Эта стратегия использует комбинацию сигналов нескольких технических индикаторов для динамической торговли базовыми активами, такими как акции и криптовалюты.
Эта стратегия в основном использует скользящие средние, индекс относительной силы (RSI), средний истинный диапазон (ATR) и индекс направленного движения (ADX) для генерации торговых сигналов.
В частности, для формирования сигналов сначала используются двойные перекрестки скользящих средних. Быстрая линия имеет длину 10 дней, а медленная линия - 50 дней. Золотые перекрестки (быстрая линия, переходящая над медленной линией снизу) генерируют сигналы покупки, а мертвые перекрестки генерируют сигналы продажи. Эта система может эффективно идентифицировать обратные тенденции в долгосрочной перспективе.
В дополнение к двойным MAs, RSI вводится для подтверждения сигналов тренда и избежания ложных прорывов. RSI оценивает силу рынка по дивергенции между быстрой и медленной линией. Когда RSI превышает 30, генерируется сигнал покупки. Когда он превышает 70, генерируется сигнал продажи.
Кроме того, ATR используется для автоматической корректировки уровня стоп-лосса. ATR может эффективно отражать волатильность рынков.
Наконец, ADX измеряет силу тренда. ADX использует дивергенцию между положительным индикатором DI + и отрицательным индикатором DI- для измерения силы тренда. Только когда ADX превышает 20, тенденция считается установленной и генерируются фактические торговые сигналы.
Сочетая сигналы из нескольких индикаторов, стратегия может быть более осторожной при отправке торговых сигналов, избегая помех от ложных сигналов и, следовательно, достигая более высокого уровня выигрыша.
Преимущества этой стратегии включают:
Комбинация MA, RSI, ATR, ADX и других может повысить точность и избежать ошибочных суждений из-за одного индикатора.
Корректировка стоп-лосса на основе волатильности рынка может снизить вероятность остановки и эффективно управлять рисками.
Оценивая силу тренда с помощью ADX до фактической торговли, можно уменьшить убытки от торговли против трендов.
Параметры, такие как длины MA, длина RSI, период ATR и период ADX, могут быть скорректированы и оптимизированы для разных рынков.
Выявление долгосрочных тенденций с использованием системы быстрого и медленного MA и уменьшение краткосрочного шума с помощью таких индикаторов, как RSI, позволяет долгосрочно держать тенденции для получения более высокой прибыли.
Существует также несколько рисков, связанных с этой стратегией:
Больше параметров означает большую сложность в оптимизации. Неподходящие наборы параметров могут ухудшить эффективность стратегии. Более адекватный бэкстестинг и настройка параметров могут уменьшить этот риск.
Все технические индикаторы имеют применимые состояния рынка. Когда рынки входят в своеобразные состояния, используемые индикаторы могут не работать одновременно. Риски от таких событий BLACK SWAN требуют внимания.
Стратегия позволяет торговать короткими позициями. короткие позиции по своей сути имеют риск неограниченных потерь. Это может быть уменьшено путем установки правильного стоп-лосса.
Индикаторы не могут быстро реагировать на изменения. Неправильные направленные позиции часто приводят к потерям во время изменений. Сокращение параметров некоторых индикаторов может улучшить чувствительность.
Есть возможности для дальнейшей оптимизации:
Проанализировать корреляции между показателями и состоянием рынка и разработать механизмы для динамической корректировки весов показателей на основе меняющихся рыночных условий для улучшения решений.
Использование моделей глубокого обучения для прогнозирования направлений движения цен и расширения основанной на правилах системы для повышения точности.
Проектирование адаптивных модулей настройки параметров показателей на основе исторических данных скользящего окна, чтобы стратегия могла лучше адаптироваться.
Интегрировать анализ переменного периода, как теория волн Эллиота, чтобы помочь судить о среднесрочных и долгосрочных тенденциях и улучшить рентабельность.
В целом, эта стратегия объединяет MA, RSI, ATR, ADX и многое другое в относительно комплексную систему, которая может идентифицировать долгосрочные тенденции через систему MA и уменьшить помехи шума с краткосрочными индикаторами, такими как RSI. Кроме того, существует большое пространство для оптимизации для улучшения производительности. Стратегия улучшает решения путем объединения индикаторов и контроля рисков. Она заслуживает дальнейших исследований и применения.
/*backtest start: 2023-01-28 00:00:00 end: 2024-02-03 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This source code to my testing // © sgb //@version=5 strategy(title='Soren test 2', overlay=true, initial_capital=100, pyramiding=1, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=50, commission_value=0.04) //SOURCE ============================================================================================================================================================================================================================================================================================================= src = input(open) // INPUTS ============================================================================================================================================================================================================================================================================================================ //ADX -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ADX_options = input.string('MASANAKAMURA', title='Adx Type', options=['CLASSIC', 'MASANAKAMURA'], group='ADX') ADX_len = input.int(38, title='Adx lenght', minval=1, group='ADX') th = input.float(23, title='Adx Treshold', minval=0, step=0.5, group='ADX') // Volume ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ volume_f = input.float(1.2, title='Volume mult.', minval=0, step=0.1, group='Volume') sma_length = input.int(35, title='Volume lenght', minval=1, group='Volume') //RSI---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- len_3 = input.int(25, title='RSI lenght', group='Relative Strenght Indeks') src_3 = input.source(low, title='RSI Source', group='Relative Strenght Indeks') RSI_VWAP_length = input(25, title='Rsi vwap lenght') // Range Filter --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- per_ = input.int(26, title='SAMPLING PERIOD', minval=1, group='Range Filter') mult = input.float(2.3, title='RANGE MULTIPLIER', minval=0.1, step=0.1, group='Range Filter') // Cloud -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- len = input.int(1, title='Cloud Length', group='Cloud') //RMI ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- RMI_len = input.int(26, title='Rmi Lenght', minval=1, group='Relative Momentum Index') mom = input.int(17, title='Rmi Momentum', minval=1, group='Relative Momentum Index') RMI_os = input.int(33, title='Rmi oversold', minval=0, group='Relative Momentum Index') RMI_ob = input.int(68, title='Rmi overbought', minval=0, group='Relative Momentum Index') // Indicators Calculations ======================================================================================================================================================================================================================================================================================================== // Range Filter ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- var bool L_RF = na var bool S_RF = na Range_filter(_src, _per_, _mult) => var float _upward = 0.0 var float _downward = 0.0 wper = _per_ * 2 - 1 avrng = ta.ema(math.abs(_src - _src[1]), _per_) _smoothrng = ta.ema(avrng, wper) * _mult _filt = _src _filt := _src > nz(_filt[1]) ? _src - _smoothrng < nz(_filt[1]) ? nz(_filt[1]) : _src - _smoothrng : _src + _smoothrng > nz(_filt[1]) ? nz(_filt[1]) : _src + _smoothrng _upward := _filt > _filt[1] ? nz(_upward[1]) + 1 : _filt < _filt[1] ? 0 : nz(_upward[1]) _downward := _filt < _filt[1] ? nz(_downward[1]) + 1 : _filt > _filt[1] ? 0 : nz(_downward[1]) [_smoothrng, _filt, _upward, _downward] [smoothrng, filt, upward, downward] = Range_filter(src, per_, mult) hband = filt + smoothrng lband = filt - smoothrng L_RF := high > hband and upward > 0 S_RF := low < lband and downward > 0 //ADX------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- calcADX(_len) => up = ta.change(high) down = -ta.change(low) plusDM = na(up) ? na : up > down and up > 0 ? up : 0 minusDM = na(down) ? na : down > up and down > 0 ? down : 0 truerange = ta.rma(ta.tr, _len) _plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, _len) / truerange) _minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, _len) / truerange) sum = _plus + _minus _adx = 100 * ta.rma(math.abs(_plus - _minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), _len) [_plus, _minus, _adx] calcADX_Masanakamura(_len) => SmoothedTrueRange = 0.0 SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0 SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0 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 := nz(SmoothedTrueRange[1]) - nz(SmoothedTrueRange[1]) / _len + TrueRange SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) / _len + DirectionalMovementPlus SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) / _len + DirectionalMovementMinus DIP = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100 DIM = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100 DX = math.abs(DIP - DIM) / (DIP + DIM) * 100 adx = ta.sma(DX, _len) [DIP, DIM, adx] [DIPlusC, DIMinusC, ADXC] = calcADX(ADX_len) [DIPlusM, DIMinusM, ADXM] = calcADX_Masanakamura(ADX_len) DIPlus = ADX_options == 'CLASSIC' ? DIPlusC : DIPlusM DIMinus = ADX_options == 'CLASSIC' ? DIMinusC : DIMinusM ADX = ADX_options == 'CLASSIC' ? ADXC : ADXM L_adx = DIPlus > DIMinus and ADX > th S_adx = DIPlus < DIMinus and ADX > th // Volume ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Volume_condt = volume > ta.sma(volume, sma_length) * volume_f //RSI------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ up_3 = ta.rma(math.max(ta.change(src_3), 0), len_3) down_3 = ta.rma(-math.min(ta.change(src_3), 0), len_3) rsi_3 = down_3 == 0 ? 100 : up_3 == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + up_3 / down_3) L_rsi = rsi_3 < 70 S_rsi = rsi_3 > 30 RSI_VWAP = ta.rsi(ta.vwap(close), RSI_VWAP_length) RSI_VWAP_overSold = 13 RSI_VWAP_overBought = 68 L_VAP = ta.crossover(RSI_VWAP, RSI_VWAP_overSold) S_VAP = ta.crossunder(RSI_VWAP, RSI_VWAP_overBought) //Cloud -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- PI = 2 * math.asin(1) hilbertTransform(src) => 0.0962 * src + 0.5769 * nz(src[2]) - 0.5769 * nz(src[4]) - 0.0962 * nz(src[6]) computeComponent(src, mesaPeriodMult) => hilbertTransform(src) * mesaPeriodMult computeAlpha(src, fastLimit, slowLimit) => mesaPeriod = 0.0 mesaPeriodMult = 0.075 * nz(mesaPeriod[1]) + 0.54 smooth = 0.0 smooth := (4 * src + 3 * nz(src[1]) + 2 * nz(src[2]) + nz(src[3])) / 10 detrender = 0.0 detrender := computeComponent(smooth, mesaPeriodMult) I1 = nz(detrender[3]) Q1 = computeComponent(detrender, mesaPeriodMult) jI = computeComponent(I1, mesaPeriodMult) jQ = computeComponent(Q1, mesaPeriodMult) I2 = 0.0 Q2 = 0.0 I2 := I1 - jQ Q2 := Q1 + jI I2 := 0.2 * I2 + 0.8 * nz(I2[1]) Q2 := 0.2 * Q2 + 0.8 * nz(Q2[1]) Re = I2 * nz(I2[1]) + Q2 * nz(Q2[1]) Im = I2 * nz(Q2[1]) - Q2 * nz(I2[1]) Re := 0.2 * Re + 0.8 * nz(Re[1]) Im := 0.2 * Im + 0.8 * nz(Im[1]) if Re != 0 and Im != 0 mesaPeriod := 2 * PI / math.atan(Im / Re) mesaPeriod if mesaPeriod > 1.5 * nz(mesaPeriod[1]) mesaPeriod := 1.5 * nz(mesaPeriod[1]) mesaPeriod if mesaPeriod < 0.67 * nz(mesaPeriod[1]) mesaPeriod := 0.67 * nz(mesaPeriod[1]) mesaPeriod if mesaPeriod < 6 mesaPeriod := 6 mesaPeriod if mesaPeriod > 50 mesaPeriod := 50 mesaPeriod mesaPeriod := 0.2 * mesaPeriod + 0.8 * nz(mesaPeriod[1]) phase = 0.0 if I1 != 0 phase := 180 / PI * math.atan(Q1 / I1) phase deltaPhase = nz(phase[1]) - phase if deltaPhase < 1 deltaPhase := 1 deltaPhase alpha = fastLimit / deltaPhase if alpha < slowLimit alpha := slowLimit alpha [alpha, alpha / 2.0] er = math.abs(ta.change(src, len)) / math.sum(math.abs(ta.change(src)), len) [a, b] = computeAlpha(src, er, er * 0.1) mama = 0.0 mama := a * src + (1 - a) * nz(mama[1]) fama = 0.0 fama := b * mama + (1 - b) * nz(fama[1]) alpha = math.pow(er * (b - a) + a, 2) kama = 0.0 kama := alpha * src + (1 - alpha) * nz(kama[1]) L_cloud = kama > kama[1] S_cloud = kama < kama[1] // RMI ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- RMI(len, m) => up = ta.ema(math.max(close - close[m], 0), len) dn = ta.ema(math.max(close[m] - close, 0), len) RMI = dn == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + up / dn) RMI L_rmi = ta.crossover(RMI(RMI_len, mom), RMI_os) S_rmi = ta.crossunder(RMI(RMI_len, mom), RMI_ob) //STRATEGY ========================================================================================================================================================================================================================================================================================================== L_1 = L_VAP and L_RF and not S_adx S_1 = S_VAP and S_RF and not L_adx L_2 = L_adx and Volume_condt and L_rsi and L_cloud S_2 = S_adx and Volume_condt and S_rsi and S_cloud L_3 = L_rmi and L_RF and not S_adx S_3 = S_rmi and S_RF and not L_adx L_basic_condt = L_1 or L_2 or L_3 S_basic_condt = S_1 or S_2 or S_3 var bool longCondition = na var bool shortCondition = na var float last_open_longCondition = na var float last_open_shortCondition = na var int last_longCondition = 0 var int last_shortCondition = 0 longCondition := L_basic_condt shortCondition := S_basic_condt last_open_longCondition := longCondition ? close : nz(last_open_longCondition[1]) last_open_shortCondition := shortCondition ? close : nz(last_open_shortCondition[1]) last_longCondition := longCondition ? time : nz(last_longCondition[1]) last_shortCondition := shortCondition ? time : nz(last_shortCondition[1]) in_longCondition = last_longCondition > last_shortCondition in_shortCondition = last_shortCondition > last_longCondition // SWAP-SL --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- var int last_long_sl = na var int last_short_sl = na sl = input.float(2, 'Swap % period', minval=0, step=0.1, group='strategy settings') long_sl = ta.crossunder(low, (1 - sl / 100) * last_open_longCondition) and in_longCondition and not longCondition short_sl = ta.crossover(high, (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition) and in_shortCondition and not shortCondition last_long_sl := long_sl ? time : nz(last_long_sl[1]) last_short_sl := short_sl ? time : nz(last_short_sl[1]) var bool CondIni_long_sl = 0 CondIni_long_sl := long_sl ? 1 : longCondition ? -1 : nz(CondIni_long_sl[1]) var bool CondIni_short_sl = 0 CondIni_short_sl := short_sl ? 1 : shortCondition ? -1 : nz(CondIni_short_sl[1]) Final_Long_sl = long_sl and nz(CondIni_long_sl[1]) == -1 and in_longCondition and not longCondition Final_Short_sl = short_sl and nz(CondIni_short_sl[1]) == -1 and in_shortCondition and not shortCondition var int sectionLongs = 0 sectionLongs := nz(sectionLongs[1]) var int sectionShorts = 0 sectionShorts := nz(sectionShorts[1]) // RE-ENTRY --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- if longCondition or Final_Long_sl sectionLongs += 1 sectionShorts := 0 sectionShorts if shortCondition or Final_Short_sl sectionLongs := 0 sectionShorts += 1 sectionShorts var float sum_long = 0.0 var float sum_short = 0.0 if longCondition sum_long := nz(last_open_longCondition) + nz(sum_long[1]) sum_short := 0.0 sum_short if Final_Long_sl sum_long := (1 - sl / 100) * last_open_longCondition + nz(sum_long[1]) sum_short := 0.0 sum_short if shortCondition sum_short := nz(last_open_shortCondition) + nz(sum_short[1]) sum_long := 0.0 sum_long if Final_Short_sl sum_long := 0.0 sum_short := (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition + nz(sum_short[1]) sum_short var float Position_Price = 0.0 Position_Price := nz(Position_Price[1]) Position_Price := longCondition or Final_Long_sl ? sum_long / sectionLongs : shortCondition or Final_Short_sl ? sum_short / sectionShorts : na //TP_1 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- tp = input.float(1.2, 'Tp-1 ', minval=0, step=0.1, group='strategy settings') long_tp = ta.crossover(high, (1 + tp / 100) * fixnan(Position_Price)) and in_longCondition and not longCondition short_tp = ta.crossunder(low, (1 - tp / 100) * fixnan(Position_Price)) and in_shortCondition and not shortCondition var int last_long_tp = na var int last_short_tp = na last_long_tp := long_tp ? time : nz(last_long_tp[1]) last_short_tp := short_tp ? time : nz(last_short_tp[1]) Final_Long_tp = long_tp and last_longCondition > nz(last_long_tp[1]) Final_Short_tp = short_tp and last_shortCondition > nz(last_short_tp[1]) fixnan_1 = fixnan(Position_Price) ltp = Final_Long_tp ? fixnan_1 * (1 + tp / 100) : na fixnan_2 = fixnan(Position_Price) stp = Final_Short_tp ? fixnan_2 * (1 - tp / 100) : na if Final_Short_tp or Final_Long_tp sum_long := 0.0 sum_short := 0.0 sectionLongs := 0 sectionShorts := 0 sectionShorts if Final_Long_tp CondIni_long_sl == 1 if Final_Short_tp CondIni_short_sl == 1 // COLORS & PLOTS -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- ADX_COLOR = L_adx ? color.lime : S_adx ? color.red : color.orange barcolor(color=ADX_COLOR) hbandplot = plot(hband, title='RF HT', color=ADX_COLOR, transp=50) lbandplot = plot(lband, title='RF LT', color=ADX_COLOR, transp=50) fill(hbandplot, lbandplot, title='RF TR', color=ADX_COLOR, transp=90) plotshape(longCondition, title='Long', style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.blue, 0), size=size.tiny) plotshape(shortCondition, title='Short', style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.tiny) plot(ltp, style=plot.style_circles, linewidth=5, color=color.new(color.fuchsia, 0), editable=false) plot(stp, style=plot.style_circles, linewidth=5, color=color.new(color.fuchsia, 0), editable=false) //BACKTESTING-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Q = 50 SL = input.float(0.4, 'StopLoss ', minval=0, step=0.1) strategy.entry('long', strategy.long, when=longCondition) strategy.entry('short', strategy.short, when=shortCondition) strategy.exit('TP', 'long', qty_percent=Q, limit=fixnan(Position_Price) * (1 + tp / 100)) strategy.exit('TP', 'short', qty_percent=Q, limit=fixnan(Position_Price) * (1 - tp / 100)) strategy.exit('SL', 'long', stop=fixnan(Position_Price) * (1 - SL / 100)) strategy.exit('SL', 'short', stop=fixnan(Position_Price) * (1 + SL / 100)) // // // // // // // By SGB