Стратегия торговли золотым соотношением определяет более сильные направления тренда с использованием индикаторов канала и скользящих средних и открывает позиции в направлении тренда после того, как цены снизятся до определенного соотношения.
Ключевые показатели этой стратегии включают индикаторы каналов, скользящие средние и линии сдвига.
Когда цена достигает дна канала, стратегия записывает самую низкую точку в качестве точки отсчета и устанавливает сигнал продажи. Когда цены растут, как только рост достигает коэффициента отклонения, короткие позиции будут открыты вокруг точки отскока.
Напротив, когда цена достигает верхней части канала, стратегия записывает самую высокую точку в качестве точки отсчета и устанавливает сигнал покупки.
Следовательно, логика торговли этой стратегии заключается в отслеживании ценового канала и вмешательстве в существующую тенденцию при появлении сигналов об обратном движении.
Основными преимуществами этой стратегии являются:
В частности, поскольку стратегия в основном открывает позиции в моменты переворота тренда, она лучше работает на рынках с большими колебаниями цен и более очевидными тенденциями. Кроме того, корректировка параметра коэффициента обратного притяжения может контролировать уровень агрессивности стратегии для следования тенденциям. Наконец, стоп-лосс может очень хорошо контролировать однократную потерю торговли.
К основным рискам этой стратегии также относятся:
В частности, если используемый в стратегии торговый инструмент имеет более слабую тенденцию и меньшую колебание, производительность может быть скомпрометирована. Кроме того, слишком большой или слишком маленький коэффициент обратного притяжения повлияет на производительность стратегии.
Чтобы избежать вышеупомянутых рисков, подумайте об оптимизации следующих аспектов:
Золотое соотношение означает, что стратегия торговли реверсионным трендом оценивает ценовые тенденции и сигналы оттягивания с помощью простых индикаторов, открывает позиции для отслеживания тенденций на сильных рынках и относится к типичной системе трендов.
/*backtest start: 2022-11-30 00:00:00 end: 2023-12-06 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 // // A port of the TradeStation EasyLanguage code for a mean-revision strategy described at // http://traders.com/Documentation/FEEDbk_docs/2017/01/TradersTips.html // // "In “Mean-Reversion Swing Trading,” which appeared in the December 2016 issue of STOCKS & COMMODITIES, author Ken Calhoun // describes a trading methodology where the trader attempts to enter an existing trend after there has been a pullback. // He suggests looking for 50% pullbacks in strong trends and waiting for price to move back in the direction of the trend // before entering the trade." // // See Also: // - 9 Mistakes Quants Make that Cause Backtests to Lie (https://blog.quantopian.com/9-mistakes-quants-make-that-cause-backtests-to-lie-by-tucker-balch-ph-d/) // - When Backtests Meet Reality (http://financial-hacker.com/Backtest.pdf) // - Why MT4 backtesting does not work (http://www.stevehopwoodforex.com/phpBB3/viewtopic.php?f=28&t=4020) // // // ----------------------------------------------------------------------------- // Copyright 2018 sherwind // // This program is free software: you can redistribute it and/or modify // it under the terms of the GNU General Public License as published by // the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or // any later version. // // This program is distributed in the hope that it will be useful, // but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of // MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the // GNU General Public License for more details. // // The GNU General Public License can be found here // <http://www.gnu.org/licenses/>. // // ----------------------------------------------------------------------------- // strategy("Mean-Reversion Swing Trading Strategy v1", shorttitle="MRST Strategy v1", overlay=true) channel_len = input(defval=20, title="Channel Period", minval=1) pullback_pct = input(defval=0.5, title="Percent Pull Back Trigger", minval=0.01, maxval=1, step=0.01) trend_filter_len = input(defval=50, title="Trend MA Period", minval=1) upper_band = highest(high, channel_len) lower_band = lowest(low, channel_len) trend = sma(close, trend_filter_len) low_ref = 0.0 low_ref := nz(low_ref[1]) high_ref = 0.0 high_ref := nz(high_ref[1]) long_ok = false long_ok := nz(long_ok[1]) short_ok = false short_ok := nz(short_ok[1]) long_ok2 = false long_ok2 := nz(long_ok2[1]) if (low == lower_band) low_ref := low long_ok := false short_ok := true long_ok2 := false if (high == upper_band) high_ref := high long_ok := true short_ok := false long_ok2 := true // Pull Back Level trigger = long_ok2 ? high_ref - pullback_pct * (high_ref - low_ref) : low_ref + pullback_pct * (high_ref - low_ref) plot(upper_band, title="Upper Band", color=long_ok2?green:red) plot(lower_band, title="Lower Band", color=long_ok2?green:red) plot(trigger, title="Trigger", color=purple) plot(trend, title="Trend", color=orange) enter_long = long_ok[1] and long_ok and crossover(close, trigger) and close > trend and strategy.position_size <= 0 enter_short = short_ok[1] and short_ok and crossunder(close, trigger) and close < trend and strategy.position_size >= 0 if (enter_long) long_ok := false strategy.entry("pullback-long", strategy.long, stop=close, comment="pullback-long") else strategy.cancel("pullback-long") if (enter_short) short_ok := false strategy.entry("pullback-short", strategy.short, stop=close, comment="pullback-short") else strategy.cancel("pullback-short") strategy.exit("exit-long", "pullback-long", limit=upper_band, stop=lower_band) strategy.exit("exit-short", "pullback-short", limit=lower_band, stop=upper_band)