ChaoZhang
개요
이중 베가스 채널 변동성 조정 슈퍼트렌드 양적 거래 전략 (Double Vegas Channel Volatility Adjusted SuperTrend Quantitative Trading Strategy) 은 두 개의 서로 다른 변수 설정의 베가스 채널 변동성 조정 슈퍼트렌드 지표를 결합한 고급 양적 거래 시스템으로, 시장의 추세를 더 정확하게 포착하고 전체 시장의 방향과 일치하는 거래 신호를 생성합니다. 이 전략은 변동성 조정과 베가스 채널의 폭을 통합하여 슈퍼트렌드 계산을 최적화하여 동적으로 반응하는 거래 시스템을 형성합니다.
전략 원칙
이 전략은 먼저 베가스 채널을 계산합니다. 이 채널은 특정 창 길이 내의 종료 가격의 간단한 이동 평균 (SMA) 과 표준 차 (STD) 에서 파생됩니다. 이 채널은 시장의 변동성을 측정하는 데 도움이 되며, 수퍼트렌드 지표의 조정을위한 기초를 마련합니다. 다음으로, 평균 실제 범위 (ATR) 와 조정 된 배수를 사용하여 수퍼트렌드의 상승과 하락을 결정합니다.
전략적 이점
이중 베가스 채널의 변동성을 조정하는 수퍼트렌드 수량화 거래 전략의 주요 장점은 변화하는 시장 조건에 맞게 수퍼트렌드 지표를 동적으로 조정할 수 있다는 것입니다. 베가스 채널의 폭을 통합함으로써 전략은 시장의 변동에 더 잘 대응하고 트렌드 식별의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 서로 다른 매개 변수 설치를 가진 두 개의 수퍼트렌드 지표를 사용하면 트렌드를 확인하고 잘못된 신호를 필터링하는 데 도움이되는 더 포괄적인 시장 관점을 제공합니다.
전략적 위험
이 전략은 트렌드 식별의 정확성을 높이기 위해 고안되었지만 여전히 몇 가지 위험이 있습니다. 첫째, 매우 높은 변동성이나 불확실한 시장 움직임의 경우 이 전략은 잘못된 거래 신호를 생성 할 수 있습니다. 둘째, 너무 빈번한 거래는 전략의 전반적인 성능에 영향을 미치는 높은 거래 비용으로 이어질 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해, 거래자는 ATR 주기, 베가스 채널 창 길이를 조정하는 것과 같은 전략 매개 변수를 최적화 할 수 있습니다.
전략 최적화 방향
이중 베가스 채널의 변동성을 조정하는 수퍼트렌드 양적 거래 전략은 여러 가지 방법으로 최적화 할 수 있습니다. 하나의 잠재적인 최적화 방향은 상대적으로 약한 지수 ((RSI) 또는 이동 평균 수렴 분산 ((MACD) 와 같은 다른 기술 지표와 결합하여 트렌드 확인의 신뢰성을 높이는 것입니다. 또 다른 최적화 방향은 시장 상황에 따라 전략의 매개 변수를 동적으로 조정하는 자율적 장치를 도입하는 것입니다.
요약하다
종합적으로, 이중 베가스 채널 변동성 조정 슈퍼트렌드 수량화 거래 전략은 변동성 조정과 베가스 채널 폭을 활용하여 트렌드 식별의 정확성을 향상시키는 강력한 거래 시스템입니다. 이 전략은 두 개의 다른 파라미터 설치를 가진 슈퍼트렌드 지표를 사용하여 더 포괄적인 시장 관점을 얻습니다. 전략은 엄청난 잠재력을 보여 주지만, 고유한 위험에 대해 신중하게 대처해야합니다. 전략의 파라미터를 최적화하고, 다른 기술 지표를 도입하고, 적응 장치를 적용하면 전략의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © PresentTrading
// The "Double Vegas SuperTrend Enhanced" strategy uses two SuperTrend indicators with different ATR and Vegas Channel settings
// to identify market trends and generate trades. Trades are executed only when both SuperTrends align in the same direction.
// The strategy includes configurable take-profit and stop-loss levels, and plots the SuperTrend levels on the chart.
//@version=5
strategy("Double Vegas SuperTrend Enhanced - Strategy [presentTrading]", shorttitle="Double Vegas SuperTrend Enhanced - Strategy [presentTrading]", overlay=true, overlay = false,
precision=3, commission_value= 0.1, commission_type=strategy.commission.percent, slippage= 1, currency=currency.USD, default_qty_type = strategy.percent_of_equity,
default_qty_value = 10, initial_capital= 10000)
// Input settings allow the user to customize the strategy's parameters.
tradeDirectionChoice = input.string(title="Trade Direction", defval="Both", options=["Long", "Short", "Both"]) // Option to select the trading direction
// Settings for the first Vegas SuperTrend
atrPeriod1 = input(10, "ATR Period for SuperTrend 1") // Length of the ATR for volatility measurement
vegasWindow1 = input(100, "Vegas Window Length 1") // Length of the moving average for the Vegas Channel
superTrendMultiplier1 = input(5, "SuperTrend Multiplier Base 1") // Base multiplier for the SuperTrend calculation
volatilityAdjustment1 = input.float(5, "Volatility Adjustment Factor 1") // Factor to adjust the SuperTrend sensitivity to the Vegas Channel width
// Settings for the second Vegas SuperTrend
atrPeriod2 = input(5, "ATR Period for SuperTrend 2") // Length of the ATR for volatility measurement
vegasWindow2 = input(200, "Vegas Window Length 2") // Length of the moving average for the Vegas Channel
superTrendMultiplier2 = input(7, "SuperTrend Multiplier Base 2") // Base multiplier for the SuperTrend calculation
volatilityAdjustment2 = input.float(7, "Volatility Adjustment Factor 2") // Factor to adjust the SuperTrend sensitivity to the Vegas Channel width
// Settings for Hold Days and TPSL Conditions
useHoldDays = input.bool(true, title="Use Hold Days")
holdDays = input.int(5, title="Hold Days", minval=1, maxval=60, step=1)
TPSLCondition = input.string("None", "TPSL Condition", options=["TP", "SL", "Both", "None"])
takeProfitPerc = input(30.0, title="Take Profit (%)")
stopLossPerc = input(20.0, title="Stop Loss (%)")
// Calculate the first Vegas Channel using a simple moving average and standard deviation.
vegasMovingAverage1 = ta.sma(close, vegasWindow1)
vegasChannelStdDev1 = ta.stdev(close, vegasWindow1)
vegasChannelUpper1 = vegasMovingAverage1 + vegasChannelStdDev1
vegasChannelLower1 = vegasMovingAverage1 - vegasChannelStdDev1
// Adjust the first SuperTrend multiplier based on the width of the Vegas Channel.
channelVolatilityWidth1 = vegasChannelUpper1 - vegasChannelLower1
adjustedMultiplier1 = superTrendMultiplier1 + volatilityAdjustment1 * (channelVolatilityWidth1 / vegasMovingAverage1)
// Calculate the first SuperTrend indicator values.
averageTrueRange1 = ta.atr(atrPeriod1)
superTrendUpper1 = hlc3 - (adjustedMultiplier1 * averageTrueRange1)
superTrendLower1 = hlc3 + (adjustedMultiplier1 * averageTrueRange1)
var float superTrendPrevUpper1 = na
var float superTrendPrevLower1 = na
var int marketTrend1 = 1
// Update SuperTrend values and determine the current trend direction for the first SuperTrend.
superTrendPrevUpper1 := nz(superTrendPrevUpper1[1], superTrendUpper1)
superTrendPrevLower1 := nz(superTrendPrevLower1[1], superTrendLower1)
marketTrend1 := close > superTrendPrevLower1 ? 1 : close < superTrendPrevUpper1 ? -1 : nz(marketTrend1[1], 1)
superTrendUpper1 := marketTrend1 == 1 ? math.max(superTrendUpper1, superTrendPrevUpper1) : superTrendUpper1
superTrendLower1 := marketTrend1 == -1 ? math.min(superTrendLower1, superTrendPrevLower1) : superTrendLower1
superTrendPrevUpper1 := superTrendUpper1
superTrendPrevLower1 := superTrendLower1
// Calculate the second Vegas Channel using a simple moving average and standard deviation.
vegasMovingAverage2 = ta.sma(close, vegasWindow2)
vegasChannelStdDev2 = ta.stdev(close, vegasWindow2)
vegasChannelUpper2 = vegasMovingAverage2 + vegasChannelStdDev2
vegasChannelLower2 = vegasMovingAverage2 - vegasChannelStdDev2
// Adjust the second SuperTrend multiplier based on the width of the Vegas Channel.
channelVolatilityWidth2 = vegasChannelUpper2 - vegasChannelLower2
adjustedMultiplier2 = superTrendMultiplier2 + volatilityAdjustment2 * (channelVolatilityWidth2 / vegasMovingAverage2)
// Calculate the second SuperTrend indicator values.
averageTrueRange2 = ta.atr(atrPeriod2)
superTrendUpper2 = hlc3 - (adjustedMultiplier2 * averageTrueRange2)
superTrendLower2 = hlc3 + (adjustedMultiplier2 * averageTrueRange2)
var float superTrendPrevUpper2 = na
var float superTrendPrevLower2 = na
var int marketTrend2 = 1
// Update SuperTrend values and determine the current trend direction for the second SuperTrend.
superTrendPrevUpper2 := nz(superTrendPrevUpper2[1], superTrendUpper2)
superTrendPrevLower2 := nz(superTrendPrevLower2[1], superTrendLower2)
marketTrend2 := close > superTrendPrevLower2 ? 1 : close < superTrendPrevUpper2 ? -1 : nz(marketTrend2[1], 1)
superTrendUpper2 := marketTrend2 == 1 ? math.max(superTrendUpper2, superTrendPrevUpper2) : superTrendUpper2
superTrendLower2 := marketTrend2 == -1 ? math.min(superTrendLower2, superTrendPrevLower2) : superTrendLower2
superTrendPrevUpper2 := superTrendUpper2
superTrendPrevLower2 := superTrendLower2
// Enhanced Visualization
// Plot the SuperTrend and Vegas Channel for visual analysis for both lengths.
plot(marketTrend1 == 1 ? superTrendUpper1 : na, "SuperTrend Upper 1", color=color.green, linewidth=2)
plot(marketTrend1 == -1 ? superTrendLower1 : na, "SuperTrend Lower 1", color=color.red, linewidth=2)
plot(marketTrend2 == 1 ? superTrendUpper2 : na, "SuperTrend Upper 2", color=color.rgb(31, 119, 130), linewidth=2)
plot(marketTrend2 == -1 ? superTrendLower2 : na, "SuperTrend Lower 2", color=color.rgb(120, 42, 26), linewidth=2)
// Detect trend direction changes and plot entry/exit signals for both lengths.
trendShiftToBullish1 = marketTrend1 == 1 and marketTrend1[1] == -1
trendShiftToBearish1 = marketTrend1 == -1 and marketTrend1[1] == 1
trendShiftToBullish2 = marketTrend2 == 1 and marketTrend2[1] == -1
trendShiftToBearish2 = marketTrend2 == -1 and marketTrend2[1] == 1
// Define conditions for entering long or short positions, and execute trades based on these conditions for both lengths.
enterLongCondition1 = marketTrend1 == 1
enterShortCondition1 = marketTrend1 == -1
enterLongCondition2 = marketTrend2 == 1
enterShortCondition2 = marketTrend2 == -1
// Entry conditions: Both conditions must be met for a trade to be executed.
enterLongCondition = enterLongCondition1 and enterLongCondition2 and not na(superTrendPrevUpper1[1]) and not na(superTrendPrevUpper2[1])
enterShortCondition = enterShortCondition1 and enterShortCondition2 and not na(superTrendPrevLower1[1]) and not na(superTrendPrevLower2[1])
// Variables to track entry times
var float longEntryTime = na
var float shortEntryTime = na
// Variables to track whether we have recently exited a trade to prevent re-entry in the same trend
var bool recentlyExitedLong = false
var bool recentlyExitedShort = false
// Check trade direction choice before executing trade entries.
if (enterLongCondition and (tradeDirectionChoice == "Long" or tradeDirectionChoice == "Both"))
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short Position")
strategy.entry("Long Position", strategy.long)
longEntryTime := time
recentlyExitedLong := false
recentlyExitedShort := false
if (enterShortCondition and (tradeDirectionChoice == "Short" or tradeDirectionChoice == "Both"))
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long Position")
strategy.entry("Short Position", strategy.short)
shortEntryTime := time
recentlyExitedShort := false
recentlyExitedLong := false
// Exit conditions: Either condition being met will trigger an exit.
exitLongCondition = marketTrend1 == -1 or marketTrend2 == -1
exitShortCondition = marketTrend1 == 1 or marketTrend2 == 1
// Close positions based on exit conditions or hold days.
if (useHoldDays and not na(longEntryTime) and (time >= longEntryTime + holdDays * 86400000) and strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long Position")
longEntryTime := na
recentlyExitedLong := true
if (useHoldDays and not na(shortEntryTime) and (time >= shortEntryTime + holdDays * 86400000) and strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short Position")
shortEntryTime := na
recentlyExitedShort := true
if (not useHoldDays and exitLongCondition and strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long Position")
longEntryTime := na
recentlyExitedLong := true
if (not useHoldDays and exitShortCondition and strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short Position")
shortEntryTime := na
recentlyExitedShort := true
// Reset recently exited flags on trend change to allow re-entry on a new trend
if (trendShiftToBullish1 or trendShiftToBullish2)
recentlyExitedLong := false
if (trendShiftToBearish1 or trendShiftToBearish2)
recentlyExitedShort := false
// Conditional Profit and Loss Management
if (TPSLCondition == "TP" or TPSLCondition == "Both")
// Apply take profit conditions
strategy.exit("TakeProfit_Long", "Long Position", limit=close * (1 + takeProfitPerc / 100))
strategy.exit("TakeProfit_Short", "Short Position", limit=close * (1 - takeProfitPerc / 100))
if (TPSLCondition == "SL" or TPSLCondition == "Both")
// Apply stop loss conditions
strategy.exit("StopLoss_Long", "Long Position", stop=close * (1 - stopLossPerc / 100))
strategy.exit("StopLoss_Short", "Short Position", stop=close * (1 + stopLossPerc / 100))
// Ensure that new entry signals can override the hold days condition
if (enterLongCondition and (tradeDirectionChoice == "Long" or tradeDirectionChoice == "Both"))
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short Position")
strategy.entry("Long Position", strategy.long)
longEntryTime := time
recentlyExitedLong := false
recentlyExitedShort := false
if (enterShortCondition and (tradeDirectionChoice == "Short" or tradeDirectionChoice == "Both"))
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long Position")
strategy.entry("Short Position", strategy.short)
shortEntryTime := time
recentlyExitedShort := false
recentlyExitedLong := false