В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия модели оптимизации тенденции синтеза ATR

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-11-28 17:06:21
Тэги:ATRSMAТПАртериальное давлениеТРSL

Обзор

Эта стратегия представляет собой передовую систему следования трендам, основанную на взвешенных средних ATR и Фибоначчи. Она сочетает в себе анализ волатильности в нескольких временных рамках с взвешенным средним Fibonacci для создания адаптивной и адаптивной торговой модели.

Принцип стратегии

Стратегия использует многоуровневый подход к техническим индикаторам: сначала вычисляется истинный диапазон (TR) и давление на покупку (BP), затем вычисляются коэффициенты давления на основе периодов последовательности Фибоначчи (8,13,21,34,55). Различные веса (5,4,3,2,1) применяются к разным периодам для построения взвешенной средней, далее сглаживаемой 3-периодным SMA. Торговые сигналы запускаются перекрестными SMA с заранее установленными порогами (58,0 и 42,0), и четырехступенчатый механизм получения прибыли разработан с использованием ATR.

Преимущества стратегии

Многомерный анализ: объединяет данные из нескольких временных рамок для всеобъемлющей рыночной перспективы
Динамическая адаптация: адаптация к волатильности рынка посредством ATR, повышение стабильности стратегии
Интеллектуальная прибыль: механизм получения прибыли в четырех этапах гибко адаптируется к различным рыночным условиям
Контролируемый риск: четкие условия входа и выхода снижают риски субъективного суждения
Систематическая работа: ясная логика стратегии, легко поддающаяся количественному измерению и обратному тестированию

Стратегические риски

Чувствительность параметров: несколько пороговых и весовых параметров требуют тщательной корректировки
Риск задержки: сглаживание SMA может вызвать задержку сигнала
Зависимость от рыночной среды: может генерировать ложные сигналы на различных рынках
Устройство параметров: параметры должны быть оптимизированы для различных условий рынка Решение: рекомендуется тщательная оптимизация параметров и обратное тестирование с динамической корректировкой параметров для различных фаз рынка.

Направления оптимизации стратегии

Адаптация параметров: Разработка адаптивных механизмов регулирования параметров
Фильтрация рынка: Добавление модуля распознавания рыночной среды
Оптимизация сигнала: внедрение вспомогательных индикаторов подтверждения
Улучшение контроля рисков: добавление динамического стоп-лосса и управления позициями
Контроль за привлечением: внедрение предельных пределов привлечения

Резюме

Эта стратегия объединяет средневзвешенные показатели ATR и Фибоначчи для создания комплексной системы трендосочетания. Ее сильные стороны заключаются в многомерном анализе и динамических возможностях адаптации, в то время как внимание должно быть уделено оптимизации параметров и фильтрации рыночной среды. Благодаря постоянной оптимизации и улучшению контроля рисков стратегия может поддерживать стабильную производительность в различных рыночных условиях.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
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 Fibonacci ATR Fusion Strategy is an advanced trading methodology that uniquely integrates Fibonacci-based weighted averages with the Average True Range (ATR) to 
// identify and exploit significant market trends. Unlike traditional strategies that rely on single indicators or fixed parameters, this approach leverages multiple timeframes and 
// dynamic volatility measurements to enhance accuracy and adaptability. 

//@version=5
strategy("Fibonacci ATR Fusion - Strategy [presentTrading]", 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)

// Calculate True High and True Low
tradingDirection = input.string(title="Trading Direction", defval="Both", options=["Long", "Short", "Both"])

// Trading Condition Thresholds
long_entry_threshold = input.float(58.0, title="Long Entry Threshold")
short_entry_threshold = input.float(42.0, title="Short Entry Threshold")
long_exit_threshold = input.float(42.0, title="Long Exit Threshold")
short_exit_threshold = input.float(58.0, title="Short Exit Threshold")

// Enable or Disable 4-Step Take Profit
useTakeProfit = input.bool(false, title="Enable 4-Step Take Profit")

// Take Profit Levels (as multiples of ATR)
tp1ATR = input.float(3.0, title="Take Profit Level 1 ATR Multiplier")
tp2ATR = input.float(8.0, title="Take Profit Level 2 ATR Multiplier")
tp3ATR = input.float(14.0, title="Take Profit Level 3 ATR Multiplier")

// Take Profit Percentages
tp1_percent = input.float(12.0, title="TP Level 1 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)
tp2_percent = input.float(12.0, title="TP Level 2 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)
tp3_percent = input.float(12.0, title="TP Level 3 Percentage", minval=0.0, maxval=100.0)

true_low = math.min(low, close[1])
true_high = math.max(high, close[1])

// Calculate True Range
true_range = true_high - true_low

// Calculate BP (Buying Pressure)
bp = close - true_low

// Calculate ratios for different periods
calc_ratio(len) =>
    sum_bp = math.sum(bp, len)
    sum_tr = math.sum(true_range, len)
    100 * sum_bp / sum_tr

// Calculate weighted average of different timeframes
weighted_avg = (5 * calc_ratio(8) + 4 * calc_ratio(13) + 3 * calc_ratio(21) + 2 * calc_ratio(34) + calc_ratio(55)) / (5 + 4 + 3 + 2 + 1)
weighted_avg_sma = ta.sma(weighted_avg,3)

// Plot the indicator
plot(weighted_avg, "Fibonacci ATR", color=color.blue, linewidth=2)
plot(weighted_avg_sma, "SMA Fibonacci ATR", color=color.yellow, linewidth=2)

// Define trading conditions
longCondition = ta.crossover(weighted_avg_sma, long_entry_threshold)  // Enter long when weighted average crosses above threshold
shortCondition = ta.crossunder(weighted_avg_sma, short_entry_threshold) // Enter short when weighted average crosses below threshold
longExit = ta.crossunder(weighted_avg_sma, long_exit_threshold)
shortExit = ta.crossover(weighted_avg_sma, short_exit_threshold)


atrPeriod = 14
atrValue = ta.atr(atrPeriod)

if (tradingDirection == "Long" or tradingDirection == "Both")
    if (longCondition)
        strategy.entry("Long", strategy.long)
        // Set Take Profit levels for Long positions
        if useTakeProfit
            tpPrice1 = strategy.position_avg_price + tp1ATR * atrValue
            tpPrice2 = strategy.position_avg_price + tp2ATR * atrValue
            tpPrice3 = strategy.position_avg_price + tp3ATR * atrValue
            // Close partial positions at each Take Profit level
            strategy.exit("TP1 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp1_percent, limit=tpPrice1)
            strategy.exit("TP2 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp2_percent, limit=tpPrice2)
            strategy.exit("TP3 Long", from_entry="Long", qty_percent=tp3_percent, limit=tpPrice3)
    if (longExit)
        strategy.close("Long")

if (tradingDirection == "Short" or tradingDirection == "Both")
    if (shortCondition)
        strategy.entry("Short", strategy.short)
        // Set Take Profit levels for Short positions
        if useTakeProfit
            tpPrice1 = strategy.position_avg_price - tp1ATR * atrValue
            tpPrice2 = strategy.position_avg_price - tp2ATR * atrValue
            tpPrice3 = strategy.position_avg_price - tp3ATR * atrValue
            // Close partial positions at each Take Profit level
            strategy.exit("TP1 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp1_percent, limit=tpPrice1)
            strategy.exit("TP2 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp2_percent, limit=tpPrice2)
            strategy.exit("TP3 Short", from_entry="Short", qty_percent=tp3_percent, limit=tpPrice3)
    if (shortExit)
        strategy.close("Short")

Связанные

Больше