В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

СуперТренд количественной стратегии торговли с корректировкой волатильности на канале Double Vegas Channel

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-06-03 11:16:38
Тэги:ATRSMAЗПППHLC3

img

Обзор

Double Vegas Channel Volatility-Adjusted SuperTrend Quantitative Trading Strategy - это передовая количественная торговая система, которая сочетает в себе два индикатора Vegas Channel Volatility-Adjusted SuperTrend с различными параметрами. Она направлена на то, чтобы более точно улавливать рыночные тенденции и генерировать сделки, которые соответствуют общему направлению рынка. Стратегия интегрирует корректировки волатильности и использует ширину Vegas Channel для оптимизации вычислений SuperTrend, что приводит к динамичной и отзывчивой торговой системе. Кроме того, стратегия включает настраиваемые уровни получения прибыли и стоп-лосса, обеспечивая надежную основу для управления рисками.

Принцип стратегии

Стратегия начинается с расчета Вегас-канала, который выводится из простой скользящей средней (SMA) и стандартного отклонения (STD) цен закрытия за определенную длину окна. Этот канал помогает измерить волатильность рынка и формирует основу для корректировки индикатора SuperTrend. Далее средний истинный диапазон (ATR) и скорректированный мультипликатор используются для определения верхнего и нижнего порогов SuperTrend.

Преимущества стратегии

Главное преимущество Double Vegas Channel Volatility-Adjusted SuperTrend Quantitative Trading Strategy заключается в его способности динамически корректировать индикатор SuperTrend для адаптации к изменяющимся рыночным условиям. Благодаря включению ширины Vegas Channel стратегия может лучше реагировать на волатильность рынка, улучшая точность определения тренда. Кроме того, использование двух индикаторов SuperTrend с различными параметрами обеспечивает более полное представление о рынке, помогая подтвердить тенденции и отфильтровать ложные сигналы.

Стратегические риски

Хотя стратегия направлена на улучшение точности определения тренда, все еще существуют некоторые риски. Во-первых, стратегия может генерировать ложные торговые сигналы в периоды чрезвычайно высокой волатильности или неясного направления рынка. Во-вторых, чрезмерно частая торговля может привести к высоким затратам на транзакции, влияющим на общую эффективность стратегии. Чтобы смягчить эти риски, трейдеры могут рассмотреть возможность оптимизации параметров стратегии, таких как корректировка периодов ATR, длины окна Вегас-канала и мультипликаторов SuperTrend в соответствии с конкретными рыночными условиями. Кроме того, установление соответствующих уровней прибыли и стоп-лосса имеет решающее значение для контроля потенциальных потерь.

Направления оптимизации стратегии

Оптимизировать Double Vegas Channel Volatility-Adjusted SuperTrend Quantitative Trading Strategy можно несколькими способами. Одним из потенциальных направлений оптимизации является включение дополнительных технических индикаторов, таких как индекс относительной силы (RSI) или дивергенция конвергенции скользящей средней (MACD), для повышения надежности подтверждения тренда. Другим направлением оптимизации является внедрение адаптивных механизмов, которые динамически корректируют параметры стратегии на основе рыночных условий. Это может быть достигнуто с использованием алгоритмов машинного обучения или подходов, основанных на правилах. Кроме того, оптимизация периодов хранения и уровней прибыли/стоп-лосса также может улучшить общую производительность стратегии.

Резюме

Подводя итог, Double Vegas Channel Volatility-Adjusted SuperTrend Quantitative Trading Strategy является мощной торговой системой, которая улучшает точность идентификации трендов путем интеграции корректировок волатильности и использования ширины Vegas Channel. Стратегия использует два индикатора SuperTrend с различными параметрами, чтобы обеспечить более полную перспективу рынка. Хотя стратегия показывает большой потенциал, к ее присущим рискам следует подходить с осторожностью. Оптимизируя параметры стратегии, включая дополнительные технические индикаторы и внедряя адаптивные механизмы, производительность стратегии может быть еще больше повышена.


/*backtest
start: 2024-05-01 00:00:00
end: 2024-05-31 23:59:59
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © PresentTrading

// The "Double Vegas SuperTrend Enhanced" strategy uses two SuperTrend indicators with different ATR and Vegas Channel settings 
// to identify market trends and generate trades. Trades are executed only when both SuperTrends align in the same direction. 
// The strategy includes configurable take-profit and stop-loss levels, and plots the SuperTrend levels on the chart.

//@version=5
strategy("Double Vegas SuperTrend Enhanced - Strategy [presentTrading]", shorttitle="Double Vegas SuperTrend Enhanced - Strategy [presentTrading]", overlay=true, overlay = false, 
 precision=3, commission_value= 0.1, commission_type=strategy.commission.percent, slippage= 1, currency=currency.USD, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, 
 default_qty_value = 10, initial_capital= 10000)


// Input settings allow the user to customize the strategy's parameters.
tradeDirectionChoice = input.string(title="Trade Direction", defval="Both", options=["Long", "Short", "Both"]) // Option to select the trading direction

// Settings for the first Vegas SuperTrend
atrPeriod1 = input(10, "ATR Period for SuperTrend 1") // Length of the ATR for volatility measurement
vegasWindow1 = input(100, "Vegas Window Length 1") // Length of the moving average for the Vegas Channel
superTrendMultiplier1 = input(5, "SuperTrend Multiplier Base 1") // Base multiplier for the SuperTrend calculation
volatilityAdjustment1 = input.float(5, "Volatility Adjustment Factor 1") // Factor to adjust the SuperTrend sensitivity to the Vegas Channel width

// Settings for the second Vegas SuperTrend
atrPeriod2 = input(5, "ATR Period for SuperTrend 2") // Length of the ATR for volatility measurement
vegasWindow2 = input(200, "Vegas Window Length 2") // Length of the moving average for the Vegas Channel
superTrendMultiplier2 = input(7, "SuperTrend Multiplier Base 2") // Base multiplier for the SuperTrend calculation
volatilityAdjustment2 = input.float(7, "Volatility Adjustment Factor 2") // Factor to adjust the SuperTrend sensitivity to the Vegas Channel width

// Settings for Hold Days and TPSL Conditions
useHoldDays = input.bool(true, title="Use Hold Days")
holdDays = input.int(5, title="Hold Days", minval=1, maxval=60, step=1)
TPSLCondition = input.string("None", "TPSL Condition", options=["TP", "SL", "Both", "None"])
takeProfitPerc = input(30.0, title="Take Profit (%)")
stopLossPerc = input(20.0, title="Stop Loss (%)")

// Calculate the first Vegas Channel using a simple moving average and standard deviation.
vegasMovingAverage1 = ta.sma(close, vegasWindow1)
vegasChannelStdDev1 = ta.stdev(close, vegasWindow1)
vegasChannelUpper1 = vegasMovingAverage1 + vegasChannelStdDev1
vegasChannelLower1 = vegasMovingAverage1 - vegasChannelStdDev1

// Adjust the first SuperTrend multiplier based on the width of the Vegas Channel.
channelVolatilityWidth1 = vegasChannelUpper1 - vegasChannelLower1
adjustedMultiplier1 = superTrendMultiplier1 + volatilityAdjustment1 * (channelVolatilityWidth1 / vegasMovingAverage1)

// Calculate the first SuperTrend indicator values.
averageTrueRange1 = ta.atr(atrPeriod1)
superTrendUpper1 = hlc3 - (adjustedMultiplier1 * averageTrueRange1)
superTrendLower1 = hlc3 + (adjustedMultiplier1 * averageTrueRange1)
var float superTrendPrevUpper1 = na
var float superTrendPrevLower1 = na
var int marketTrend1 = 1

// Update SuperTrend values and determine the current trend direction for the first SuperTrend.
superTrendPrevUpper1 := nz(superTrendPrevUpper1[1], superTrendUpper1)
superTrendPrevLower1 := nz(superTrendPrevLower1[1], superTrendLower1)
marketTrend1 := close > superTrendPrevLower1 ? 1 : close < superTrendPrevUpper1 ? -1 : nz(marketTrend1[1], 1)
superTrendUpper1 := marketTrend1 == 1 ? math.max(superTrendUpper1, superTrendPrevUpper1) : superTrendUpper1
superTrendLower1 := marketTrend1 == -1 ? math.min(superTrendLower1, superTrendPrevLower1) : superTrendLower1
superTrendPrevUpper1 := superTrendUpper1
superTrendPrevLower1 := superTrendLower1

// Calculate the second Vegas Channel using a simple moving average and standard deviation.
vegasMovingAverage2 = ta.sma(close, vegasWindow2)
vegasChannelStdDev2 = ta.stdev(close, vegasWindow2)
vegasChannelUpper2 = vegasMovingAverage2 + vegasChannelStdDev2
vegasChannelLower2 = vegasMovingAverage2 - vegasChannelStdDev2

// Adjust the second SuperTrend multiplier based on the width of the Vegas Channel.
channelVolatilityWidth2 = vegasChannelUpper2 - vegasChannelLower2
adjustedMultiplier2 = superTrendMultiplier2 + volatilityAdjustment2 * (channelVolatilityWidth2 / vegasMovingAverage2)

// Calculate the second SuperTrend indicator values.
averageTrueRange2 = ta.atr(atrPeriod2)
superTrendUpper2 = hlc3 - (adjustedMultiplier2 * averageTrueRange2)
superTrendLower2 = hlc3 + (adjustedMultiplier2 * averageTrueRange2)
var float superTrendPrevUpper2 = na
var float superTrendPrevLower2 = na
var int marketTrend2 = 1

// Update SuperTrend values and determine the current trend direction for the second SuperTrend.
superTrendPrevUpper2 := nz(superTrendPrevUpper2[1], superTrendUpper2)
superTrendPrevLower2 := nz(superTrendPrevLower2[1], superTrendLower2)
marketTrend2 := close > superTrendPrevLower2 ? 1 : close < superTrendPrevUpper2 ? -1 : nz(marketTrend2[1], 1)
superTrendUpper2 := marketTrend2 == 1 ? math.max(superTrendUpper2, superTrendPrevUpper2) : superTrendUpper2
superTrendLower2 := marketTrend2 == -1 ? math.min(superTrendLower2, superTrendPrevLower2) : superTrendLower2
superTrendPrevUpper2 := superTrendUpper2
superTrendPrevLower2 := superTrendLower2

// Enhanced Visualization
// Plot the SuperTrend and Vegas Channel for visual analysis for both lengths.
plot(marketTrend1 == 1 ? superTrendUpper1 : na, "SuperTrend Upper 1", color=color.green, linewidth=2)
plot(marketTrend1 == -1 ? superTrendLower1 : na, "SuperTrend Lower 1", color=color.red, linewidth=2)

plot(marketTrend2 == 1 ? superTrendUpper2 : na, "SuperTrend Upper 2", color=color.rgb(31, 119, 130), linewidth=2)
plot(marketTrend2 == -1 ? superTrendLower2 : na, "SuperTrend Lower 2", color=color.rgb(120, 42, 26), linewidth=2)

// Detect trend direction changes and plot entry/exit signals for both lengths.
trendShiftToBullish1 = marketTrend1 == 1 and marketTrend1[1] == -1
trendShiftToBearish1 = marketTrend1 == -1 and marketTrend1[1] == 1

trendShiftToBullish2 = marketTrend2 == 1 and marketTrend2[1] == -1
trendShiftToBearish2 = marketTrend2 == -1 and marketTrend2[1] == 1

// Define conditions for entering long or short positions, and execute trades based on these conditions for both lengths.
enterLongCondition1 = marketTrend1 == 1
enterShortCondition1 = marketTrend1 == -1

enterLongCondition2 = marketTrend2 == 1
enterShortCondition2 = marketTrend2 == -1

// Entry conditions: Both conditions must be met for a trade to be executed.
enterLongCondition = enterLongCondition1 and enterLongCondition2 and not na(superTrendPrevUpper1[1]) and not na(superTrendPrevUpper2[1])
enterShortCondition = enterShortCondition1 and enterShortCondition2 and not na(superTrendPrevLower1[1]) and not na(superTrendPrevLower2[1])

// Variables to track entry times
var float longEntryTime = na
var float shortEntryTime = na

// Variables to track whether we have recently exited a trade to prevent re-entry in the same trend
var bool recentlyExitedLong = false
var bool recentlyExitedShort = false

// Check trade direction choice before executing trade entries.
if (enterLongCondition and (tradeDirectionChoice == "Long" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size < 0)
        strategy.close("Short Position")
    strategy.entry("Long Position", strategy.long)
    longEntryTime := time
    recentlyExitedLong := false
    recentlyExitedShort := false

if (enterShortCondition and (tradeDirectionChoice == "Short" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.close("Long Position")
    strategy.entry("Short Position", strategy.short)
    shortEntryTime := time
    recentlyExitedShort := false
    recentlyExitedLong := false

// Exit conditions: Either condition being met will trigger an exit.
exitLongCondition = marketTrend1 == -1 or marketTrend2 == -1
exitShortCondition = marketTrend1 == 1 or marketTrend2 == 1

// Close positions based on exit conditions or hold days.
if (useHoldDays and not na(longEntryTime) and (time >= longEntryTime + holdDays * 86400000) and strategy.position_size > 0)
    strategy.close("Long Position")
    longEntryTime := na
    recentlyExitedLong := true

if (useHoldDays and not na(shortEntryTime) and (time >= shortEntryTime + holdDays * 86400000) and strategy.position_size < 0)
    strategy.close("Short Position")
    shortEntryTime := na
    recentlyExitedShort := true

if (not useHoldDays and exitLongCondition and strategy.position_size > 0)
    strategy.close("Long Position")
    longEntryTime := na
    recentlyExitedLong := true

if (not useHoldDays and exitShortCondition and strategy.position_size < 0)
    strategy.close("Short Position")
    shortEntryTime := na
    recentlyExitedShort := true

// Reset recently exited flags on trend change to allow re-entry on a new trend
if (trendShiftToBullish1 or trendShiftToBullish2)
    recentlyExitedLong := false

if (trendShiftToBearish1 or trendShiftToBearish2)
    recentlyExitedShort := false

// Conditional Profit and Loss Management
if (TPSLCondition == "TP" or TPSLCondition == "Both") 
    // Apply take profit conditions
    strategy.exit("TakeProfit_Long", "Long Position", limit=close * (1 + takeProfitPerc / 100))
    strategy.exit("TakeProfit_Short", "Short Position", limit=close * (1 - takeProfitPerc / 100))

if (TPSLCondition == "SL" or TPSLCondition == "Both") 
    // Apply stop loss conditions
    strategy.exit("StopLoss_Long", "Long Position", stop=close * (1 - stopLossPerc / 100))
    strategy.exit("StopLoss_Short", "Short Position", stop=close * (1 + stopLossPerc / 100))

// Ensure that new entry signals can override the hold days condition
if (enterLongCondition and (tradeDirectionChoice == "Long" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size < 0)
        strategy.close("Short Position")
    strategy.entry("Long Position", strategy.long)
    longEntryTime := time
    recentlyExitedLong := false
    recentlyExitedShort := false

if (enterShortCondition and (tradeDirectionChoice == "Short" or tradeDirectionChoice == "Both"))
    if (strategy.position_size > 0)
        strategy.close("Long Position")
    strategy.entry("Short Position", strategy.short)
    shortEntryTime := time
    recentlyExitedShort := false
    recentlyExitedLong := false


Связанные

Больше