Моментальный прорыв и алгоритмическая стратегия торговли
Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-30 17:20:59Тэги:
Обзор
В этой статье представлена алгоритмическая стратегия торговли, которая определяет прибыльные возможности с помощью охватывающих моделей и использует ценовой кроссовер с скользящей средней в качестве входных сигналов.
Принципы
Основная логика этой стратегии основана на сближении двух не связанных друг с другом показателей:
-
Образец поглощения: двухстроительный образец переворота, в котором тело второй свечи полностью поглощает тело первой, используется для выявления возможностей переворота.
-
Переход цены с скользящей средней: Сигнал покупки генерируется, когда цена пересекает линию скользящей средней снизу; Сигнал продажи - когда цена пересекает линию скользящей средней снизу сверху.
При оценке времени потенциального переворота рынка с помощью охватывающих моделей и использовании ценового перекрестного сдвига с скользящей средней в качестве подтверждающих сигналов, вероятность получения прибыли может быть улучшена.
В частности, эта стратегия отслеживает три типа паттернов поглощения - бычье, медвежье и без поглощения теней для определения возможной консолидации и реверсий.
Преимущества
Наибольшее преимущество этой стратегии заключается в использовании конвергенции несвязанных индикаторов для повышения эффективности принятия решений. Поглощающие модели определяют время и вероятность переворота рынка; в то время как ценовой кроссовер с скользящей средней проверяет направление и импульс переворота.
Другим преимуществом является гибкость настроек параметров. Пользователи могут устанавливать такие параметры, как скользящий средний период и диапазон остановки потери, чтобы оптимизировать стратегию сами.
Риски
Несмотря на то, что использование нескольких индикаторов улучшает суждение, в этой стратегии по-прежнему существуют некоторые риски ложных сигналов. Поглощающие модели не являются 100% надежными сигналами обворота, а сценарии неудачи также существуют в ценовом перекрестке с скользящей средней. Все это может привести к потерям от преждевременного открытия позиций.
Кроме того, как и большинство стратегий технического анализа, он также плохо работает на противоречащих тенденциям рынках, таких как диапазон и консолидация.
Чтобы контролировать риски, такие параметры, как скользящий средний период и диапазон стоп-лосса, могут быть соответствующим образом скорректированы.
Руководство по оптимизации
Следующие области могут быть оптимизированы для этой стратегии:
-
Проверьте больше типов скользящих средних для поиска оптимальных наборов параметров, таких как взвешенная скользящая средняя, двойная сглаженная скользящая средняя и т.д.
-
Добавьте индикаторы оценки тренда, чтобы избежать открытия позиций на боковых рынках.
-
Оптимизировать методы остановки потери для повышения эффективности.
-
Увеличить методы машинного обучения для оценки моделей свечей и улучшить точность распознавания поглощения.
-
Добавить функции оптимизации параметров для адаптивной настройки.
Заключение
Эта стратегия определяет время обратного движения с поглощающими моделями и проверяет направление с использованием ценового перекрестки с скользящей средней. Улучшая эффективность принятия решений посредством конвергенции индикаторов, это подход технического анализа. Преимущества включают дополнительные индикаторы и гибкие параметры. Недостатками являются риски ложных сигналов и слабость на боковых рынках. Способы дальнейшего улучшения этой стратегии включают оптимизацию параметров скользящей средней, методы остановки потерь, добавление индикаторов фильтрации тренда и т. д.
/*backtest
start: 2023-12-30 00:00:00
end: 2024-01-29 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//@author=Daveatt
StrategyName = "BEST Engulfing + MA"
ShortStrategyName = "BEST Engulfing + MA"
strategy(title=StrategyName, shorttitle=ShortStrategyName, overlay=true)
includeEngulfing = true
includeMA = true
source_ma = input(title="Source Price vs MA", type=input.source, defval=close)
typeofMA = input(title="Type of MA", defval="SMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA", "VWMA", "SMMA", "KMA", "TMA", "HullMA", "DEMA", "TEMA"])
length_ma = input(32, title = "MA Length", type=input.integer)
// ---------- Candle components and states
GreenCandle = close > open
RedCandle = close < open
NoBody = close==open
Body = abs(close-open)
// bullish conditions
isBullishEngulfing1 = max(close[1],open[1]) < max(close,open) and min(close[1],open[1]) > min(close,open) and Body > Body[1] and GreenCandle and RedCandle[1]
isBullishEngulfing2 = max(close[1],open[1]) < max(close,open) and min(close[1],open[1]) <= min(close,open) and Body > Body[1] and GreenCandle and RedCandle[1]
// bearish conditions
isBearishEngulfing1 = max(close[1],open[1]) < max(close,open) and min(close[1],open[1]) > min(close,open) and Body > Body[1] and RedCandle and GreenCandle[1]
isBearishEngulfing2 = max(close[1],open[1]) >= max(close,open) and min(close[1],open[1]) > min(close,open) and Body > Body[1] and RedCandle and GreenCandle[1]
// consolidation of conditions
isBullishEngulfing = isBullishEngulfing1 or isBullishEngulfing2
isBearishEngulfing = isBearishEngulfing1 or isBearishEngulfing2
//isBullishEngulfing = max(close[1],open[1]) < max(close,open) and min(close[1],open[1]) > min(close,open) and Body > Body[1] and GreenCandle and RedCandle[1]
//isBearishEngulfing = max(close[1],open[1]) < max(close,open) and min(close[1],open[1]) > min(close,open) and Body > Body[1] and RedCandle and GreenCandle[1]
Engulf_curr = 0 - barssince(isBearishEngulfing) + barssince(isBullishEngulfing)
Engulf_Buy = Engulf_curr < 0 ? 1 : 0
Engulf_Sell = Engulf_curr > 0 ? 1 : 0
// Price vs MM
smma(src, len) =>
smma = 0.0
smma := na(smma[1]) ? sma(src, len) : (smma[1] * (len - 1) + src) / len
smma
ma(smoothing, src, length) =>
if smoothing == "RMA"
rma(src, length)
else
if smoothing == "SMA"
sma(src, length)
else
if smoothing == "EMA"
ema(src, length)
else
if smoothing == "WMA"
wma(src, length)
else
if smoothing == "VWMA"
vwma(src, length)
else
if smoothing == "SMMA"
smma(src, length)
else
if smoothing == "HullMA"
wma(2 * wma(src, length / 2) - wma(src, length), round(sqrt(length)))
else
if smoothing == "LSMA"
src
else
if smoothing == "KMA"
xPrice = src
xvnoise = abs(xPrice - xPrice[1])
nfastend = 0.666
nslowend = 0.0645
nsignal = abs(xPrice - xPrice[length])
nnoise = sum(xvnoise, length)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2)
nAMA = 0.0
nAMA := nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))
nAMA
else
if smoothing == "TMA"
sma(sma(close, length), length)
else
if smoothing == "DEMA"
2 * src - ema(src, length)
else
if smoothing == "TEMA"
3 * (src - ema(src, length)) + ema(ema(src, length), length)
else
src
MA = ma(typeofMA, source_ma, length_ma)
plot(MA, color=#006400FF, title="MA breakout", linewidth=3)
macrossover = crossover (source_ma, MA)
macrossunder = crossunder(source_ma, MA)
since_ma_buy = barssince(macrossover)
since_ma_sell = barssince(macrossunder)
macross_curr = 0 - since_ma_sell + since_ma_buy
bullish_MA_cond = macross_curr < 0 ? 1 : 0
bearish_MA_cond = macross_curr > 0 ? 1 : 0
posUp = (Engulf_Buy ? 1 : 0) + (bullish_MA_cond ? 1 : 0)
posDn = (Engulf_Sell ? 1 : 0) + (bearish_MA_cond ? 1 : 0)
conditionUP = posUp == 2 and posUp[1] < 2
conditionDN = posDn == 2 and posDn[1] < 2
sinceUP = barssince(conditionUP)
sinceDN = barssince(conditionDN)
// primary-first signal of the trend
nUP = crossunder(sinceUP,sinceDN)
nDN = crossover(sinceUP,sinceDN)
// and the following secondary signals
// save of the primary signal
sinceNUP = barssince(nUP)
sinceNDN = barssince(nDN)
buy_trend = sinceNDN > sinceNUP
sell_trend = sinceNDN < sinceNUP
// engulfing by
barcolor(nUP ? color.orange : na, title="Bullish condition")
barcolor(nDN ? color.yellow : na, title="Bearish condition")
isLong = nUP
isShort = nDN
long_entry_price = valuewhen(nUP, close, 0)
short_entry_price = valuewhen(nDN, close, 0)
longClose = close[1] < MA
shortClose = close[1] > MA
///////////////////////////////////////////////
//* Backtesting Period Selector | Component *//
///////////////////////////////////////////////
StartYear = input(2017, "Backtest Start Year",minval=1980)
StartMonth = input(1, "Backtest Start Month",minval=1,maxval=12)
StartDay = input(1, "Backtest Start Day",minval=1,maxval=31)
testPeriodStart = timestamp(StartYear,StartMonth,StartDay,0,0)
StopYear = input(2020, "Backtest Stop Year",minval=1980)
StopMonth = input(12, "Backtest Stop Month",minval=1,maxval=12)
StopDay = input(31, "Backtest Stop Day",minval=1,maxval=31)
testPeriodStop = timestamp(StopYear,StopMonth,StopDay,0,0)
testPeriod() => true
//////////////////////////
//* Profit Component *//
//////////////////////////
input_tp_pips = input(600, "Backtest Profit Goal (in USD)",minval=0)
input_sl_pips = input(300, "Backtest STOP Goal (in USD)",minval=0)
tp = buy_trend? long_entry_price + input_tp_pips : short_entry_price - input_tp_pips
sl = buy_trend? long_entry_price - input_sl_pips : short_entry_price + input_sl_pips
long_TP_exit = buy_trend and high >= tp
short_TP_exit = sell_trend and low <= tp
plot(tp, title="TP", style=plot.style_circles, linewidth=3, color=color.blue)
plot(sl, title="SL", style=plot.style_circles, linewidth=3, color=color.red)
if testPeriod()
strategy.entry("Long", 1, when=isLong)
strategy.close("Long", when=longClose )
strategy.exit("XL","Long", limit=tp, when=buy_trend, stop=sl)
if testPeriod()
strategy.entry("Short", 0, when=isShort)
strategy.close("Short", when=shortClose )
strategy.exit("XS","Short", when=sell_trend, limit=tp, stop=sl)
- Стратегия внутридневного трейдинга акций на основе ретрексемента низкой точки Renko
- Тенденционная стратегия торговли на основе ценового канала двойных скользящих средних
- Стратегия двойного MA Momentum Breakout
- SMART Профессиональная количественная стратегия торговли
- Стратегия двойной волатильности через канал выхода
- Стратегия, основанная на нескольких показателях
- Стратегия торговли MACD с несколькими временными рамками
- Стратегия ежемесячных доходов с бенчмарком
- Стратегия сжатия импульса
- Стратегия двойного прорыва
- Стратегия сходства двойных скользящих средних
- Стратегия торговли с изменением показателя повышенного риска
- Двухнаправленная стратегия торговли ADX
- Викс фиксирует линейную регрессионную стратегию лова рыбы на дне
- Три экспоненциальные скользящие средние и стохастический индекс относительной силы
- Удвоенная 7-дневная стратегия побега
- Двойная стратегия количественной торговли MACD
- Стратегия перекрестка скользящей средней полосы Боллинджера
- Скалпинг - падения в стратегии бычьего рынка
- Тенденция в соответствии со стратегией на основе адаптивной скользящей средней