeda
  3. Sistem manajemen posisi yang komprehensif dengan ukuran posisi dinamis berdasarkan volatilitas
  4. Termasuk mekanisme stop loss dan take profit untuk mengendalikan risiko sambil melindungi keuntungan
  5. Mendukung perdagangan berbagai instrumen untuk diversifikasi risiko
  6. Logika perdagangan yang jelas yang mudah dipertahankan dan dioptimalkan

Risiko Strategi

  1. Sistem multi indikator mungkin memiliki keterlambatan di pasar yang bergerak cepat
  2. Optimasi parameter dapat menyebabkan overfitting
  3. Sinyal palsu mungkin terjadi selama perubahan rezim pasar
  4. Pengaturan stop-loss yang ketat dapat mengakibatkan stop-loss yang sering
  5. Biaya perdagangan akan mempengaruhi hasil strategi Rekomendasi manajemen risiko:
  • Pemeriksaan validitas parameter secara teratur
  • Pemantauan posisi real-time
  • Kontrol leverage yang tepat
  • Batas maksimum penarikan

Arahan Optimasi

  1. Memperkenalkan penilaian volatilitas pasar untuk menggunakan set parameter yang berbeda dalam lingkungan volatilitas yang berbeda
  2. Menambahkan lebih banyak indikator identifikasi karakteristik pasar untuk meningkatkan kemampuan adaptasi strategi
  3. Mengoptimalkan mekanisme stop loss dan take profit, mempertimbangkan untuk menerapkan trailing stop
  4. Mengembangkan sistem pengoptimalan parameter otomatis untuk penyesuaian berkala
  5. Tambahkan modul analisis biaya perdagangan
  6. Menerapkan mekanisme peringatan risiko

Ringkasan

Strategi ini adalah sistem trend yang menyeluruh yang menyeimbangkan pengembalian dan risiko melalui beberapa indikator dan mekanisme pengendalian risiko. Strategi ini memiliki ekstensibilitas yang kuat dengan ruang yang signifikan untuk optimasi. Disarankan untuk memulai dengan skala kecil dalam perdagangan langsung, secara bertahap meningkatkan ukuran perdagangan, sambil terus memantau kinerja strategi dan menyesuaikan parameter tepat waktu.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Multi-Market Adaptive Trading Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)

// Input parameters
i_market_type = input.string("Crypto", "Market Type", options=["Forex", "Crypto", "Futures"])
i_risk_percent = input.float(1, "Risk Per Trade (%)", minval=0.1, maxval=100, step=0.1)
i_volatility_adjustment = input.float(1.0, "Volatility Adjustment", minval=0.1, maxval=5.0, step=0.1)
i_max_position_size = input.float(5.0, "Max Position Size (%)", minval=1.0, maxval=100.0, step=1.0)
i_max_open_trades = input.int(3, "Max Open Trades", minval=1, maxval=10)

// Indicator Parameters
i_cmf_length = input.int(20, "CMF Length", minval=1)
i_dpo_length = input.int(21, "DPO Length", minval=1)
i_coppock_short = input.int(11, "Coppock Short ROC", minval=1)
i_coppock_long = input.int(14, "Coppock Long ROC", minval=1)
i_coppock_wma = input.int(10, "Coppock WMA", minval=1)
i_atr_length = input.int(14, "ATR Length", minval=1)

// Market-specific Adjustments
volatility_factor = i_market_type == "Forex" ? 0.1 : i_market_type == "Futures" ? 1.5 : 1.0
volatility_factor *= i_volatility_adjustment
leverage = i_market_type == "Forex" ? 100.0 : i_market_type == "Futures" ? 20.0 : 3.0

// Calculate Indicators
mf_multiplier = ((close - low) - (high - close)) / (high - low)
mf_volume = mf_multiplier * volume
cmf = ta.sma(mf_volume, i_cmf_length) / ta.sma(volume, i_cmf_length)

dpo_offset = math.floor(i_dpo_length / 2) + 1
dpo = close - ta.sma(close, i_dpo_length)[dpo_offset]

roc1 = ta.roc(close, i_coppock_short)
roc2 = ta.roc(close, i_coppock_long)
coppock = ta.wma(roc1 + roc2, i_coppock_wma)

atr = ta.atr(i_atr_length)

// Define Entry Conditions
long_condition = cmf > 0 and dpo > 0 and coppock > 0 and ta.crossover(coppock, 0)
short_condition = cmf < 0 and dpo < 0 and coppock < 0 and ta.crossunder(coppock, 0)

// Calculate Position Size
account_size = strategy.equity
risk_amount = math.min(account_size * (i_risk_percent / 100), account_size * (i_max_position_size / 100))
position_size = (risk_amount / (atr * volatility_factor)) * leverage

// Execute Trades
if (long_condition and strategy.opentrades < i_max_open_trades)
    sl_price = close - (atr * 2 * volatility_factor)
    tp_price = close + (atr * 3 * volatility_factor)
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
    strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=sl_price, limit=tp_price)

if (short_condition and strategy.opentrades < i_max_open_trades)
    sl_price = close + (atr * 2 * volatility_factor)
    tp_price = close - (atr * 3 * volatility_factor)
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
    strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=sl_price, limit=tp_price)

// Plot Indicators
plot(cmf, color=color.blue, title="CMF")
plot(dpo, color=color.green, title="DPO")
plot(coppock, color=color.red, title="Coppock")
hline(0, "Zero Line", color=color.gray)

// Alerts
alertcondition(long_condition, title="Long Entry", message="Potential Long Entry Signal")
alertcondition(short_condition, title="Short Entry", message="Potential Short Entry Signal")

// // Performance reporting
// if barstate.islastconfirmedhistory
//     label.new(bar_index, high, text="Strategy Performance:\nTotal Trades: " + str.tostring(strategy.closedtrades) + 
//               "\nWin Rate: " + str.tostring(strategy.wintrades / strategy.closedtrades * 100, "#.##") + "%" +
//               "\nProfit Factor: " + str.tostring(strategy.grossprofit / strategy.grossloss, "#.##"))
Berkaitan
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi