В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Продвинутая стратегия торговли трендом импульса EMA

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-12-11 17:50:14
Тэги:ЕМАATRRRRGMT

Обзор

Эта стратегия представляет собой систему, основанную на экспоненциальной скользящей средней (EMA) и индикаторах импульса. Она генерирует торговые сигналы посредством сочетания сигналов прорыва импульса и фильтров тренда EMA, выполняя сделки, когда рыночные тенденции четко определены. Стратегия включает в себя комплексный модуль управления рисками, гибкие фильтры времени торговли и подробные функции статистического анализа для повышения стабильности и надежности.

Принципы стратегии

Основная логика стратегии основана на нескольких ключевых элементах:

Идентификация импульсного сигнала: рассчитывает значения импульса в течение определенного пользователем периода, генерируя длинные сигналы, когда импульс превышает порог, и короткие сигналы, когда он превышает порог.
EMA Trend Filter: использует 200-периодный EMA в качестве критерия тренда, позволяющего занимать длинные позиции выше EMA и короткие позиции ниже.
Временный фильтр: Конфигурируемые торговые сессии с поддержкой корректировки часового пояса GMT для лучшей адаптации к различным часам торговли на рынке.
Контроль рисков: поддерживает установку стоп-лосса и прибыли на основе ATR или фиксированного процента с ежедневными торговыми лимитами.

Преимущества стратегии

Сильная способность следить за трендом: эффективно фиксирует основные движения тренда посредством двойного подтверждения EMA и импульса.
Комплексное управление рисками: предлагает несколько вариантов стоп-лосса, включая динамические стопы на основе ATR и стопы с фиксированным процентом.
Тщательный статистический анализ: отслеживание в режиме реального времени нескольких показателей эффективности, включая долгосрочные/короткосрочные показатели выигрыша и коэффициенты риск-вознаграждение.
Гибкие параметры: ключевые параметры могут быть оптимизированы для различных характеристик рынка.

Стратегические риски

Рыночный риск: может вызывать частые ложные сигналы прорыва на боковых рынках. Предлагаемое решение: добавить фильтры осцилляторов или увеличить пороги прорыва.
Риск сдвига: может иметь место значительный сдвиг в периоды высокой волатильности. Предлагаемое решение: устанавливать разумные диапазоны стоп-лосса и избегать торговли в периоды высокой волатильности.
Риск переоценки: Частые сигналы могут привести к чрезмерной торговле. Предлагаемое решение: Установите соответствующие суточные лимиты.

Направления оптимизации стратегии

Оптимизация динамических параметров: автоматически корректировать пороги импульса и периоды EMA на основе волатильности рынка.
Анализ в нескольких временных рамках: Добавление подтверждения тренда в нескольких временных рамках для улучшения надежности сигнала.
Признание рыночной среды: включить модуль анализа волатильности для адаптации параметров к различным рыночным условиям.
Классификация силы сигнала: классификация прорывных сигналов и регулирование размеров позиций на основе силы сигнала.

Резюме

Это хорошо разработанная стратегия, которая использует рыночные возможности путем сочетания динамического прорыва и тенденций EMA. Стратегия имеет полную систему управления рисками и мощные функции статистического анализа, предлагающие хорошую практичность и масштабируемость. Благодаря постоянной оптимизации и улучшению эта стратегия имеет потенциал для поддержания стабильной производительности в различных рыночных условиях.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-09 08:00:00
period: 2d
basePeriod: 2d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("[Mustang Algo] EMA Momentum Strategy", 
         shorttitle="[Mustang Algo] Mom Strategy", 
         overlay=true, 
         initial_capital=10000,
         default_qty_type=strategy.fixed,
         default_qty_value=1,
         pyramiding=0,
         calc_on_every_tick=false,
         max_bars_back=5000)

// Momentum Parameters
len = input.int(10, minval=1, title="Length")
src = input(close, title="Source")
momTimeframe = input.timeframe("", title="Momentum Timeframe")
timeframe_gaps = input.bool(true, title="Autoriser les gaps de timeframe")
momFilterLong = input.float(5, title="Filtre Momentum Long", minval=0)
momFilterShort = input.float(-5, title="Filtre Momentum Short", maxval=0)

// EMA Filter
useEmaFilter = input.bool(true, title="Utiliser Filtre EMA")
emaLength = input.int(200, title="EMA Length", minval=1)

// Position Size
contractSize = input.float(1.0, title="Taille de position", minval=0.01, step=0.01)

// Time filter settings
use_time_filter = input.bool(false, title="Utiliser le Filtre de Temps")
start_hour = input.int(9, title="Heure de Début", minval=0, maxval=23)
start_minute = input.int(30, title="Minute de Début", minval=0, maxval=59)
end_hour = input.int(16, title="Heure de Fin", minval=0, maxval=23)
end_minute = input.int(30, title="Minute de Fin", minval=0, maxval=59)
gmt_offset = input.int(0, title="Décalage GMT", minval=-12, maxval=14)

// Risk Management
useAtrSl = input.bool(false, title="Utiliser ATR pour SL/TP")
atrPeriod = input.int(14, title="Période ATR", minval=1)
atrMultiplier = input.float(1.5, title="Multiplicateur ATR pour SL", minval=0.1, step=0.1)
stopLossPerc = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.01, step=0.01)
tpRatio = input.float(2.0, title="Take Profit Ratio", minval=0.1, step=0.1)

// Daily trade limit
maxDailyTrades = input.int(2, title="Limite de trades par jour", minval=1)

// Variables for tracking daily trades
var int dailyTradeCount = 0

// Reset daily trade count
if dayofweek != dayofweek[1]
    dailyTradeCount := 0

// Time filter function
is_within_session() =>
    current_time = time(timeframe.period, "0000-0000:1234567", gmt_offset)
    start_time = timestamp(year, month, dayofmonth, start_hour, start_minute, 0)
    end_time = timestamp(year, month, dayofmonth, end_hour, end_minute, 0)
    in_session = current_time >= start_time and current_time <= end_time
    not use_time_filter or in_session

// EMA Calculation
ema200 = ta.ema(close, emaLength)

// Momentum Calculation
gapFillMode = timeframe_gaps ? barmerge.gaps_on : barmerge.gaps_off
mom = request.security(syminfo.tickerid, momTimeframe, src - src[len], gapFillMode)

// ATR Calculation
atr = ta.atr(atrPeriod)

// Signal Detection with Filters
crossoverUp = ta.crossover(mom, momFilterLong)
crossoverDown = ta.crossunder(mom, momFilterShort)

emaUpTrend = close > ema200
emaDownTrend = close < ema200

// Trading Conditions
longCondition = crossoverUp and (not useEmaFilter or emaUpTrend) and is_within_session() and dailyTradeCount < maxDailyTrades and barstate.isconfirmed
shortCondition = crossoverDown and (not useEmaFilter or emaDownTrend) and is_within_session() and dailyTradeCount < maxDailyTrades and barstate.isconfirmed

// Calcul des niveaux de Stop Loss et Take Profit
float stopLoss = useAtrSl ? (atr * atrMultiplier) : (close * stopLossPerc / 100)
float takeProfit = stopLoss * tpRatio

// Modification des variables pour éviter les erreurs de repainting
var float entryPrice = na
var float currentStopLoss = na
var float currentTakeProfit = na

// Exécution des ordres avec gestion des positions
if strategy.position_size == 0
    if longCondition
        entryPrice := close
        currentStopLoss := entryPrice - stopLoss
        currentTakeProfit := entryPrice + takeProfit
        strategy.entry("Long", strategy.long, qty=contractSize)
        strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=currentStopLoss, limit=currentTakeProfit)
        dailyTradeCount += 1

    if shortCondition
        entryPrice := close
        currentStopLoss := entryPrice + stopLoss
        currentTakeProfit := entryPrice - takeProfit
        strategy.entry("Short", strategy.short, qty=contractSize)
        strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=currentStopLoss, limit=currentTakeProfit)
        dailyTradeCount += 1

// Plot EMA
plot(ema200, color=color.yellow, linewidth=2, title="EMA 200")

// Plot Signals
plotshape(longCondition, title="Long Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(shortCondition, title="Short Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

// // Performance Statistics
// var int longWins = 0
// var int longLosses = 0
// var int shortWins = 0
// var int shortLosses = 0

// if strategy.closedtrades > 0
//     trade = strategy.closedtrades - 1
//     isLong = strategy.closedtrades.entry_price(trade) < strategy.closedtrades.exit_price(trade)
//     isWin = strategy.closedtrades.profit(trade) > 0
    
//     if isLong and isWin
//         longWins += 1
//     else if isLong and not isWin
//         longLosses += 1
//     else if not isLong and isWin
//         shortWins += 1
//     else if not isLong and not isWin
//         shortLosses += 1

// longTrades = longWins + longLosses
// shortTrades = shortWins + shortLosses

// longWinRate = longTrades > 0 ? (longWins / longTrades) * 100 : 0
// shortWinRate = shortTrades > 0 ? (shortWins / shortTrades) * 100 : 0
// overallWinRate = strategy.closedtrades > 0 ? (strategy.wintrades / strategy.closedtrades) * 100 : 0

// avgRR = strategy.grossloss != 0 ? math.abs(strategy.grossprofit / strategy.grossloss) : 0

// // Display Statistics
// var table statsTable = table.new(position.top_right, 4, 7, border_width=1)
// if barstate.islastconfirmedhistory
//     table.cell(statsTable, 0, 0, "Type", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 0, "Win", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 0, "Lose", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 0, "Daily Trades", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 1, "Long", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 1, str.tostring(longWins), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 1, str.tostring(longLosses), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 1, str.tostring(dailyTradeCount) + "/" + str.tostring(maxDailyTrades), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 2, "Short", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 2, str.tostring(shortWins), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 2, str.tostring(shortLosses), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 3, "Win Rate", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 3, "Long: " + str.tostring(longWinRate, "#.##") + "%", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 3, "Short: " + str.tostring(shortWinRate, "#.##") + "%", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 4, "Overall", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 4, "Win Rate: " + str.tostring(overallWinRate, "#.##") + "%", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 4, "Total: " + str.tostring(strategy.closedtrades) + " | RR: " + str.tostring(avgRR, "#.##"), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 5, "Trading Hours", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 5, "Start: " + str.format("{0,time,HH:mm}", start_hour * 60 * 60 * 1000 + start_minute * 60 * 1000), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 5, "End: " + str.format("{0,time,HH:mm}", end_hour * 60 * 60 * 1000 + end_minute * 60 * 1000), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 5, "GMT: " + (gmt_offset >= 0 ? "+" : "") + str.tostring(gmt_offset), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 0, 6, "SL/TP Method", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 1, 6, useAtrSl ? "ATR-based" : "Percentage-based", bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 2, 6, useAtrSl ? "ATR: " + str.tostring(atrPeriod) : "SL%: " + str.tostring(stopLossPerc), bgcolor=color.new(color.blue, 90))
//     table.cell(statsTable, 3, 6, "TP Ratio: " + str.tostring(tpRatio), bgcolor=color.new(color.blue, 90))

Связанные

Больше