Sumber dimuat naik... memuat...
  1. Persegi
  2. Strategi Dagangan Intensiti Trend Multi-MA - Sistem Dagangan Pintar Fleksibel Berdasarkan Penyimpangan MA

Strategi Dagangan Intensiti Trend Multi-MA - Sistem Dagangan Pintar Fleksibel Berdasarkan Penyimpangan MA

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-12-11 17:46:33
Tag:MAATRHTFRRTPSL

img

Ringkasan

Strategi ini adalah sistem perdagangan pintar berdasarkan pelbagai purata bergerak dan intensiti trend. Ia mengukur kekuatan trend pasaran dengan menganalisis penyimpangan antara harga dan purata bergerak dari tempoh yang berbeza, digabungkan dengan penunjuk turun naik ATR untuk pengurusan kedudukan dan kawalan risiko. Strategi ini menawarkan penyesuaian yang tinggi dan dapat menyesuaikan parameter dengan fleksibel mengikut persekitaran pasaran dan keperluan perdagangan yang berbeza.

Prinsip Strategi

Logik teras strategi ini adalah berdasarkan aspek berikut:

  1. Menggunakan dua purata bergerak (cepat dan perlahan) dari tempoh yang berbeza untuk mengenal pasti arah trend dan isyarat persimpangan
  2. Mengukur kekuatan trend dengan mengira penyimpangan antara harga dan purata bergerak (dalam mata)
  3. Menggabungkan corak candlestick (menelan, tukul, bintang jatuh, doji) sebagai isyarat pengesahan
  4. Menggunakan penunjuk ATR untuk mengira sasaran stop loss dan keuntungan secara dinamik
  5. Menggunakan keuntungan separa dan hentian trailing untuk pengurusan pesanan

Kelebihan Strategi

  1. Sistem mempunyai daya adaptasi yang kuat melalui penyesuaian parameter untuk persekitaran pasaran yang berbeza
  2. Mengukur kekuatan trend melalui pengukuran penyimpangan untuk mengelakkan perdagangan yang kerap dalam trend lemah
  3. Menggabungkan pelbagai penunjuk dan corak teknikal untuk meningkatkan kebolehpercayaan isyarat
  4. Menggunakan kehilangan berhenti dinamik berasaskan ATR untuk kawalan risiko yang munasabah
  5. Menyokong kedua-dua gabungan dan kaedah saiz kedudukan tetap
  6. Ciri-ciri mengambil keuntungan separa dan hentian trailing untuk melindungi keuntungan dengan berkesan

Risiko Strategi

  1. Mungkin menjana isyarat palsu dalam pasaran pelbagai, mempertimbangkan menambah penapis pengayun
  2. Gabungan beberapa penunjuk mungkin kehilangan beberapa peluang perdagangan
  3. Pengoptimuman parameter yang berlebihan boleh membawa kepada risiko terlalu sesuai
  4. Perdagangan besar di pasaran yang kurang cair mungkin menghadapi risiko tergelincir
  5. Memerlukan tetapan stop loss yang betul untuk mengelakkan kerugian tunggal yang berlebihan

Pengoptimuman Strategi

  1. Boleh menambah penunjuk jumlah sebagai pengesahan trend tambahan
  2. Pertimbangkan untuk memperkenalkan penunjuk turun naik untuk menyesuaikan frekuensi dagangan secara dinamik
  3. Menapis isyarat berdasarkan konsistensi trend dalam jangka masa yang berbeza
  4. Tambah lebih banyak pilihan stop loss, seperti berhenti berdasarkan masa
  5. Membangunkan mekanisme pengoptimuman parameter penyesuaian untuk meningkatkan kebolehsesuaian strategi

Ringkasan

Strategi ini membina sistem perdagangan yang komprehensif dengan menggabungkan purata bergerak, pengukuran kekuatan trend, corak lilin, dan pengurusan risiko dinamik. Ia mengekalkan kesederhanaan strategik sambil meningkatkan kebolehpercayaan perdagangan melalui pelbagai mekanisme pengesahan. Keupayaan yang tinggi untuk menyesuaikan diri membolehkan ia menyesuaikan diri dengan gaya perdagangan dan persekitaran pasaran yang berbeza, tetapi perhatian mesti diberikan kepada pengoptimuman parameter dan kawalan risiko semasa pelaksanaan.

/*backtest
start: 2024-12-03 00:00:00
end: 2024-12-10 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 10m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Customizable Strategy with Signal Intensity Based on Pips Above/Below MAs", overlay=true)

// Customizable Inputs
// Account and Risk Management
account_size = input.int(100000, title="Account Size (USD)", minval=1)
compounded_results = input.bool(true, title="Compounded Results")
risk_per_trade = input.float(1.0, title="Risk per Trade (%)", minval=0.1, maxval=100) / 100

// Moving Averages Settings
ma1_length = input.int(50, title="Moving Average 1 Length", minval=1)
ma2_length = input.int(200, title="Moving Average 2 Length", minval=1)

// Higher Time Frame for Moving Averages
ma_htf = input.timeframe("D", title="Higher Time Frame for MA Delay")

// Signal Intensity Range based on pips
signal_intensity_min = input.int(0, title="Signal Intensity Start (Pips)", minval=0, maxval=1000)
signal_intensity_max = input.int(1000, title="Signal Intensity End (Pips)", minval=0, maxval=1000)

// ATR-Based Stop Loss and Take Profit
atr_length = input.int(14, title="ATR Length", minval=1)
atr_multiplier_stop = input.float(1.5, title="Stop Loss Size (ATR Multiplier)", minval=0.1)
atr_multiplier_take_profit = input.float(2.5, title="Take Profit Size (ATR Multiplier)", minval=0.1)

// Trailing Stop and Partial Profit
trailing_stop_rr = input.float(2.0, title="Trailing Stop (R:R)", minval=0)
partial_profit_percentage = input.float(50, title="Take Partial Profit (%)", minval=0, maxval=100)

// Trend Filter Settings
trend_filter_enabled = input.bool(true, title="Trend Filter Enabled")
trend_filter_sensitivity = input.float(50, title="Trend Filter Sensitivity", minval=0, maxval=100)

// Candle Pattern Type for Entry
entry_candle_type = input.string("Any", title="Entry Candle Type", options=["Any", "Engulfing", "Hammer", "Shooting Star", "Doji"])

// Moving Average Entry Conditions
ma_entry_condition = input.string("Both", title="MA Entry", options=["Fast Above Slow", "Fast Below Slow", "Both"])

// Trade Direction (Long, Short, or Both)
trade_direction = input.string("Both", title="Trade Direction", options=["Long", "Short", "Both"])

// ATR Calculation
atr_value = ta.atr(atr_length)

// Moving Average Calculations (using Higher Time Frame)
ma1_htf = ta.sma(request.security(syminfo.tickerid, ma_htf, close), ma1_length)
ma2_htf = ta.sma(request.security(syminfo.tickerid, ma_htf, close), ma2_length)

// Candle Pattern Conditions
is_engulfing = close[1] < open[1] and close > open and high > high[1] and low < low[1]
is_hammer = (high - low) > 3 * (close - open) and (close > open) and (low == ta.lowest(low, 5))
is_shooting_star = (high - low) > 3 * (open - close) and (open > close) and (high == ta.highest(high, 5))
is_doji = (close - open) <= ((high - low) * 0.1)

// Apply the selected candle pattern
candle_condition = false
if entry_candle_type == "Any"
    candle_condition := true
if entry_candle_type == "Engulfing"
    candle_condition := is_engulfing
if entry_candle_type == "Hammer"
    candle_condition := is_hammer
if entry_candle_type == "Shooting Star"
    candle_condition := is_shooting_star
if entry_candle_type == "Doji"
    candle_condition := is_doji

// Moving Average Entry Conditions
ma_cross_above = ta.crossover(ma1_htf, ma2_htf)
ma_cross_below = ta.crossunder(ma1_htf, ma2_htf)

// Calculate pips distance to MAs and normalize it for signal intensity
pip_size = syminfo.mintick * 10  // Assuming Forex; for other asset classes, modify as needed

// Calculate distances in pips between price and MAs
distance_to_ma1_pips = math.abs(close - ma1_htf) / pip_size
distance_to_ma2_pips = math.abs(close - ma2_htf) / pip_size

// Calculate signal intensity based on the pips distance
// Normalize the signal intensity between the user-specified min and max
signal_intensity = math.min(math.max((distance_to_ma1_pips + distance_to_ma2_pips), signal_intensity_min), signal_intensity_max)

// Trend Filter Condition (Optional)
trend_condition = false
if trend_filter_enabled
    trend_condition := ta.sma(close, ma2_length) > ta.sma(close, ma2_length + int(trend_filter_sensitivity))

// Entry Conditions Based on MA, Candle Patterns, and Trade Direction
long_condition = (trade_direction == "Long" or trade_direction == "Both") and (ma_entry_condition == "Fast Above Slow" or ma_entry_condition == "Both") and ma_cross_above and candle_condition and (not trend_filter_enabled or trend_condition) and signal_intensity > signal_intensity_min
short_condition = (trade_direction == "Short" or trade_direction == "Both") and (ma_entry_condition == "Fast Below Slow" or ma_entry_condition == "Both") and ma_cross_below and candle_condition and (not trend_filter_enabled or not trend_condition) and signal_intensity > signal_intensity_min

// Position Sizing Based on Risk Per Trade and ATR for Stop Loss
risk_amount = account_size * risk_per_trade
stop_loss_atr = atr_multiplier_stop * atr_value

// Calculate the position size based on the risk amount and ATR stop loss
position_size = risk_amount / stop_loss_atr

// If compounded results are not enabled, adjust position size for non-compounded returns
if not compounded_results
    position_size := position_size / account_size * 100000  // Adjust for non-compounded results

// Convert take profit and stop loss from ATR to USD
pip_value = syminfo.mintick * 10  // Assuming Forex; for other asset classes, modify as needed
take_profit_atr = atr_multiplier_take_profit * atr_value
take_profit_usd = (take_profit_atr * pip_value) * position_size
stop_loss_usd = (stop_loss_atr * pip_value) * position_size

// Trailing Stop
trail_stop_level = trailing_stop_rr * stop_loss_atr

// Initialize long_box_id and short_box_id as boxes (not ints)
var box long_box_id = na
var box short_box_id = na

// Track Monthly Profit
var float monthly_profit = 0.0
if (month(timenow) != month(timenow[1]))  // New month
    monthly_profit := 0

// Long Trade Management
if long_condition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=position_size)
    // Partial Profit at 50% position close when 1:1 risk/reward
    strategy.exit("Partial Profit", from_entry="Long", limit=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, qty_percent=partial_profit_percentage / 100)
    // Full take profit and stop loss with trailing stop
    strategy.exit("Take Profit Long", from_entry="Long", limit=strategy.position_avg_price + take_profit_atr, stop=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, trail_offset=trail_stop_level)

    // Delete the old box if it exists
    if not na(long_box_id)
        box.delete(long_box_id)
    
    // Plot Take Profit and Stop Loss for Long Positions
    // long_box_id := box.new(left=bar_index - 1, top=strategy.position_avg_price + take_profit_atr, right=bar_index, bottom=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, bgcolor=color.new(color.green, 90), border_width=1, border_color=color.new(color.green, 0))

// Short Trade Management
if short_condition
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=position_size)
    // Partial Profit at 50% position close when 1:1 risk/reward
    strategy.exit("Partial Profit", from_entry="Short", limit=strategy.position_avg_price - stop_loss_atr, qty_percent=partial_profit_percentage / 100)
    // Full take profit and stop loss with trailing stop
    strategy.exit("Take Profit Short", from_entry="Short", limit=strategy.position_avg_price - take_profit_atr, stop=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, trail_offset=trail_stop_level)

    // Delete the old box if it exists
    // if not na(short_box_id)
    //     box.delete(short_box_id)

    // Plot Take Profit and Stop Loss for Short Positions
    // short_box_id := box.new(left=bar_index - 1, top=strategy.position_avg_price + stop_loss_atr, right=bar_index, bottom=strategy.position_avg_price - take_profit_atr, bgcolor=color.new(color.red, 90), border_width=1, border_color=color.new(color.red, 0))

// Plot MAs and Signals
plot(ma1_htf, color=color.blue, title="MA1 (HTF)")
plot(ma2_htf, color=color.red, title="MA2 (HTF)")
plotshape(series=long_condition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal", text="BUY")
plotshape(series=short_condition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal", text="SELL")
Berkaitan
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi