この戦略は,RSIとMFIの利点を組み合わせたAlphaTrend指標に基づい,上昇傾向と下落傾向の両方の市場で良い結果を達成することができる.この戦略は主に価格がAlphaTrend曲線を突破するかどうかを判断する傾向の方向を判断する.
この戦略は,価格傾向の方向性を決定するために主にアルファトレンド曲線に依存する.ATR,RSI/MFIを考慮し,トレンドを効果的に追跡することができる.価格が曲線に浸透すると,トレンドの変化をシグナル化し,エントリーポイントを形成する.
要約すると この戦略は,上昇市場と下落市場の両方に有効であり, 市場のノイズを効果的にフィルタリングし, 傾向を正確に識別し, 効率的なトレンドフォロー戦略です.
リスクに対処するために,ストップ・ロスは単一の取引損失を制御し,誤った信号を避けるために他の指標と組み合わせ,異なる市場に基づいてパラメータを調整することができます.
戦略がより多くの市場条件に適応できるように,異なる市場やパラメータでテストすることで,さらなる最適化を行うことができます.
AlphaTrendの戦略は,単純で効率的なトレンドフォローシステムである.ブイッシュとベアッシュ市場に適応するために価格とボリュームの両方の情報を組み込む.ブレイクアウトメカニズムは明確なエントリーシグナルを提供します.適切なリスク制御により,良い結果を達成することができます.さらなるテストと強化は,より多くの市場状況において収益性を安定させるのに役立ちます.
/*backtest
start: 2023-09-20 00:00:00
end: 2023-09-26 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
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/
// author © KivancOzbilgic
// developer © KivancOzbilgic
// pv additions, simplification and strategy conversion @ treigen
//@version=5
strategy('AlphaTrend For ProfitView', overlay=true, calc_on_every_tick=true, process_orders_on_close=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1, initial_capital=1000)
coeff = input.float(1.5, 'Multiplier', step=0.1)
AP = input(15, 'Common Period')
ATR = ta.sma(ta.tr, AP)
novolumedata = input(title='Change calculation (no volume data)?', defval=false)
i_startTime = input(defval = timestamp("01 Jan 2014 00:00 +0000"), title = "Backtesting Start Time", inline="timestart", group='Backtesting')
i_endTime = input(defval = timestamp("01 Jan 2100 23:59 +0000"), title = "Backtesting End Time", inline="timeend", group='Backtesting')
timeCond = true
pv_ex = input.string('', title='Exchange', tooltip='Leave empty to use the chart ticker instead (Warning: May differ from actual market name in some instances)', group='PV Settings')
pv_sym = input.string('', title='Symbol', tooltip='Leave empty to use the chart ticker instead (Warning: May differ from actual market name in some instances)', group='PV Settings')
pv_acc = input.string("", title="Account", group='PV Settings')
pv_alert_long = input.string("", title="PV Alert Name Longs", group='PV Settings')
pv_alert_short = input.string("", title="PV Alert Name Shorts", group='PV Settings')
pv_alert_test = input.bool(false, title="Test Alerts", tooltip="Will immediately execute the alerts, so you may see what it sends. The first line on these test alerts will be excluded from any real alert triggers" ,group='PV Settings')
upT = low - ATR * coeff
downT = high + ATR * coeff
AlphaTrend = 0.0
AlphaTrend := (novolumedata ? ta.rsi(close, AP) >= 50 : ta.mfi(hlc3, AP) >= 50) ? upT < nz(AlphaTrend[1]) ? nz(AlphaTrend[1]) : upT : downT > nz(AlphaTrend[1]) ? nz(AlphaTrend[1]) : downT
k1 = plot(AlphaTrend, color=color.new(#0022FC, 0), linewidth=3)
k2 = plot(AlphaTrend[2], color=color.new(#FC0400, 0), linewidth=3)
buySignalk = ta.crossover(AlphaTrend, AlphaTrend[2])
sellSignalk = ta.crossunder(AlphaTrend, AlphaTrend[2])
var exsym = ""
if barstate.isfirst
exsym := pv_ex == "" ? "" : "ex=" + pv_ex + ","
exsym := pv_sym == "" ? exsym : exsym + "sym=" + pv_sym + ","
if barstate.isconfirmed and timeCond
if strategy.position_size <= 0 and buySignalk
strategy.entry("Buy", strategy.long)
alert(pv_alert_long + "(" + exsym + "acc=" + pv_acc + ")", alert.freq_once_per_bar_close)
if strategy.position_size >= 0 and sellSignalk
strategy.entry("Sell", strategy.short)
alert(pv_alert_short + "(" + exsym + "acc=" + pv_acc + ")", alert.freq_once_per_bar_close)
// Only used for testing/debugging alert messages
if pv_alert_test
alert("<![Alert Test]!>\n" + pv_alert_long + "(" + exsym + "acc=" + pv_acc + ")", alert.freq_once_per_bar)
alert("<![Alert Test]!>\n" + pv_alert_short + "(" + exsym + "acc=" + pv_acc + ")", alert.freq_once_per_bar)