В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Скалированная нормализованная векторная стратегия с средней реверсией Каробейна

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-03 16:56:13
Тэги:

Обзор

Эта стратегия основана на индикаторе Karobein Mean Reversion и динамике цены. Она использует вспомогательные индикаторы динамики цен для оценки тренда и сочетает индикатор Karobein Mean Reversion для конкретного входа. Эта стратегия подходит для средне- и долгосрочной торговли.

Принцип стратегии

Во-первых, стратегия рассчитывает скорость изменения цен в разные периоды, чтобы получить индикатор импульса цен. Когда индикатор импульса цен пересекает линию динамического порога, генерируется длинный сигнал. Когда он пересекает ниже, генерируется короткий сигнал.

Затем он объединяет индикатор Karobein Mean Reversion для определения конкретного времени входа.

Когда индикатор импульса цены генерирует сигнал, если индикатор Karobein Mean Reversation находится в соответствующем направленном районе, генерируется входный сигнал.

Преимущества

Стратегия всесторонне рассматривает динамику цен и средние факторы реверсии, с сильной способностью оценивать тенденции.
Индикатор Karobein Mean Reversion может точно определить переломные моменты цен и улучшить точность времени входа.
Период хранения может свободно регулироваться посредством регулирования параметров, подходящих для различных временных рамок.
Динамический порог может регулироваться в режиме реального времени для адаптивного реагирования на изменения рынка.

Риски

Как стратегия, следующая за трендом, она склонна к тому, чтобы попасть в ловушку трендов, связанных с диапазоном.
Показатель Karobein Mean Reversion имеет определенное отставание, которое может пропустить переломные моменты цен.
Параметр периода хранения должен контролироваться, чтобы избежать увеличения потерь от чрезмерных периодов хранения.
Динамический порог должен устанавливаться надлежащим образом и не быть слишком широким, иначе возможности для входа могут быть утеряны.

Соответствующие методы управления рисками

Показатели оценки тенденций могут использоваться для прогнозирования рыночных колебаний и выхода позиций вовремя.
Для сокращения задержек выбирать разумные задержки для показателя среднего обратного движения каробеина.
Испытайте различные параметры периода хранения и выберите подходящие.
Настройка диапазона динамического порога, чтобы избежать отсутствия записей.

Руководство по улучшению

Испытывать различные периоды для расчета импульса цены для оптимизации параметров.
Добавить индикаторы волатильности для обнаружения рыночных диапазонов и установить стоп-лосс.
Оптимизировать параметры индикатора среднего обратного движения каробеина, чтобы сделать его более чувствительным.
Добавьте дополнительные фильтры, такие как громкость для улучшения качества сигнала.
Используйте алгоритмы машинного обучения для динамической оптимизации параметров.

Заключение

Эта стратегия всесторонне использует динамику цены и средние факторы реверсии, с сильными возможностями в оценке тренда и генерации сигналов. Она может адаптироваться к различным рыночным условиям с помощью настройки параметров. Дополнительные оптимизации могут быть сделаны в отношении времени входа и остановки потери, чтобы сделать стратегию более надежной. Эта стратегия заслуживает дальнейших исследований и применения.

/*backtest
start: 2022-10-27 00:00:00
end: 2023-11-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// author: capissimo
strategy("Normalized Vector Strategy, ver.3 (sc)", precision=2, overlay=false)
// This is a scaled Normalized Vector Strategy with a Karobein Oscillator
// original: Drkhodakarami (https://www.tradingview.com/script/Fxv2xFWe-Normalized-Vector-Strategy-By-Drkhodakarami-Opensource/)

// Repainting: in general there two types of repainting:
// * when the last candle is constantly being redrawn
// * when the indicator draws a different configuration after it has been deactivated/reactivated, i.e. refreshed

// The former is a natural behaviour, which presents a constant source of frustration, 
// when a signal directly depends on the current market situation and can be overcome 
// with various indirect techniques like divergence.

// The latter suggests a flaw in the indicator design.
// Unfortunately, the Normalized Vector Strategy is repainting in the latter sense, although being
// really promising. Would be nice if our community suggests a solution to this problem ))

// This strat consistently performs with high accuracy, showing up to 96% scores
// Here are some of the best parameters:
// TF     Lookback   Performance (ca.)
// 1m     13         92%
// 3m     34         92%
// 5m     85         92%
// 15m    210        90%
// 30m    360        89%
// 1H     1440,720   94%, 87%

// The Karobein Oscillator has an intrinsic sinusoidal behaviour that helps in determining direction and timing.
// It does not repaint.
// original: alexgrover (https://www.tradingview.com/script/JiNi0f62-Karobein-Oscillator/)

scaleMinimax(X, p, min, max) => 
    hi = highest(X, p), lo = lowest(X, p)
    (max - min) * (X - lo)/(hi - lo) + min

price    = input(close,  "Price Data")
tf       = input(34,     "Timeframe", minval=1, maxval=1440)
thresh   = input(14.,    "Threshold", minval=.1, step=.1) 
div      = input(1000000,"Divisor", options=[1,10,100,1000,10000,100000,1000000,10000000,100000000])
showVol  = input(false,  "Volume")
useold   = input(true,   "Use Old System")

lime  = color.new(color.lime, 10), fuchsia = color.new(color.fuchsia, 10), 
black = color.new(color.black, 100), gray = color.new(color.gray, 50)

vol  = useold ? security(syminfo.tickerid, tostring(tf), volume, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on) 
              : security(syminfo.tickerid, tostring(tf), volume)
obv  = cum(change(price) > 0 ? vol : change(price) < 0 ? -vol : 0*vol)
prix = showVol ? obv : price
    
getdiff(prc, tf) =>
    prev  = useold ? security(syminfo.tickerid, tostring(tf), prc[1], barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on) :
                     security(syminfo.tickerid, tostring(tf), prc[1])
    curr  = useold ? security(syminfo.tickerid, tostring(tf), prc, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on) : 
                     security(syminfo.tickerid, tostring(tf), prc)
    (curr/prev) - 1
    
p  = getdiff(prix, tf)
up = thresh/div, dn = -thresh/div
longCondition  = crossover(p, up)
shortCondition = crossunder(p, dn)

bg = longCondition ? lime : shortCondition ? fuchsia : black
cl = p > up ? color.green : p < dn ? color.red : color.silver

bgcolor(bg, editable=false)
plot(scaleMinimax(up, 2500, -1, 1), color=lime, editable=false, transp=0)
hline(0, linestyle=hline.style_dotted, title="base line", color=gray, editable=false)
plot(scaleMinimax(dn, 2500, -1, 1), color=fuchsia, editable=false, transp=0)
plot(scaleMinimax(p, 2500, -1, 1), color=cl, style=plot.style_histogram, transp=70, editable=false)
plot(scaleMinimax(p, 2500, -1, 1), color=cl, style=plot.style_linebr, title="prediction", transp=0, editable=false)

strategy.entry("L", true, 1, when=longCondition)
strategy.entry("S", false, 1, when=shortCondition)

alertcondition(longCondition, title='Long', message='Long Signal!')
alertcondition(shortCondition, title='Short', message='Short Signal!')

//*** Karobein Oscillator
per  = input(8, "Karobein Osc Lookback")

prix2  = ema(price, per)
a = ema(prix2 < prix2[1] ? prix2/prix2[1] : 0, per)
b = ema(prix2 > prix2[1] ? prix2/prix2[1] : 0, per)
c = (prix2/prix2[1])/(prix2/prix2[1] + b)
d = 2*((prix2/prix2[1])/(prix2/prix2[1] + c*a)) - 1

plot(scaleMinimax(d, 2500, -1, 1), color=color.orange, transp=0)

Больше