オリオン・トレード戦略は,定量取引のための複数の技術指標を統合している.これは,トレーダーが適時に購入・販売決定を下すことができるように,市場のトップとボトムを早期に特定することを目的としている.この戦略は,実際の価格逆転が起こる前に取引信号を生成しようとするユニークな予測曲線メカニズムを使用している.
戦略の核心はオーリオン信号曲線である.この曲線は,MACD,WPR,ストック,RSIなどを含む複数の指標を合成して複合信号を生成する.その後,最終曲線を作成するために超スムージングで処理される.
重要なことに,曲線には予測モデルも組み込まれ,曲線の傾斜変化を分析し,1〜2バー先で潜在的な逆転を予測しようとします.予測曲線が実際の曲線から逸脱すると,早期の取引信号が生成できます.
さらに,モメント波インジケーターは,より大きな時間枠におけるトレンド方向を決定するために使用されます.波が方向を変えるとき,それはより大きな度合いの逆転が近づいていることを示唆します.
最後に,この戦略は,シグナルが発信されたときに購入および販売の提案を提供します.トレーダーはそれらをフォローするかどうかを決定することができます.
複数の指標により正確性が向上します インディケーターを組み合わせることで 傾向とスポット逆転を確認し,単一インディケーターの罠を避けるのに役立ちます
予測モデルでは 早期に 逆転の警告が 与えられます 予測曲線は実際の信号を先行させ,取引決定に先を行くことができる.
モメント波は全体的なトレンド方向を判断します より高いタイムフレームのモメント・ウォームを組み込むことで,主要なトレンドに対する取引は避けられます.
異なる製品に適したカスタマイズ可能なパラメータ ユーザは,異なる取引製品の特徴に合わせて指標パラメータを調整できます.
予測モデルが過剰取引を引き起こす可能性があります 予測モデルは 誤った信号を生む可能性があります 盲目的に従うことは 過剰な取引につながります
複数のパラメータで難しい最適化 数多くのパラメータがあるため 最適な組み合わせを見つけるには 広範なデータセットと 長いテストが必要です
指標の有効性は慎重に評価する必要がある 各指標の実質的増益は 冗長性を避けるために 慎重に評価する必要があります
現実世界での取引コストを考慮すべきです 頻繁な取引は高コストを伴う.現実世界のコストをバックテストに組み込む必要があります.
予測モデルを評価し調整する
予測の精度を評価し,信頼性を向上させるためにパラメータを最適化します.
冗長性を減らすことでモデルを簡素化 指標の有効性評価とモデルの簡素化を採用して,不必要な複雑さを排除する.
市場間での安定性テスト 多市場バックテストを実施し,最適化結果と信頼性を検証する.
リアルなコストに基づいて戦略を調整する バックテストに現実世界のコストを導入し,低貿易頻度のための戦略パラメータを調整する.
オリオン戦略は,複数の指標とユニークな予測曲線を合成し,早期にターンを特定しようとします.そのメリットはあるが,スケーラビリティも限られています.慎重な態度が必要です.自動取引で安定した長期的利益を達成するために,信号有効性とコスト効率などの側面からの継続的な最適化が必要です.
/*backtest
start: 2023-09-17 00:00:00
end: 2023-09-21 22:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © OrionAlgo
// () /? | () |\| /\ |_ (_, () //
//@version=4
version = '2.0'
strategy("Orion Algo Strategy v"+version, shorttitle="Orion Algo Strategy v"+version, overlay=false, pyramiding=100)
// Getting inputs --------------------------------------------------------------
userAgreement = input(true, title='I understand that Orion Algo cannot be 100% accurate and overall performance will shift with market conditions. While Orion Algo increases my chances of entering better positions, I must use smart trade management. ', type=input.bool,group='User Agreement ─────────────',
tooltip='In order to use Orion Algo, you must click the checkbox to acknowledge the user agreement')
src = close
//smoothing inputs -------------------------------------------------------------
//superSmooth = input(true, title='Super Smooth', inline='Super Smooth', group='Smoothing ─────────────────')
superSmooth = true
smoothType = 1
superSmoothStrength = input(10, title='Super Smooth',minval = 3, inline='Super Smooth', group='Signal ────────────────────',
tooltip='Smooths the signal. Lower values move pivots to the left while increasing noise, higher values move pivots to the right and reduce noise. 8 is a good mix of both') // set to timeframe for decent results?
//trendSmoothing = input(30, title='Trend Smooth',minval = 3, group='Smoothing ─────────────────') // set to timeframe for decent results?
trendSmoothing = 30 // set to timeframe for decent results?
showPrediction = input(false, title='Prediction', group='Signal ────────────────────',inline='prediction')
predictionBias = input(0.45, minval = 0.,maxval=1., step=0.05, title='Bias', group='Signal ────────────────────',inline='prediction')
showPredictionCurve = input(true, title='Curve', group='Signal ────────────────────',inline='prediction', tooltip='Prediction model that attempts to predict short range reversals (0-2 bars). Adjust Bias to change the prediction curve.')
//momentum wave inputs ---------------------------------------------------------
showMomentumWave = input(true, 'Momentum Wave', group='Momentum Wave ─────────────', inline='mom')
momentumWaveLength = input(3, '', group='Momentum Wave ─────────────', inline='mom', tooltip='Secondary signal that shows medium to large movements based on the input variable. The wave will change depending on the current timeframe.')
momentumOutside = input(true, 'Position Outside', group='Momentum Wave ─────────────', inline='mom2', tooltip='Positions the wave outside of the main signal area.')
//visuals input-----------------------------------------------------------------
useDarkMode = input(true, 'Dark Mode', group='Visuals ───────────────────',inline='Colors')
// 0:backgroundlines, 1:signal, 2:bullish, 3:bearish, 4:hiddenbull, 5:hiddenbear, 6:deltav, 7:prediction, 8:predictionbull, 9:predictionbear, 10:dash, 11:mom2
visualMode = input('Pro', 'Mode',options=['Beginner', 'Pro'] ,group='Visuals ───────────────────')
dashOn = input(true, "Dashboard", group='Dashboard ─────────────────', inline='dash', tooltip='A dashboard with some usefual stats')
dashColor = color.new(#171a27, 100)
showPivots = input(true, title='Signal Pivots', group='Pivots ────────────────────',inline='pivots')
showPredictionPivots = input(false, title='Prediction Pivots', group='Pivots ────────────────────',inline='pivots')
// Functions -------------------------------------------------------------------
f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => security(_symbol, _res, _src,barmerge.gaps_on, lookahead = barmerge.lookahead_on)
f_slope(x) =>
slopePeriod = 1
(x - x[slopePeriod]) / slopePeriod
f_superSmooth(inputVal,smoothType) =>
smoothType==1? (hma(inputVal,superSmoothStrength)) :
smoothType==2? (ema((ema((ema(inputVal,3)),3)),superSmoothStrength)):
smoothType==3? linreg(inputVal,superSmoothStrength,0) :
smoothType==4? (hma(inputVal,superSmoothStrength * momentumWaveLength)) : na
f_bias(bias, min, max) =>
(bias * (max - min) ) + min
f_resInMinutes() =>
_resInMinutes = timeframe.multiplier * (
timeframe.isseconds ? 1. / 60. :
timeframe.isminutes ? 1. :
timeframe.isdaily ? 1440. :
timeframe.isweekly ? 10080. :
timeframe.ismonthly ? 43800. : na)
f_resFromMinutes(_minutes) =>
_minutes <= 0.0167 ? "1S" :
_minutes <= 0.0834 ? "5S" :
_minutes <= 0.2500 ? "15S" :
_minutes <= 0.5000 ? "30S" :
_minutes <= 1 ? "1":
_minutes <= 1440 ? tostring(round(_minutes)) :
_minutes <= 43800 ? tostring(round(min(_minutes / 1440, 365))) + "D" :
tostring(round(min(_minutes / 43800, 12))) + "M"
f_output_signal()=>
a = ((ema(close, 12) - ema(close, 26)) - ema((ema(close, 12) - ema(close, 26)), 8))/10
b = wpr(8)
c = (100 * ( close + 2*stdev( close, 21) - sma( close, 21 ) ) / ( 4 * stdev( close, 21 ) ))
d = (rsi(close - sma(close, 21)[11],8)*2)-100
e = (rsi(fixnan(100 * rma(change(high) > change(low) and change(high) > 0 ? change(high) : 0, 1) / rma(tr, 1)) - fixnan(100 * rma(change(low) > change(high) and change(low) > 0 ? change(low) : 0, 1) / rma(tr, 1)),8)*2)-100 //causes slow down
f = rsi((((close-( (sum(volume, 20) - volume)/sum(volume, 20)) + (volume*close/sum(volume, 20)))/((close+( (sum(volume, 20) - volume)/sum(volume, 20)) + (volume*close/sum(volume, 20)))/2)) * 100),8)-100
g = (rsi(sma(highest(high,14)-lowest(low,14)==0.0?0.0:(close-lowest(low,14))/highest(high,14)-lowest(low,14)-0.5,max(1,int(2))),8)*2)-100 //causes slow down
avg(a,b,c,d,e,f,g)*2
output_signal = f_output_signal()
output_signal := f_superSmooth(output_signal,1)
// output_signal2 = plot(f_superSmoothSlow(f_output_signal()), color=color.blue, linewidth=2)
//Orion Signal Higher Timeframe / Momentum Wave --------------------------------
f_momentumWave(wavelength,smooth) =>
currentMinutes = f_resInMinutes()
m = currentMinutes * wavelength //multiply current resolution by momentumWaveLength to get higher resolution
momentumWaveRes = f_resFromMinutes(m)
f_secureSecurity(syminfo.tickerid, momentumWaveRes,f_superSmooth(f_output_signal(),1))
// Plot ------------------------------------------------------------------------
f_color(x) =>
if userAgreement
white = useDarkMode ? #e5e4f4 : #505050ff
lightgray = useDarkMode ? #808080 : #909090ff
gray = useDarkMode ? #808080 : #505050ff
//blue = useDarkMode ? #007EA7 : #007EA7ff
blue = useDarkMode ? #2862FFFF : #2862FFFF
// 0:backgroundlines, 1:signal, 2:bullish, 3:bearish, 4:hiddenbull, 5:hiddenbear, 6:deltav, 7:prediction, 8:predictionbull, 9:predictionbear, 10:trendbull, 11:trendbear, 12:dash, 13:mom1, 14:mom2
x==0? lightgray : x==1? gray : x==2? white : x==3? blue : x==4? white : x==5? blue : x==6? blue : x==7? blue : x==8? white : x==9? blue : x==10? blue : x==11? blue : na
// Lines -----------------------------------------------------------------------
h1 = plot(0, "Mid Band", color=f_color(0),editable=0, transp=80)
// Signal ----------------------------------------------------------------------
orionSignal = plot(output_signal, title="Orion Signal Curve", style=plot.style_line,linewidth=1, transp=0, color= f_color(1), offset=0,editable=0)
// Momentum Wave ---------------------------------------------------------------
momWave = f_momentumWave(momentumWaveLength,1)
p_momWave = plot(showMomentumWave? momentumOutside? (momWave/2) -150 : momWave : na, color=f_color(11), linewidth=showMomentumWave and momentumOutside ? 1 : 2, editable =0, transp=50, style=momentumOutside? plot.style_area : plot.style_line, histbase=-200) //two tone color doesnt want to work with this for some reason.
// Divergence ------------------------------------------------------------------
osc = output_signal
plFound = osc > osc [1] and osc[1] < osc[2]
phFound = osc < osc [1] and osc[1] > osc[2]
// bullish
plot(
plFound and visualMode=='Pro'? osc[1] - 10 : na,
offset=0,
title="Regular Bullish",
linewidth=3,
color=showPivots ? f_color(2) :na,
transp=0,
style=plot.style_circles,
editable=0
)
plotshape(
plFound and visualMode=='Beginner'? osc[1] - 10 : na,
offset=0,
title="Regular Bullish",
size=size.tiny,
color=showPivots ? f_color(2) :na,
transp=0,
style=shape.labelup,
text = 'Buy',
textcolor= color.black,
location=location.absolute,
editable=0
)
// bearish
plot(
phFound and visualMode=='Pro'? osc[1] + 10: na,
offset=0,
title="Regular Bearish",
linewidth=3,
color=showPivots ? f_color(3):na,
transp=0,
style=plot.style_circles,
editable=0
)
plotshape(
phFound and visualMode=='Beginner'? osc[1] + 10: na,
offset=0,
title="Regular Bearish",
size=size.tiny,
color=showPivots ? f_color(3):na,
transp=0,
style=shape.labeldown,
text = 'Sell',
textcolor= color.white,
location=location.absolute,
editable=0
)
// Delta v ---------------------------------------------------------------------
slope = f_slope(output_signal)*1.5
// Prediction from Delta v -----------------------------------------------------
output_prediction = f_bias(predictionBias, slope, output_signal)
prediction_bullish = output_prediction>output_prediction[1] and output_prediction[1]<output_prediction[2] ?true:false
prediction_bearish = output_prediction<output_prediction[1] and output_prediction[1]>output_prediction[2] ?true:false
plot(showPrediction and showPredictionCurve?output_prediction:na,title='Prediction Curve', color=f_color(7), editable=0)
//prediction bull
plot(showPrediction?showPredictionPivots?output_prediction>output_prediction[1] and output_prediction[1]<output_prediction[2]?showPredictionCurve?output_prediction:output_signal:na:na:na,
title='Prediction Bullish',color=f_color(8), style=plot.style_circles, linewidth=2, editable=0)
//prediction bear
plot(showPrediction?showPredictionPivots?output_prediction<output_prediction[1] and output_prediction[1]>output_prediction[2]?showPredictionCurve?output_prediction:output_signal:na:na:na,
title='Prediction Bearish', color=f_color(9), style=plot.style_circles, linewidth=2, editable=0)
// User Aggreement -------------------------------------------------------------
plotshape(userAgreement==false?0:na,title='Welcome', text='Welcome to Orion Algo! Please double click me to enable signals',textcolor=color.black,color=color.white,offset=0,size=size.huge,style=shape.labeldown,location=location.absolute, transp=0, show_last=1, editable=0)
plotshape(userAgreement==false?0:na,title='Welcome', text='Welcome to Orion Algo! Please double click me to enable signals',textcolor=color.black,color=color.white,offset=-100,size=size.huge,style=shape.labeldown,location=location.absolute, transp=0, show_last=1, editable=0)
// Alerts ----------------------------------------------------------------------
alertcondition(plFound,title='1. Bullish (Big Dot)', message='Bullish Signal (Big Dot)')
alertcondition(phFound,title='2. Bearish (Big Dot)', message='Bearish Signal (Big Dot)')
alertcondition(prediction_bullish,title='3. Prediction Bullish (Small Dot)', message='Prediction Bullish Signal (Small Dot)')
alertcondition(prediction_bearish,title='4. Prediction Bearish (Small Dot)', message='Prediction Bearish Signal (Small Dot)')
// Strategy --------------------------------------------------------------------
i_strategy = input(defval='dca long', title='strategy', options=['simple','dca long'])
i_pyramid = input(10, 'pyramid orders')
// Simple Strat
if (i_strategy == 'simple')
longCondition = crossover(output_signal, output_signal[1])
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
shortCondition = crossunder(output_signal, output_signal[1])
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
// DCA Strat
i_percent_exit = input(2.0,'percent exit in profit')/100
i_percent_drop = input(2.0,'percent drop before each entry')/100
var entryPrice = 0.0
var exitPrice = 0.0
var inTrade = false
var tradeCount = 0
var moneyInTrade = 0.0
if(output_signal > output_signal[1] and output_signal[1]<=output_signal[2] and i_strategy=='dca long')
//if (true)
if (inTrade==false)
strategy.entry('Long',long=true)
entryPrice:=close
moneyInTrade:=close
exitPrice:=entryPrice + (entryPrice*(i_percent_exit))
inTrade:=true
tradeCount := 1
if (inTrade==true and close <= (entryPrice-(entryPrice*(i_percent_drop) )))
//calculate DCA //math is incorrect!!!
if (tradeCount <= i_pyramid)
tradeCount := tradeCount+1
entryPrice:=close
moneyInTrade := moneyInTrade+close
exitPrice2 = moneyInTrade / tradeCount
exitPrice := exitPrice2 + (exitPrice2 *(i_percent_exit))
strategy.entry('Long',long=true)
if(close >= exitPrice and inTrade==true and output_signal <= output_signal[1] and output_signal[1]>=output_signal[2] and i_strategy=='dca long')
inTrade:=false
strategy.close('Long')
// Dashboard -------------------------------------------------------------------
//deltav
deltav = slope