В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Количественная стратегия управления рисками пересечения многоволновой тенденции

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-12-13 10:51:31
Тэги:ЕМАSMA

Обзор

Эта стратегия представляет собой количественную торговую систему, основанную на индикаторе WaveTrend, включающую в себя механизмы динамического управления рисками. Стратегия рассчитывает силу тренда через колебания цен, фильтрует сигналы в регионах перекупленности и перепроданности и применяет меры контроля риска, включая механизмы стоп-лосса, берут-прибыль и отставание стоп.

Принципы стратегии

В основе стратегии лежит вычисление индикатора WaveTrend с использованием цен HLC3. Он сначала вычисляет экспоненциальную скользящую среднюю величину (EMA) n1-периода в качестве базовой линии, затем вычисляет отклонения цен от этой базовой линии, нормализуя их с коэффициентом 0,015. Это приводит к двум волновым линиям, wt1 и wt2, представляющим соответственно быстрые и медленные линии. Торговые сигналы генерируются на основе этих линий, пересекающих уровни перекупки и перепродажи, в сочетании с многоуровневой системой контроля риска.

Преимущества стратегии

Сигнальная система демонстрирует превосходные возможности отслеживания трендов с повышенной надежностью благодаря двойным уровням перекупленности/перепродажи.
Всеобъемлющая система управления рисками, включающая фиксированную стоп-лосс, take-profit и динамическую стоп-лосс.
Высоко регулируемые параметры для оптимизации в различных рыночных условиях
Включает механизмы адаптации к волатильности для повышения адаптивности
Конструкция многоуровневой сигнальной системы эффективно снижает влияние ложных сигналов

Стратегические риски

Частые стоп-лосы могут возникать на сильно волатильных рынках
Неправильное настройка параметров может привести к чрезмерным затратам на торговлю
Может генерировать чрезмерные ложные сигналы на различных рынках
Требует тщательной калибровки коэффициентов стоп-лосса и берущей прибыли для поддержания баланса риска и прибыли
Ограничения могут привести к значительным снижениям при быстрых перепадах на рынке

Руководство по оптимизации

Включить показатели объема для подтверждения сигнала для повышения надежности торговли
Оптимизировать параметры остановки для лучшего адаптации к различным рыночным условиям
Добавление фильтров силы тренда для уменьшения частоты торгов на различных рынках
Рассмотреть возможность внедрения динамических механизмов стоп-лосса, которые автоматически корректируются на основе волатильности рынка
Внедрить временные фильтры, чтобы избежать вхождения в позиции в неблагоприятные периоды торговли

Резюме

Эта стратегия обеспечивает комплексный количественный подход к торговле путем сочетания индикатора WaveTrend с надежной системой управления рисками. Ее основные сильные стороны заключаются в ее адаптивности и контролируемой рисковой экспозиции, хотя трейдерам необходимо оптимизировать параметры и улучшать стратегию на основе реальных рыночных условий. Благодаря постоянной оптимизации и усовершенствованию эта стратегия обещает достичь стабильной доходности в реальной торговой среде.

/*backtest
start: 2024-11-12 00:00:00
end: 2024-12-11 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="WaveTrend [LazyBear] with Risk Management", shorttitle="WT_LB_RM", overlay=true)

// Input Parameters
n1 = input.int(10, "Channel Length")
n2 = input.int(21, "Average Length")
obLevel1 = input.int(60, "Over Bought Level 1")
obLevel2 = input.int(53, "Over Bought Level 2")
osLevel1 = input.int(-60, "Over Sold Level 1")
osLevel2 = input.int(-53, "Over Sold Level 2")

// Risk Management Inputs
stopLossPercent = input.float(50.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1, maxval=100)
takeProfitPercent = input.float(5.0, "Take Profit (%)", minval=0.1, maxval=100)
trailingStopPercent = input.float(3.0, "Trailing Stop (%)", minval=0.1, maxval=100)
trailingStepPercent = input.float(2.0, "Trailing Stop Step (%)", minval=0.1, maxval=100)

// WaveTrend Calculation
ap = hlc3 
esa = ta.ema(ap, n1)
d = ta.ema(math.abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ta.ema(ci, n2)
 
wt1 = tci
wt2 = ta.sma(wt1, 4)

// Plotting Original Indicators
plot(0, color=color.gray)
plot(obLevel1, color=color.red)
plot(osLevel1, color=color.green)
plot(obLevel2, color=color.red, style=plot.style_line)
plot(osLevel2, color=color.green, style=plot.style_line)

plot(wt1, color=color.green)
plot(wt2, color=color.red, style=plot.style_line)
plot(wt1-wt2, color=color.blue, style=plot.style_area, transp=80)

// Buy and Sell Signals with Risk Management
longCondition = ta.crossover(wt1, osLevel1) or ta.crossover(wt1, osLevel2)
shortCondition = ta.crossunder(wt1, obLevel1) or ta.crossunder(wt1, obLevel2)

// Strategy Entry with Risk Management
if (longCondition)
    entryPrice = close
    stopLossPrice = entryPrice * (1 - stopLossPercent/100)
    takeProfitPrice = entryPrice * (1 + takeProfitPercent/100)
    
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    strategy.exit("Long Exit", "Long", 
                  stop=stopLossPrice, 
                  limit=takeProfitPrice, 
                  trail_price=close * (1 + trailingStopPercent/100), 
                  trail_offset=close * (trailingStepPercent/100))

if (shortCondition)
    entryPrice = close
    stopLossPrice = entryPrice * (1 + stopLossPercent/100)
    takeProfitPrice = entryPrice * (1 - takeProfitPercent/100)
    
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    strategy.exit("Short Exit", "Short", 
                  stop=stopLossPrice, 
                  limit=takeProfitPrice, 
                  trail_price=close * (1 - trailingStopPercent/100), 
                  trail_offset=close * (trailingStepPercent/100))

Связанные

Больше