Стратегия купли-продажи с несколькими временными рамками - это относительно простая автоматизированная стратегия торговли, которая может приносить впечатляющие прибыли, особенно в периоды восходящего тренда.
Стратегия ловит внезапные падения цены в течение 1 часа, когда цена значительно возросла за последние 12 часов. Во время резких восходящих тенденций действия по получению прибыли приводят к внезапным крахам, которые предоставляют большие возможности для входа по удобным ценам.
Настройка сценария оптимизирована на 30-минутный промежуток времени. Вы можете настроить параметры, чтобы соответствовать разным временным рамкам.
Система запускает сигнал покупки, когда:
Эта настройка была оптимизирована за счет выполнения более 150 бэктестов на более чем 20 различных торговых парах криптовалют.
Стратегия предполагает, что каждый заказ будет торговать 30% доступного капитала. В расчет принимается комиссионная за торговлю в размере 0,1%.
Основная идея стратегии многосрочной покупки - это сочетание долгосрочных и краткосрочных временных рамок для определения сигналов входа.
Во-первых, он проверяет 1-часовой период времени, чтобы увидеть, есть ли внезапное падение цены.
Во-вторых, он проверяет 12-часовой период времени, чтобы увидеть, есть ли существенная тенденция к росту в долгосрочной перспективе.Это подтверждается путем расчета, если цена выросла более чем на 3% за последние 12 часов.
Лишь при краткосрочном падении и долгосрочном восходящем тренде сигнал покупки будет задействован.
Эта комбинация позволяет избежать слепого покупки в долгосрочный нисходящий тренд, а также захватывать краткосрочные возможности для снижения.
Технически стратегия использует дваperc_change()
Функции с различными параметрами для проверки двух временных рамок. Один проверяет 12-часовой изменения, другой проверяет 1-часовой изменения. Когда оба условия выполнены, сигнал покупки запускается.
Наибольшее преимущество стратегии многовременного купли-продажи заключается в том, что она может эффективно определять тенденции и захватывать возможности отката.
Объединение двух временных рамок позволяет избежать покупки в долгосрочном нисходящем тренде, уменьшая ненужные потери.
Краткосрочные сроки отражают внезапные спады, которые приводят к снижению входных цен.
Опробованные и оптимизированные параметры делают стратегию более подходящей для высокой волатильности крипто.
С учетом сборов за торговлю моделирование приближается к реальной торговле.
Простая логика и конфигурация параметров позволяют легко понять и настроить.
Широко применяется к различным торговым парам с высокой гибкостью.
Стратегия многовременного покупки также сопряжена с определенными рисками, в основном в следующих областях:
Невозможно полностью избежать рисков ложного прорыва, краткосрочные отступления могут быть обратными тенденциями.
Фиксированные параметры могут не полностью адаптироваться к изменениям рынка, что требует корректировки.
Бакттесты всегда хорошо работают в симуляциях, различия существуют в реальном трейдинге.
Некоторые риски временного задержки отсутствуют в оптимальных точках входа во время колебаний цен.
Одна стратегия подвержена системным рискам.
Высокочастотная торговля увеличивает нагрузку сборов за торговлю.
Для рисков можно рассмотреть некоторые меры оптимизации:
Добавить больше индикаторов для определения краткосрочных и долгосрочных тенденций для повышения точности.
Оптимизировать параметры, чтобы они более динамично адаптировались к рынкам.
Стратегии испытаний в живой среде для измерения различий от обратных испытаний.
Соответственно корректируйте временные рамки, чтобы уменьшить проблемы с задержкой.
Использование нескольких некоррелированных стратегий для диверсификации системных рисков.
Установите правильный стоп-лосс и принимайте прибыль, чтобы контролировать риск по сделке.
Есть еще большое пространство для оптимизации стратегии многочасовых покупок, в основном в следующих областях:
Добавьте больше индикаторов, таких как полосы Боллинджера, RSI и т. д., чтобы улучшить стабильность.
Включить модели машинного обучения для оптимизации динамических параметров для адаптации к изменяющимся рынкам.
Оптимизируйте стоп-лосс и используйте стратегии получения прибыли для снижения риска на одну сделку.
Бактэст на больше торговых пар и временных рамок, чтобы найти оптимальные наборы параметров.
Включить изменение объема, чтобы избежать ложных сигналов от арбитражных сделок.
Добавить модули управления рисками, такие как распределение активов, размещение позиций и т. д., чтобы контролировать общий риск.
Исследуйте другие типы алгоритмической стратегии, такие как тренд, арбитраж и т. Д., Для диверсификации.
Исследуйте более сложные комбинации из нескольких временных рамок, чтобы найти оптимальные наборы.
Включить элементы новостной торговли с использованием событий в качестве драйверов торговли.
С помощью этих методов оптимизации стратегия может стать более надежной, интеллектуальной и всеобъемлющей для сложности крипторынков.
В целом, многочасовая стратегия купли-продажи является очень практичной краткосрочной торговой системой. Она рассматривает как краткосрочные, так и долгосрочные временные измерения одновременно, чтобы улучшить точность, оставаясь относительно эффективной. При надлежащей настройке и оптимизации параметров она может адаптироваться к большинству торговых рынков, особенно трендовым активам.
Но, как и любая механическая стратегия, она имеет ограничения, которые требуют от трейдера оставаться рациональным и постоянно оптимизировать и адаптироваться к изменяющимся рынкам.
В заключение, многочасовая стратегия купли-продажи предоставляет отличный шаблон для алгоритмической торговли. Она обобщает ключевые моменты, такие как выбор временных рамок, настройка параметров, бэкстестинг, контроль рисков и т. Д. Разумно применение этой стратегии и улучшение ее на практике может помочь трейдерам понять основные подсказки среди моря данных и достичь последовательной альфы на рынках.
/*backtest start: 2023-09-26 00:00:00 end: 2023-10-26 00:00:00 period: 4h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © Coinrule //@version=1 strategy(shorttitle='Multi Time Frame Buy the Dips',title='Multi Time Frame Buy the Dips (by Coinrule)', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1) //Backtest dates fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month") fromDay = input(defval = 10, title = "From Day") fromYear = input(defval = 2020, title = "From Year") thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month") thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day") thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year") showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range") start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window window() => true // create function "within window of time" inp_lkb = input(24, title='Lookback Long Period') inp_lkb_2 = input(2, title='Lookback Short Period') perc_change(lkb) => overall_change = ((close[0] - close[lkb]) / close[lkb]) * 100 // Call the function overall = perc_change(inp_lkb) overall_2 = perc_change(inp_lkb_2) //Entry dip= -(input(1)) increase= (input(3)) strategy.entry(id="long", long = true, when = overall > increase and overall_2 < dip and window()) //Exit Stop_loss= ((input (3))/100) Take_profit= ((input (4))/100) longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - Stop_loss) longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + Take_profit) strategy.close("long", when = close < longStopPrice or close > longTakeProfit and window())