Sumber dimuat naik... memuat...

Strategi Perdagangan Percutian Momentum

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-02-04 10:55:31
Tag:

img

Ringkasan

Ini adalah strategi perdagangan pecah berdasarkan momentum. Ia menggunakan purata bergerak, ATR, RSI dan penunjuk lain untuk menilai trend pasaran dan turun naik, digabungkan dengan tetapan stop loss / mengambil keuntungan yang ketat untuk perdagangan. Strategi ini terutamanya menilai sama ada harga menembusi atau jatuh di bawah purata bergerak ditambah julat ATR untuk menghasilkan isyarat perdagangan.

Prinsip Strategi

Titik-titik utama strategi ini ialah:

  1. Gunakan EMA untuk menilai arah trend harga. Harga melintasi di atas EMA adalah isyarat kenaikan dan melintasi di bawah isyarat penurunan.

  2. ATR menunjukkan turun naik pasaran. ATR didarabkan dengan pekali berfungsi sebagai julat stop loss. Ini dapat mengawal kerugian tunggal dengan berkesan.

  3. RSI menunjukkan status overbought/oversold. Perdagangan breakout yang ditandakan oleh harga stop loss dan crossover EMA mesti berlaku apabila RSI tidak berada di zon overbought/oversold. Ini mengelakkan breakout palsu.

  4. Gunakan titik tinggi / rendah tempoh sebelumnya sebagai asas mengambil keuntungan.

  5. Peraturan Stop Loss / Take Profit yang ketat. ATR berasaskan Stop Loss mengawal risiko dan mengambil kunci keuntungan dalam keuntungan.

Isyarat kemasukan diaktifkan apabila harga keluar dari Julat EMA ditambah ATR Stop Loss. Untuk isyarat bullish, harga perlu melintasi di atas titik tinggi. Untuk isyarat bearish, harga perlu memecahkan di bawah titik rendah.

Analisis Kelebihan

Kelebihan strategi ini:

  1. Pelbagai penunjuk mengelakkan hentian palsu dan meningkatkan ketepatan

  2. ATR stop loss mengekalkan kerugian pada tahap yang munasabah

  3. Pengesanan keuntungan mengambil dinamik memaksimumkan keuntungan

  4. Peraturan ketat memudahkan kawalan risiko

  5. Ruang pengoptimuman yang besar untuk penunjuk dan parameter untuk menyesuaikan diri dengan pasaran yang berbeza

Analisis Risiko

Risiko strategi ini:

  1. Keuntungan berkaitan dengan turun naik pasaran. Keuntungan boleh terhad jika trend tidak jelas atau kitaran panjang.

  2. Harga stop loss boleh whipsaw sebelum pecah lagi. Ini membawa kepada trend yang hilang. boleh melegakan harga stop loss sedikit.

3.Ada potensi untuk mengejar pasaran yang sedang berkembang.

Arahan pengoptimuman

Idea pengoptimuman:

  1. Sesuaikan parameter MA, ATR untuk produk dan jangka masa yang berbeza.

  2. Tambah lebih banyak penunjuk seperti MACD, KDJ untuk overbought / oversold.

  3. Sesuaikan pekali ATR secara dinamik berdasarkan nilai ATR masa nyata untuk hentian penyesuaian.

  4. Menetapkan sistem gabungan dengan pelbagai kerangka masa. penunjuk kerangka masa yang berbeza boleh meningkatkan kualiti isyarat.

  5. Menggunakan pembelajaran mesin untuk pengoptimuman parameter / penunjuk untuk mencapai prestasi terbaik.

Ringkasan

Strategi ini menggunakan penunjuk untuk penghakiman dan stop loss / mengambil keuntungan yang ketat. Ia memanfaatkan purata bergerak, ATR dan RSI untuk menentukan trend pasaran. Dengan kawalan risiko yang ketat, ia boleh menunggang trend sambil menguruskan risiko. Pengoptimuman parameter dan peraturan lanjut dapat menjadikannya sistem perdagangan yang menguntungkan jangka panjang.


/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="UT Bot Strategy", overlay = true)
//CREDITS to HPotter for the orginal code. The guy trying to sell this as his own is a scammer lol. 
// Inputs
emaLengh = input(2, title = "emaLengh")
a = input(3.0,     title = "Key Vaule. 'This changes the sensitivity'")
c = input(10,    title = "ATR Period")
h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")
emaLengh2 = input(9, title = "emaLengh show")




rate = input(0.00025,    title = "波动率min")
rateMax = input(0.00045,    title = "波动率max")
adx_length =   input(20,    title = "adx_length")
adx_min =   input(14,    title = "adx_min")

sma_length =   input(11,    title = "sma_length")
rsi_len = input(9, title = "rsi_len")

src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead = false) : close

// boll 通道----------------------------------------------------
length = input(20, minval=1)
mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
bbr = (src - lower)/(upper - lower)
// plot(upper, color = color.rgb(46, 59, 240), title="upper")
// plot(lower, color = color.rgb(46, 59, 240), title="lower")


// plot(bbr, "Bollinger Bands %B", color=#26A69A)
// band1 = hline(1, "Overbought", color=#787B86, linestyle=hline.style_dashed)
// hline(0.5, "Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
// band0 = hline(0, "Oversold", color=#787B86, linestyle=hline.style_dashed)
// fill(band1, band0, color=color.rgb(38, 166, 154, 90), title="Background")
// boll 通道----------------------------------------------------

// 线性回归 --------------------------------------------------------------
zlsma_length = input(title="zlsma-Length", type=input.integer, defval=50)
zlsma_offset = input(title="zlsma-Offset", type=input.integer, defval=0)
lsma = linreg(src, zlsma_length, zlsma_offset)
lsma2 = linreg(lsma, zlsma_length, zlsma_offset)
eq= lsma-lsma2
zlsma = lsma+eq
// plot(zlsma , color = color.rgb(243, 243, 14), title="zlsma",linewidth=3)
// 线性回归 --------------------------------------------------------------



// --------------------------------
rsi = rsi(src, 6)

// xHH = sma(high, sma_length)
// xLL = sma(low, sma_length)
// movevalue = (xHH - xLL) / 2
// xHHM = xHH + movevalue
// xLLM = xLL - movevalue

// plot(xHHM, color = color.rgb(208, 120, 219), title="xHHM")
// plot(xLLM, color = color.rgb(208, 120, 219), title="xLLM")


xATR  = atr(c)
nLoss = a * xATR



xATRTrailingStop = 0.0
xATRTrailingStop := iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss),
   iff(src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss), 
   iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), src - nLoss, src + nLoss)))


 
pos = 0   
pos :=	iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1,
   iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0))) 
   
xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue 

ema   = ema(src,emaLengh)
// sma   = sma(src,emaLengh)
emaFast   = ema(src,100)
emaSlow   = ema(src,576)
emaShow   = ema(src, emaLengh2)
// sma       =  sma(src, 8)

// [superTrend, dir] = supertrend(3, 200) 
// 判断连续涨

[diplus, diminus, adx] = dmi(adx_length, adx_length)


above = crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = crossover(xATRTrailingStop, ema)
// above = ema == xATRTrailingStop
// below = xATRTrailingStop== ema

// smaabove = crossover(src, sma)
// smabelow = crossover(sma, src)
// smaabove = src > sma
// smabelow = sma > src
close_rate (n)=>
    abs(close[n]-open[n])/min(close[n],open[n])

rate_val = close_rate(0)
rate_val1 = close_rate(1)

buy  = src > xATRTrailingStop and above  and src > zlsma  and adx >adx_min
// and  src>emaShow
// and rate_val < rate_val1*2 and rate_val >=rate_val1
// and rate_val1<rateMax
// and close[1]>open[1] 
sell = src < xATRTrailingStop and below  and src < zlsma and adx >adx_min
// and  src<emaShow
// and rate_val < rate_val1*2  and rate_val >=rate_val1
//  and rate_val1<rateMax
// and open[1]>close[1]  and rate_val1 > rate  

// buy  = src > xATRTrailingStop 
// sell = src < xATRTrailingStop 
// plot(rate_val1 , color = color.red, title="rate_val1")



barbuy  = src > xATRTrailingStop 
barsell = src < xATRTrailingStop

atrRsi = rsi(xATRTrailingStop,rsi_len)

// plot(emaFast , color = color.rgb(243, 206, 127), title="emaFast")
// plot(ema , color = color.rgb(47, 227, 27), title="ut-ema")



// plot(emaShow , color = color.rgb(47, 227, 27), title="ema9")

plot(xATRTrailingStop, color = color.rgb(233, 233, 232), title="xATRTrailingStop")

plotshape(buy,  title = "Buy",  text = 'Buy',  style = shape.labelup,   location = location.belowbar, color= color.green, textcolor = color.white, size = size.tiny)
plotshape(sell, title = "Sell", text = 'Sell', style = shape.labeldown, location = location.abovebar, color= color.red,   textcolor = color.white, size = size.tiny)


// plotshape(buy,  title = "Sell",  text = 'Sell',  style = shape.labelup,   location = location.belowbar, color= color.green, textcolor = color.white, transp = 0, size = size.tiny)
// plotshape(sell, title = "buy", text = 'buy', style = shape.labeldown, location = location.abovebar, color= color.red,   textcolor = color.white, transp = 0, size = size.tiny)

// barcolor(barbuy  ? color.green : na)
// barcolor(barsell ? color.red   : na)

// strategy.entry("short",   false, when = buy)
// strategy.entry("long ", true, when = sell)


strategy.entry("long",   true, when = buy and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("short", false, when = sell and strategy.position_size == 0)


//动态止盈start------------------------------------------------------------------------------------------
profit = input( 0.015,     title = "最小收益率")
close_profit_rate = input( 10,     title = "平仓收益回撤比")
loss = input(0.004,    title = "回撤率")

// 收益回撤比例
profit_price_scale =profit/close_profit_rate

var float profit_price = 0


// 计算小收益价格

get_profit_price(long) =>
    float res = 0
    if long == true
        res := strategy.position_avg_price * (1+profit)
    if long == false
        res := strategy.position_avg_price * (1-profit)
    res

// 止盈平仓条件
close_profit_position(long)=>
    bool result=false
    if long == true and profit_price>0 and profit_price*(1-profit_price_scale) >=close and  get_profit_price(true) <= close 
        result:=true
    if long == false and profit_price>0 and profit_price*(1+profit_price_scale) <=close and  get_profit_price(false) >= close 
        result:=true
    result

// 更新动态止盈价格
update_profit_price(price)=>
    float res = price
   // 无仓位时 动态止盈价格为0
    if strategy.position_size == 0 
        res := 0
   // long - 价格大于最小收益时保存
    if strategy.position_size > 0 and get_profit_price(true) <= close and (res==0 or res < close)
        res := close
   // short - 价格小于最小收益时保存
    if strategy.position_size < 0 and get_profit_price(true) >= close and (res==0 or res > close)
        res := close
    res
   
///////



profit_price := update_profit_price(profit_price)
long_close_profit_position = close_profit_position(true)
short_close_profit_position = close_profit_position(false)

// plot(profit_price, color = color.green, title="profit_price")
//动态止盈end------------------------------------------------------------------------------------------




strategy.close("long",comment="long-止盈",when = strategy.position_size > 0 and long_close_profit_position)

strategy.close("long",comment="long-止损",when = strategy.position_size >0 and strategy.position_avg_price * (1-loss) >= close)

strategy.close("short",comment="short-止盈",when = strategy.position_size <0 and short_close_profit_position)

strategy.close("short",comment="short-止损",when = strategy.position_size <0 and strategy.position_avg_price * (1+loss) <= close)

  






Lebih lanjut