Эта стратегия использует индикатор Фрактала Уильямса для определения пиков и минимумов цен и сочетает в себе модели ABCD для определения направления тренда.
Используйте индикатор фрактала Уильямса для определения пиков и минимумов цен.
Критерии идентификации модели ABCD:
Расстояние между AB и CD аналогично, а расстояние между BC и CD отвечает определенным пропорциональным требованиям (между 0,382-0,886 и 1,13-2,618).
D-точка ниже C-точки - это бычий рисунок.
Используйте функцию barssince, чтобы определить, какое направление
Введите длинный/короткий после определения модели ABCD и установите стоп-лосс и прибыль, чтобы следовать среднесрочным тенденциям.
Индикатор фрактала Уильямса помогает более точно определить поворотные моменты.
Критерии модели ABCD просты и надежны, легко автоматизируются.
Суждение о направлении основного тренда с помощью barsince позволяет избежать потерь от ложных прорывов.
Следование тенденциям с остановкой потерь и получением прибыли после входа.
Фрактал Уильямса может отстать и пропустить поворотные моменты, вызывая потери.
Несколько перекрывающихся моделей ABCD могут привести к ошибочной идентификации на среднесрочных графиках.
Неправильное направление основного тренда увеличивает риск попасть в ловушку среднесрочных сделок.
Слишком плотный стоп-потеря может быть легко остановлен.
Возможные решения:
Испытывайте другие показатели, чтобы более эффективно определить поворотные моменты.
Оптимизируйте параметры ABCD, чтобы сделать идентификацию более строгой и надежной.
Улучшить идентификацию основных тенденций, чтобы избежать ошибочного направления.
Проверьте различные коэффициенты стоп-лосс/стоп-прибыль, чтобы найти оптимальные точки.
Проверка MACD, KDJ и других индикаторов для улучшения точности сигналов входа.
Оптимизировать параметры на основе различных продуктов и временных рамок для поиска оптимальных уровней стоп-лосса/прибыли.
Оптимизируйте периоды обратного просмотра строк для поиска лучших комбинаций параметров в соответствии с изменяющимися условиями рынка.
Добавление скользящих средних и т.д. для фильтрации сигналов и улучшения стабильности.
Внедрить алгоритмы машинного обучения и больше данных для улучшения точности распознавания моделей.
Логика стратегии ясна и надежна в целом, используя фрактальные модели Уильямса и ABCD для определения среднесрочного направления тренда, в сочетании с фильтрацией тренда, стоп-лосом и получением прибыли для следования тенденциям для получения прибыли.
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-09-23 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
// @author=Daveatt - BEST
// ABCD Pattern Strat
StrategyName = "BEST ABCD Pattern Strategy"
ShortStrategyName = "BEST ABCD Pattern Strategy"
// strategy(title=StrategyName, shorttitle=ShortStrategyName, overlay=true,
// pyramiding=2, default_qty_value=100, precision=7, currency=currency.USD,
// commission_value=0.2,commission_type=strategy.commission.percent, initial_capital=1000000,
// default_qty_type=strategy.fixed)
filterBW = input(false, title="filter Bill Williams Fractals?")
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////// UTILITIES ///////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// ||-----------------------------------------------------------------------------------------------------||
// ||--- Fractal Recognition Functions: ---------------------------------------------------------------||
isRegularFractal(mode, _high, _low) =>
ret = mode == 1 ? _high[4] < _high[3] and _high[3] < _high[2] and _high[2] > _high[1] and _high[1] > _high[0] :
mode == -1 ? _low[4] > _low[3] and _low[3] > _low[2] and _low[2] < _low[1] and _low[1] < _low[0] : false
isBWFractal(mode, _high, _low) =>
ret = mode == 1 ? _high[4] < _high[2] and _high[3] <= _high[2] and _high[2] >= _high[1] and _high[2] > _high[0] :
mode == -1 ? _low[4] > _low[2] and _low[3] >= _low[2] and _low[2] <= _low[1] and _low[2] < _low[0] : false
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
////////////////////////////// ABCD PATTERN ///////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
f_abcd()=>
_r = timeframe.period
_g = barmerge.gaps_off
_l = barmerge.lookahead_on
_high = high
_low = low
filteredtopf = filterBW ? isRegularFractal(1, _high, _low) : isBWFractal(1, _high, _low)
filteredbotf = filterBW ? isRegularFractal(-1, _high, _low) : isBWFractal(-1, _high, _low)
// ||--- ZigZag:
istop = filteredtopf
isbot = filteredbotf
topcount = barssince(istop)
botcount = barssince(isbot)
zigzag = (istop and topcount[1] > botcount[1] ? _high[2] :
isbot and topcount[1] < botcount[1] ? _low[2] : na)
x = valuewhen(zigzag, zigzag, 4)
a = valuewhen(zigzag, zigzag, 3)
b = valuewhen(zigzag, zigzag, 2)
c = valuewhen(zigzag, zigzag, 1)
d = valuewhen(zigzag, zigzag, 0)
xab = (abs(b-a)/abs(x-a))
xad = (abs(a-d)/abs(x-a))
abc = (abs(b-c)/abs(a-b))
bcd = (abs(c-d)/abs(b-c))
// ABCD Part
_abc = abc >= 0.382 and abc <= 0.886
_bcd = bcd >= 1.13 and bcd <= 2.618
_bull_abcd = _abc and _bcd and d < c
_bear_abcd = _abc and _bcd and d > c
_bull = _bull_abcd and not _bull_abcd[1]
_bear = _bear_abcd and not _bear_abcd[1]
[_bull, _bear, zigzag]
lapos_x = timenow + round(change(time)*12)
[isLong, isShort, zigzag] = f_abcd()
plot(zigzag, title= 'ZigZag', color=color.black, offset=-2)
plotshape(isLong, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.normal, text="ABCD", textcolor=color.white)
plotshape(isShort, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.maroon, 0), size=size.normal, text="ABCD", textcolor=color.white)
long_entry_price = valuewhen(isLong, close, 0)
short_entry_price = valuewhen(isShort, close, 0)
sinceNUP = barssince(isLong)
sinceNDN = barssince(isShort)
buy_trend = sinceNDN > sinceNUP
sell_trend = sinceNDN < sinceNUP
//////////////////////////
//* Profit Component *//
//////////////////////////
//////////////////////////// MinTick ///////////////////////////
fx_pips_value = syminfo.type == "forex" ? syminfo.mintick*10 : 1
input_tp_pips = input(100, "Backtest Profit Goal (in USD)",minval=0)*fx_pips_value
input_sl_pips = input(20, "Backtest STOP Goal (in USD)",minval=0)*fx_pips_value
tp = buy_trend? long_entry_price + input_tp_pips : short_entry_price - input_tp_pips
sl = buy_trend? long_entry_price - input_sl_pips : short_entry_price + input_sl_pips
plot_tp = buy_trend and high[1] <= tp ? tp : sell_trend and low[1] <= tp ? tp : na
plot_sl = buy_trend and low[1] >= sl ? sl : sell_trend and high[1] >= sl ? sl : na
plot(plot_tp, title="TP", style=plot.style_circles, linewidth=3, color=color.blue)
plot(plot_sl, title="SL", style=plot.style_circles, linewidth=3, color=color.red)
longClose = isShort
shortClose = isLong
strategy.entry("Long", 1, when=isLong)
// strategy.close("Long", when=longClose )
strategy.exit("XL","Long", limit=tp, when=buy_trend, stop=sl)
strategy.entry("Short", 0, when=isShort)
// strategy.close("Short", when=shortClose )
strategy.exit("XS","Short", when=sell_trend, limit=tp, stop=sl)