Стратегия определения тренда MyQuant
ChaoZhang
Обзор
MyQuant Trend Identification Strategy - это стратегия, используемая для ежедневной торговли биткойном. Эта стратегия определяет тенденции рынка, рассчитывая движущуюся среднюю цену и ее перво- и второстепенные производные, и принимает решения о покупке и продаже на основе этого.
Стратегический принцип
Сначала стратегия рассчитывает адаптивные скользящие средние цены (ALMA) и их первостепенные и вторичные деривативы. Первостепенные деривативы отражают скорость изменения цены, а вторичные деривативы отражают кривую цены. По оценкам первостепенных и вторичных деривативных значений, в настоящее время находится в восходящем тренде, нисходящем тренде или волатильном периоде.
В частности, стратегия рассчитывает следующие показатели:
- ALMA: адаптивная скользящая средняя цены длиной 140 с коэффициентом скорости 1,1 и сигмой 6
- dema: Первоклассные коэффициенты ALMA
- d2ema: первоклассный дериват dema, отражающий второклассный дериват цены
- index: индекс колебаний в dema
- ind: индекс отклонения цен от средней
При выполнении условий покупки количество покупаемых акций рассчитывается на основе сигналов CAUSED.Accumulation/Distribution Bands и Caused Exposure Top and Bottom Finder. При выполнении условий продажи продается вся позиция.
Стратегические преимущества
Эта стратегия в сочетании с тенденциями и индикаторами позволяет эффективно идентифицировать переломные моменты рыночных тенденций. Используются первостепенные и вторичные производные цены для определения тенденции, избегают влияния ценовых колебаний и делают сигналы более четкими. По сравнению с обычными стратегиями скользящих средних, имеет более высокую точность определения.
Анализ рисков
Стратегия очень чувствительна к выбору торговых периодов времени и параметров. Неправильный выбор периода времени может привести к неэффективности стратегии. Если параметры индикатора установлены неправильно, сигнал покупки и продажи будет подвержен большему шуму, что может повлиять на прибыль стратегии. Кроме того, предустановленные в стратегии условия остановки могут повлиять на конечную прибыль.
Направление оптимизации
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
- Оптимизация логики выбора временных промежутков путем более разумного выбора временных промежутков для ретроспективных и фиксированных сделок.
- Параметры оптимизации показателей, такие как изменение длины ALMA и dema.
- Увеличение убытков, чтобы контролировать максимальные убытки.
- Оценить эффективность различных криптовалют и выбрать наиболее эффективные.
Подвести итог
MyQuant Trend Identification Strategy эффективно идентифицирует рыночные тенденции в биткоине и принимает соответствующие решения о покупке и продаже путем вычисления первостепенных и вторичных ведущих к адаптивным движущимся средним ценам. Эта стратегия использует множество показателей для суждения и предотвращает помехи сигнала из-за чрезмерного шума. Эффективность этой стратегии может быть улучшена путем дальнейшей оптимизации времени и параметров.
/*backtest
start: 2023-02-15 00:00:00
end: 2024-02-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © spacekadet17
//
//@version=5
strategy(title="Trend Identifier Strategy", shorttitle="Trend Identifier Strategy", format=format.price, precision=4, overlay = false, initial_capital = 1000, pyramiding = 10, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.03)
//start-end time
startyear = input.int(2020,"start year")
startmonth = input.int(1,"start month")
startday = input.int(1,"start day")
endyear = input.int(2025,"end year")
endmonth = input.int(1,"end month")
endday = input.int(1,"end day")
timeEnd = time <= timestamp(syminfo.timezone,endyear,endmonth,endday,0,0)
timeStart = time >= timestamp(syminfo.timezone,startyear,startmonth,startday,0,0)
choosetime = input(false,"Choose Time Interval")
condTime = (choosetime ? (timeStart and timeEnd) : true)
// time frame?
tfc = 1
if timeframe.isdaily
tfc := 24
// indicators: price normalized alma, and its 1st and 2nd derivatives
ema = ta.alma(close,140,1.1,6)
dema = (ema-ema[1])/ema
stodema = ta.ema(ta.ema(ta.stoch(dema,dema,dema,100),3),3)
d2ema = ta.ema(dema-dema[1],5)
stod2ema = ta.ema(ta.ema(ta.stoch(d2ema,d2ema,d2ema,100),3),3)
ind = (close-ta.ema(close,120*24/tfc))/close
heat = ta.ema(ta.stoch(ind,ind,ind,120*24/tfc),3)
index = ta.ema(heat,7*24/tfc)
//plot graph
green = color.rgb(20,255,100)
yellow = color.yellow
red = color.red
blue = color.rgb(20,120,255)
tcolor = (dema>0) and (d2ema>0)? green : (dema>0) and (d2ema<0) ? yellow : (dema < 0) and (d2ema<0) ? red : (dema < 0) and (d2ema>0) ? blue : color.black
demaema = ta.ema(dema,21)
plot(demaema, color = tcolor)
//strategy buy-sell conditions
cond1a = strategy.position_size <= 0
cond1b = strategy.position_size > 0
if (condTime and cond1a and ( ( ((tcolor[1] == red and demaema<0.02) or (tcolor[1] == blue and demaema < 0.02) or (tcolor[1] == yellow and demaema>-0.02) ) and tcolor == green) or (tcolor[1] == red and tcolor == blue and demaema < -0.01) ) and index<85 and ind<0.4)
strategy.entry("buy",strategy.long, (strategy.equity-strategy.position_size*close)/1/close)
if (condTime and cond1b and ( (((tcolor[1] == yellow and demaema > -0.02) or (tcolor[1] == blue and demaema < 0.02) or (tcolor[1] == green and demaema < 0.02)) and tcolor == red) or (tcolor[1] == green and tcolor == yellow and demaema > 0.015) ) and index>15 and ind>-0.1)
strategy.order("sell",strategy.short, strategy.position_size)