В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Отслеживание тенденций и краткосрочная стратегия торговли на основе индикатора ADX

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-22 17:10:55
Тэги:

Обзор

Эта стратегия сочетает в себе Super Trend, Pivot Points и Average True Range (ATR), чтобы сформировать динамическую линию стоп-лосса, и индикатор Average Directional Movement Index (ADX), чтобы судить и отслеживать тенденции.

Принцип

Супер-Тренд в сочетании с Pivot Points и ATR Stop Loss оценивает направление прорыва цены через динамическую линию стоп-лосса для определения направления открытия.

В частности, Pivot Points сначала получают последнюю поддержку и сопротивление, а затем формируют динамическую среднюю цену с арифметическим средним за предыдущие два дня. Затем ATR рассчитывается и умножается на коэффициент ATR, а затем добавляется или вычитается из динамической средней цены, чтобы получить верхние и нижние рельсы.

Линия стоп-лосса будет динамически корректироваться в соответствии с последней ценой и ATR-значением, что позволяет отслеживать тенденцию очень хорошо.

Анализ преимуществ

Стратегия имеет следующие преимущества:

Используйте индикатор Super Trend для отслеживания направления движения тренда, чтобы избежать блокировки прибыли колебаниями рынков.
С помощью индикатора ADX можно оценить силу тренда, избегать ошибок в торговле во время консолидации.
Линия стоп-лосса динамически регулируется, чтобы максимизировать прибыль.
Объедините RSI, чтобы избежать перекупки и перепродажи.
В целом, параметры стратегии разумны. Выбор dframe учитывает непрерывность. Установка take profit и stop loss также хороша.

Анализ рисков

Стратегия также сопряжена с некоторыми рисками:

Индикаторы Super Trend и MA могут выдавать противоречивые сигналы.
Индикатор ADX установлен на 14 циклов, что недостаточно чувствительно к внезапным событиям.
Параметр RSI настроен на по умолчанию, что может не позволить полностью избежать перекупки и перепродажи.
Влияние внезапных событий, таких как серьезные плохие/хорошие новости, не рассматривалось.

Соответствующие решения:

Корректируйте цикл MA так, чтобы он соответствовал индикатору Super Trend.
Постарайтесь сократить цикл ADX, чтобы повысить чувствительность к внезапным событиям.
Оптимизируйте параметры RSI, чтобы найти оптимальные значения.
Добавить модуль фильтра новостей, чтобы избежать крупных пресс-релизов.

Оптимизация

Стратегия также может быть оптимизирована в следующих аспектах:

Добавьте модель машинного обучения, чтобы судить о тренде, делая торговые решения более умными.
Попробуйте ввести альтернативные эмоциональные показатели вместо ADX, чтобы оценить силу тренда.
Увеличить адаптивный модуль остановки потери, чтобы сделать остановку более динамичной и точной.
Дополнительные функции с помощью технологии глубокого обучения для оптимизации общей стратегии.
Используйте передовые языки, такие как Python для разработки стратегии, чтобы увеличить масштабируемость стратегии.

Резюме

В целом, эта стратегия очень практична. Главное - отслеживать направление движения тренда и участвовать, когда тренд достаточно силен. Установка стоп-лосса и прибыли также очень хороша, чтобы максимизировать блокировку прибыли, избегая потерь. Конечно, еще есть много возможностей для оптимизации. Добавление технологий машинного обучения и глубокого обучения сделает стратегию более эффективной и расширяемой.

/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Bendre ADX STrend", overlay = true)

///////////////////////////
// SuperTrend + Pivot Point
//////////////////////////

src =  input(close, title="EMA Source")
PPprd = input(defval = 2, title="Pivot Point Period")
AtrFactor=input(defval = 2, title = "ATR Factor")
AtrPd=input(defval = 21, title = "ATR Period")

StartDate = input(timestamp("1 Dec 2023"), title="Start Date")
EndDate = input(timestamp("12 Jan 2024"), title="End Date")
window()  => true

var float ph = na
var float pl = na
ph := ta.pivothigh(PPprd, PPprd)
pl :=ta.pivotlow(PPprd, PPprd)

float center = na
center := center[1]
// float lastpp = ph ? ph : pl ? pl : 0.0
float lastpp = na(ph) ? na(pl) ? na : pl : ph

if lastpp > 0
    if na(center)
        center := lastpp
    else
        center := (center * 2 + lastpp) / 3

Up = center - (AtrFactor * ta.atr(AtrPd))
Dn = center + (AtrFactor * ta.atr(AtrPd))

var float TUp = na
var float TDown = na
Trend = 0
TUp := close[1] > TUp[1] ? math.max(Up, TUp[1]) : Up
TDown := close[1] < TDown[1] ? math.min(Dn, TDown[1]) : Dn
Trend := close > TDown[1] ? 1: close < TUp[1]? -1: nz(Trend[1], 1)
Trailingsl = Trend == 1 ? TUp : TDown

// Lines
linecolor = Trend == 1 and nz(Trend[1]) == 1 ? color.lime : Trend == -1 and nz(Trend[1]) == -1 ? color.red : na
plot(Trailingsl, color = linecolor ,  linewidth = 2, title = "PP SuperTrend")

bsignalSSPP = close > Trailingsl
ssignalSSPP = close < Trailingsl


///////
// ADX
//////

lenADX = 14
th = 14
TrueRange = math.max(math.max(high-low, math.abs(high-nz(close[1]))), math.abs(low-nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high-nz(high[1]) > nz(low[1])-low ? math.max(high-nz(high[1]), 0): 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1])-low > high-nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1])-low, 0): 0
SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - (nz(SmoothedTrueRange[1])/lenADX) + TrueRange
SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1])/lenADX) + DirectionalMovementPlus
SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - (nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1])/lenADX) + DirectionalMovementMinus
DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
DX = math.abs(DIPlus-DIMinus) / (DIPlus+DIMinus)*100
ADX = ta.sma(DX, lenADX)


//////
// MA
/////

lenMA = 21
srcMA = input(close, title="Source")
// offsetMA = input(title="Offset", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500)
offsetMA = input(0, title="Offset")
outMA = ta.sma(srcMA, lenMA)

//
// RSI
//
length = input( 14 )
overSold = input( 30 )
overBought = input( 65 )
price = close
vrsi = ta.rsi(price, length)

//
// DMI - Direction Movement Index
// 
[diplus1, diminus1, adx] = ta.dmi(14, 14)

// Buy - Sell Entries
buy = bsignalSSPP and outMA < close and ADX > th
sell = ssignalSSPP 


if (buy and vrsi > overBought and adx > 19)
    // .order // Tuned version
    strategy.entry("Buy", strategy.long, when = window())
    // strategy.close("Sell", "close Sell")

if (sell) and (strategy.position_size > 0)
    // strategy.entry("Sell", strategy.short)
    strategy.close("Buy", "Close Buy")

if(sell and vrsi < overSold and adx > 25)
    strategy.entry("Sell", strategy.short, when = window())

if ( ta.crossover( diminus1, diplus1) or ((buy) and (strategy.position_size > 0)) )
    strategy.close("Sell", "close Sell")

// if(sell) and (diminus1 > diplus1) and adx > 23 and adx > adx[1] and (vrsi < overSold)
//     strategy.entry("Sell", strategy.short, when = window())

// if (strategy.position_size > 0 and ta.crossunder(diminus1, adx)) or (strategy.position_size > 0  and (buy))
//     strategy.close("Sell", "close Sell")

Больше