Стратегия стохастического импульса - это количественная стратегия торговли, которая сочетает в себе индекс стохастического импульса (SMI) и индекс относительной силы (RSI).
Индекс стохастического импульса (SMI) является распространенным техническим индикатором, используемым в количественной торговле, который сочетает в себе сильные стороны индикаторов импульса и колебаний.
В частности, SMI рассчитывается как:
SMI = (близкий - (HH + LL) /2)/(0,5*(HH - LL)) * 100
где HH - самая высокая цена за последние N дней, а LL - самая низкая цена.
Таким образом, SMI включает в себя как следующее за трендом суждение о импульсе, так и обратное суждение о колебании. Значения выше 80 считаются перекупленными, а значения ниже 20 - перепроданными. Стратегия генерирует торговые сигналы, когда SMI достигает этих уровней перекупленности или перепроданности.
Индекс относительной силы (RSI) является стандартным показателем перекупленности/перепроданности.
Показатели ниже 20 считаются перепроданными, а показатели выше 80 считаются перекупленными по быстрому RSI. Сигналы генерируются при нарушении этих порогов.
Стратегия также реализует фильтр тела, проверяя размер тела свечи для фильтрации определенных сигналов.
Это отфильтровывает некоторые ложные сигналы и повышает надежность.
Этот подход объединяет SMI, быстрый RSI и фильтр корпуса в надежную трехчастную систему.
Как SMI, так и быстрый RSI отлично подходят для обнаружения исчерпанных тенденций.
Способность покупать как падения, так и короткие ралли максимизирует возможности в рыночных условиях.
Фильтр корпуса избегает випса, отталкивая сигналы с низкой устойчивостью в неблагоприятных условиях.
Частое переключение между длинным и коротким приводит к риску. Оптимизация логики может минимизировать это.
Сигналы могут объединять участников рынка и стимулировать быстрые изменения при входе.
Экстремальные события могут перевернуть все модели. Интеллектуальные стоп-потери необходимы для контроля системных рисков.
Испытание различных периодов SMI/RSI и пороговых значений фильтра тела может выявить оптимальные значения для более высокой доходности.
Включение сдержек, основанных на волатильности или ATR, лучше содержит риск позиции и портфеля.
Модели, предсказывающие будущие уровни показателей, могли бы выявить поворотные моменты раньше.
В целом, путем интеграции SMI, быстрого RSI и фильтра тела, эта стратегия создала достаточно полную систему перекупленности / перепродажи. Многосигнальный подход улучшает точность, в то время как двусторонняя торговая способность и контроль рисков способствуют балансу.
/*backtest start: 2023-12-22 00:00:00 end: 2024-01-21 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //Noro //2018 //@version=2 strategy(title = "Noro's Stochastic Strategy v1.1", shorttitle = "Stochastic str 1.1", overlay = false, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0) //Settings needlong = input(true, defval = true, title = "Long") needshort = input(true, defval = true, title = "Short") usemar = input(false, defval = false, title = "Use Martingale") capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %") usesmi = input(true, defval = true, title = "Use SMI Strategy") usersi = input(true, defval = true, title = "Use RSI Strategy") usebod = input(true, defval = true, title = "Use Body-Filter") a = input(5, "SMI Percent K Length") b = input(3, "SMI Percent D Length") limit = input(50, defval = 50, minval = 1, maxval = 100, title = "SMI Limit") fromyear = input(2017, defval = 2017, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year") toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year") frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month") tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month") fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day") today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day") //Fast RSI fastup = rma(max(change(close), 0), 7) fastdown = rma(-min(change(close), 0), 7) fastrsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown)) //Stochastic Momentum Index ll = lowest (low, a) hh = highest (high, a) diff = hh - ll rdiff = close - (hh+ll)/2 avgrel = ema(ema(rdiff,b),b) avgdiff = ema(ema(diff,b),b) SMI = avgdiff != 0 ? (avgrel/(avgdiff/2)*100) : 0 SMIsignal = ema(SMI,b) //Lines plot(SMI, color = blue, linewidth = 3, title = "Stochastic Momentum Index") plot(SMIsignal, color = red, linewidth = 3, title = "SMI Signal Line") plot(limit, color = black, title = "Over Bought") plot(-1 * limit, color = black, title = "Over Sold") plot(0, color = blue, title = "Zero Line") //Body Filter nbody = abs(close - open) abody = sma(nbody, 10) body = nbody > abody / 3 or usebod == false //Signals up1 = SMIsignal < -1 * limit and close < open and body and usesmi dn1 = SMIsignal > limit and close > open and body and usesmi up2 = fastrsi < 20 and close < open and body and usersi dn2 = fastrsi > 80 and close > open and body and usersi exit = ((strategy.position_size > 0 and close > open) or (strategy.position_size < 0 and close < open)) and body //Trading profit = exit ? ((strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price) or (strategy.position_size < 0 and close < strategy.position_avg_price)) ? 1 : -1 : profit[1] mult = usemar ? exit ? profit == -1 ? mult[1] * 2 : 1 : mult[1] : 1 lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 * mult : lot[1] if up1 or up2 if strategy.position_size < 0 strategy.close_all() strategy.entry("long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59))) if dn1 or dn2 if strategy.position_size > 0 strategy.close_all() strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59))) if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit strategy.close_all()