源 - 前の源を入力し,その変化の絶対値を取って源と正規化します.
ダイナミック長度計算: BlackCat1402
複合分析:VAWSI,トレンド持続率,ATRの読み方を組み合わせて複合指標を生成する.最終値が低い場合,差し迫った逆転を示し,より高い値は不安定または不安定な市場を示唆する.
ダイナミックストップ・ロス/テイク・プロフィート: 複合指標と現在のトレンド方向に基づいてダイナミックストップ・ロスとテイク・プロフィートのレベルを計算します.
トレード・シグナル: 価格が計算された
多次元分析:複数の指標を組み合わせることで,戦略は異なる角度から市場を分析し,意思決定の正確性を向上させることができます.
適応性: ダイナミックな長さの計算により,戦略は異なる市場状況に適応し,柔軟性を高めることができます.
リスク管理: ダイナミックなストップ・ロストとテイク・プロフィートの設定は,リスクをよりうまく制御し,市場の変化に適応するのに役立ちます.
オリジナル指標: VAWSI と トレンド持続指標は,伝統的な指標で見過ごされている信号を捉えるユニークな市場洞察を提供します.
反再塗装:barstate.isconfirmed を使用すると,信号が再塗装されないことを保証し,バックテストの精度を向上させます.
カスタマイズ可能性: 複数の調整可能なパラメータにより,戦略は異なる取引手段と時間枠に適応できます.
過度に最適化: 高い数のパラメータが過度に最適化につながり,ライブ取引ではパフォーマンスが低下する可能性があります.
市場適応性: 市場によっては良い業績を上げているが,特に変動が低い市場では,すべての市場条件に適していない場合もある.
複雑性: 戦略の複雑性により,理解し維持することが困難になり,運用上のエラーのリスクが増加します.
コンピューティング・インテンシブ:複数のカスタム・インジケーターとダイナミック・コンピューティングにより,高計算負荷が発生し,実行速度に影響を与える.
歴史的データへの依存: この戦略は,計算のために多くの歴史的データを使用し,一部の状況で遅れを引き起こす可能性があります.
パラメータ最適化: マシン学習アルゴリズムを使用して,さまざまな市場条件下で戦略のパフォーマンスを向上させるために,様々な重量および長さのパラメータを最適化します.
市場状態認識: 異なる市場環境で戦略パラメータを自動的に調整するための市場状態認識モジュールを追加します.
シグナルフィルタリング: 誤った信号を減らすために,トレンド強度
音量分析:音量分析を深め,信号の信頼性を高めるため音量パターン認識を導入する可能性があります.
複数のタイムフレーム分析:複数のタイムフレームからのシグナルを統合し,取引決定の信頼性を向上させる.
リスク管理の最適化: ダイナミックなポジションサイズ化や多レベルストップロスのような,より洗練されたリスク管理戦略を実施する.
計算効率:特に大量の歴史的データを処理する際,計算効率を向上させるためにコードを最適化します.
VAWSIとトレンド持続逆転戦略は,複数の革新的な指標とダイナミックパラメータ調整を組み合わせた複雑で包括的な取引システムである.その強みは多次元市場分析と適応性にあるため,さまざまな市場状況下で潜在的な逆転機会を探すことが可能である.しかし,戦略の複雑さは過度な最適化と適応性の観点からも課題をもたらします.
この戦略は,特にパラメータ調整,市場状態認識,リスク管理のさらなる最適化によって,強力な取引ツールになる可能性がある.しかし,ユーザーは,どの戦略も完璧ではなく,継続的な監視と調整が必要であることを注意すべきである.実用的な応用では,デモアカウントで徹底的なテストを行い,この戦略を他の分析ツールと市場知識と組み合わせて取引決定を下すことが推奨される.
/*backtest
start: 2024-05-21 00:00:00
end: 2024-06-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("VAWSI and Trend Persistance Reversal", overlay=true, max_bars_back = 4999, process_orders_on_close = true)
//INPUTS
sltp = input.float(title = "Minimum SL/TP", defval = 5.0)
rsi_weight = input.float(title = "Wawsi weight", defval = 100.0)
half_weight= input.float(title = "Trend Persistence Weight", defval = 79.0)
atr_weight = input.float(title = "ATR Weight", defval = 20.0)
com_mult = input.float(title = "Combination Mult", defval = 1, step = .001)
smoothing = input.int(title = "Trend Persistence smooth length", defval = 3)
CycPart = input.float(1.1, step = .001, title = "Length Cycle Decimal")
src = close
hclose = request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src)
//BlackCat1402's Dynamic Length Calculation
EhlersHoDyDC(Price, CycPart) =>
// Vars:
Smooth = 0.00
Detrender = 0.00
I1 = 0.00
Q1 = 0.00
jI = 0.00
jQ = 0.00
I2 = 0.00
Q2 = 0.00
Re = 0.00
Im = 0.00
Period = 0.00
SmoothPeriod = 0.00
pi = 2 * math.asin(1)
DomCycle = 0.0
//Hilbert Transform
Smooth := bar_index > 5 ? (4 * Price + 3 * nz(Price[1]) + 2 * nz(Price[2]) + nz(Price[3])) / 10 : Smooth
Detrender := bar_index > 5 ? (.0962 * Smooth + .5769 * nz(Smooth[2]) - .5769 * nz(Smooth[4]) - .0962 * nz(Smooth[6])) * (.075 * nz(Period[1]) + .54) : Detrender
//Compute InPhase and Quadrature components
Q1 := bar_index > 5 ? (.0962 * Detrender + .5769 * nz(Detrender[2]) - .5769 * nz(Detrender[4]) - .0962 * nz(Detrender[6])) * (.075 * nz(Period[1]) + .54) : Q1
I1 := bar_index > 5 ? nz(Detrender[3]) : I1
//Advance the phase of I1 and Q1 by 90 degrees
jI := (.0962 * I1 + .5769 * nz(I1[2]) - .5769 * nz(I1[4]) - .0962 * nz(I1[6])) * (.075 * nz(Period[1]) + .54)
jQ := (.0962 * Q1 + .5769 * nz(Q1[2]) - .5769 * nz(Q1[4]) - .0962 * nz(Q1[6])) * (.075 * nz(Period[1]) + .54)
//Phasor addition for 3 bar averaging
I2 := I1 - jQ
Q2 := Q1 + jI
//Smooth the I and Q components before applying the discriminator
I2 := .2 * I2 + .8 * nz(I2[1])
Q2 := .2 * Q2 + .8 * nz(Q2[1])
//Homodyne Discriminator
Re := I2 * nz(I2[1]) + Q2 * nz(Q2[1])
Im := I2 * nz(Q2[1]) - Q2 * nz(I2[1])
Re := .2 * Re + .8 * nz(Re[1])
Im := .2 * Im + .8 * nz(Im[1])
Period := Im != 0 and Re != 0 ? 2 * pi / math.atan(Im / Re) : Period
Period := Period > 1.5 * nz(Period[1]) ? 1.5 * nz(Period[1]) : Period
Period := Period < .67 * nz(Period[1]) ? .67 * nz(Period[1]) : Period
//Limit Period to be within the bounds of 6 bar and 50 bar cycles
Period := Period < 6 ? 6 : Period
Period := Period > 50 ? 50 : Period
Period := .2 * Period + .8 * nz(Period[1])
SmoothPeriod := .33 * Period + .67 * nz(SmoothPeriod[1])
//it can add filter to Period here
DomCycle := math.ceil(CycPart * SmoothPeriod) > 34 ? 34 : math.ceil(CycPart * SmoothPeriod) < 1 ? 1 : math.ceil(CycPart * SmoothPeriod)
DomCycle
wma(src, length) =>
wma = 0.0
sum = 0.0
norm = length * (length + 1) / 2
for i = 0 to length - 1
sum := sum + src[i] * (length - i)
wma := sum / norm
length = math.round(math.ceil(EhlersHoDyDC(hclose,CycPart)))
// Traditional Function initialization
highest_custom(src, length) =>
x = src
for i = 0 to math.min(length, 4999)
if src[i] > x
x := src[i]
x
lowest_custom(src, length) =>
x = src
for i = 0 to math.min(length, 4999)
if src[i] < x
x := src[i]
x
rma(src, len) =>
sum = 0.0
for i = 0 to len - 1
math.min(1, len)
sum += src[i]
rma = sum / len
rma := nz(rma[1]) * (len - 1) / len + src / len
sma(src, length) =>
math.sum(src, length) / length
hln(src, length) =>
TR = math.max(math.abs(src - src[1]), high - low)
TR := src / math.abs(ta.change(rma(TR, length)))
TR := (1 / TR) * 100
vawma(src, length) =>
atr = ta.atr(1)
aavg = sma(atr, length)
vavg = sma(volume, length)
weighted_sum = 0.0
sum_weights = 0.0
weighted = 0.0
for i = 0 to length
weight = ((volume[i] / vavg + (atr[i]) / aavg) / 2)
weighted_sum += src[i] * weight
sum_weights += weight
a = (weighted_sum / sum_weights)
vawsi(src, len) =>
rmaUp = vawma(math.max(ta.change(src), 0), len)
rmaDown = vawma(-math.min(ta.change(src), 0), len)
rsi = 100 - (100 / (1 + rmaUp / rmaDown))
trendPersistence(src, length, smoothing) =>
trendu = math.abs(src - highest_custom(src, length))
trendd = math.abs(src - lowest_custom(src, length))
trendu := wma(trendu, smoothing)
trendd := wma(trendd, smoothing)
trendu := ta.change(ta.cum(trendu))
trendd := ta.change(ta.cum(trendd))
trend = wma(math.max(trendu, trendd), smoothing)
rmaUp = rma(math.max(ta.change(trend), 0), length)
rmaDown = rma(-math.min(ta.change(trend), 0), length)
rsi = 100 - (100 / (1 + rmaUp / rmaDown))
//Strategy Calculations
sl = ((100 - sltp) / 100) * close
tp = ((100 + sltp) / 100) * close
var bool crossup = na
var bool crossdown = na
var float dir = na
var float BearGuy = 0
BullGuy = ta.barssince(crossup or crossdown)
if na(BullGuy)
BearGuy += 1
else
BearGuy := math.min(BullGuy, 4999)
rsiw = rsi_weight / 100
cew = half_weight / 100
atrw = atr_weight / 100
atr = hln(hclose, length) * atrw
ce = 1 / trendPersistence(hclose, length, smoothing)
com = 1 / math.max(math.abs(vawsi(hclose, length) - 50) * 2, 20)
comfin = (((com * rsiw) + (ce * cew) - atr)) * com_mult
lower = highest_custom(math.min((math.max(highest_custom(src, BearGuy) * (1 - comfin), sl)), src[1]), BearGuy)
upper = lowest_custom(math.max((math.min(lowest_custom(src, BearGuy) * (1 + comfin), tp)), src[1]), BearGuy)
var float thresh = na
if na(thresh)
thresh := lower
if na(dir)
dir := 1
if crossdown
dir := -1
if crossup
dir := 1
if dir == 1
thresh := lower
if dir == -1
thresh := upper
crossup := ta.crossover(hclose, thresh) and barstate.isconfirmed
crossdown := ta.crossunder(hclose, thresh) and barstate.isconfirmed
//STRATEGY
if crossup
strategy.entry("long", strategy.long)
if crossdown
strategy.entry("Short", strategy.short)
//PLOTTING
col = hclose > thresh ? color.lime : color.red
plot(thresh, linewidth = 2, color = color.new(col[1], 0))