В процессе загрузки ресурсов... загрузка...
  1. Площадь
  2. Стратегия прорыва тренда ATR

Стратегия прорыва тренда ATR

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-03-22 14:48:37
Тэги:

img

Обзор

Это количественная торговая стратегия, которая фиксирует прорыв тренда с использованием индикатора ATR и цены закрытия. Стратегия динамически рассчитывает верхние и нижние линии тренда для определения направления тренда и генерирует торговые сигналы, когда цена закрытия прорывается через линии тренда. Стратегия также устанавливает уровни стоп-лосса и целевой цены и позволяет останавливаться на основе волатильности.

Принципы стратегии

  1. Расчет сигнала ATR: atr_signal = atr(atr_period)
  2. Вычислить верхнюю и нижнюю линии тренда:
    • Нижняя линия тренда: lower_trend = низкая - atr_mult*atr_signal
    • Верхняя линия тренда: upper_trend = высокая + atr_mult*atr_signal
  3. Динамическое регулирование линий тренда, сохраняя их неизменными, если они нарушаются, в противном случае обновление до последних значений
  4. Цветовое кодирование линий тренда на основе относительного положения цены закрытия для определения направления тренда
  5. Создание торговых сигналов:
    • Долгий сигнал: отсутствие текущей позиции и прерывания цены закрытия выше верхней линии тренда
    • Краткий сигнал: отсутствие текущей позиции и ценового прорыва ниже нижней линии тренда
  6. Установка стоп-лосса и целевых цен:
    • Стоп-лосс: последняя цена входа ± диапазон ATR * фактор на момент выхода
    • Целевая цена: последняя вступительная цена ± диапазон стоп-лосса * соотношение прибыли/риска (rr)
  7. Остановка:
    • Длинная остановка: Высшая верхняя линия тренда
    • Краткая остановка: Нижняя нижняя линия тренда

Анализ преимуществ

  1. Динамически регулирует линии тренда на основе волатильности для адаптации к различным рыночным условиям
  2. Цветные линии тренда с направленностью для легкой идентификации тренда
  3. Использует ATR в качестве меры волатильности для установления разумных стоп-лосс и целевых цен
  4. Функциональность остановки отслеживания для блокировки прибыли при одновременном минимизации выводов
  5. Высокопараметризированный для различных инструментов и временных рамок

Анализ рисков

  1. Стратегии прорыва тренда могут генерировать чрезмерные сигналы, приводящие к потерям на нестабильных рынках
  2. Неправильный выбор параметров ATR может привести к чрезмерно чувствительной или вялой линии тренда, влияющей на качество сигнала
  3. Фиксированное соотношение прибыли/риска может не хорошо адаптироваться к различным рыночным характеристикам
  4. Ограничения могут сократить убытки и упустить движения тренда

Решения:

  1. Внедрить фильтры тренда или индикаторы осцилляторов для предотвращения потерь на рыночных диапазонах
  2. Оптимизировать параметры ATR отдельно на основе характеристик прибора и временных рамок
  3. Оптимизировать соотношение вознаграждения/риска и логику отслеживания остановки для улучшения стратегии рискованной доходности
  4. Комбинировать с методами распознавания трендов для улучшения остановок и получения большей прибыли от трендов

Руководство по оптимизации

  1. Объединяйте несколько временных рамок, используя более высокие временные рамки для выявления тенденций и более низкие временные рамки для запуска сигналов
  2. Добавление показателей объема и цены для проверки до прорыва линии тренда для улучшения достоверности сигнала
  3. Оптимизация размеров позиций и включение свинговой торговли
  4. Оптимизация параметров для стоп-лосса и соотношения прибыли/риска
  5. Улучшить логику отслеживания остановки для уменьшения преждевременных остановок во время движения тренда

Многочасовой анализ помогает отфильтровать шум для более стабильной идентификации тренда. Подтверждение объема и цены до прорыва может устранить ложные сигналы. Оптимизация размеров позиций улучшает эффективность капитала. Оптимизация стоп-лосса и параметров вознаграждения / риска может повысить риск-адаптированную доходность. Усовершенствование логики отслеживания стопа позволяет получить больше прибыли от тренда при одновременном контроле снижения.

Резюме

Эта стратегия использует ATR в качестве индикатора волатильности для динамической корректировки позиций трендовой линии и захвата трендовых прорывов. Она устанавливает разумные цели стоп-потери и прибыли, используя последующие остановки для блокировки прибыли. Параметры регулируются для сильной адаптивности. Однако стратегии трендового прорыва подвержены убыткам в неблагоприятных условиях и требуют дальнейшей оптимизации и уточнения. Сочетание нескольких временных рамок, фильтрации сигналов, оптимизации размеров позиций, оптимизации параметров и других методов может улучшить производительность и надежность стратегии.

/*backtest
start: 2023-03-16 00:00:00
end: 2024-03-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title = "Claw-Pattern", overlay=true, calc_on_every_tick=true, default_qty_type= strategy.percent_of_equity,default_qty_value=10, currency="USD")
//Developer: Trading Strategy Guides
//Creator: Trading Strategy Guides
//Date: 3/18/2024
//Description: A trend trading system strategy 

atr_period = input(title="ATR Period", defval=120, type=input.integer)
atr_mult = input(title="ATR Multiplier", defval=2, type=input.integer)
dir = input(title="Direction (Long=1, Short=-1, Both = 0)", defval=1, type=input.integer)
factor = input(title="Stop Level Deviation (% Chan.)", defval=0.75, type=input.float)
rr = input(title="Reward to Risk Multiplier", defval=2, type=input.integer)
trail_bar_start = input(title="Trail Stop Bar Start", defval=20, type=input.integer)
col_candles = input(title="Enable Colored Candles", defval=false, type=input.bool)

atr_signal = atr(atr_period)

lower_trend = low - atr_mult*atr_signal
upper_trend = high + atr_mult*atr_signal

upper_trend := upper_trend > upper_trend[1] and close < upper_trend[1] ? upper_trend[1] : upper_trend
lower_trend := lower_trend < lower_trend[1] and close > lower_trend[1] ? lower_trend[1] : lower_trend

upper_color = barssince(cross(close, upper_trend[1])) > barssince(cross(close, lower_trend[1])) ? color.red : na
lower_color = barssince(cross(close, upper_trend[1])) > barssince(cross(close, lower_trend[1])) ? na : color.green

trend_line = lower_trend

plot(lower_trend, color=lower_color, title="Lower Trend Color")
plot(upper_trend, color=upper_color, title="Upper Trend Color")

is_buy = strategy.position_size == 0 and crossover(close, upper_trend[1]) and upper_color[1]==color.red and (dir == 1 or dir == 0)
is_sell = strategy.position_size == 0 and crossover(close, lower_trend[1]) and lower_color[1]==color.green and (dir == -1 or dir == 0)

if is_buy
    strategy.entry("Enter Long", strategy.long)
else if is_sell
    strategy.entry("Enter Short", strategy.short)
Больше

2019 FMZ - Все права защищены.