В процессе загрузки ресурсов... загрузка...
  1. Площадь
  2. Кроссовер Multi-EMA с торговой системой поддержки/сопротивления Camarilla

Кроссовер Multi-EMA с торговой системой поддержки/сопротивления Camarilla

Автор:Чао Чжан, Дата: 2025-01-06 11:13:31
Тэги:ЕМАСВРSR

img

Обзор

Эта стратегия представляет собой тенденционную торговую систему, которая сочетает в себе несколько экспоненциальных скользящих средних (EMA), уровней поддержки / сопротивления Камариллы и центрального кругового диапазона (CPR). Система определяет рыночные тенденции и потенциальные торговые возможности путем анализа ценовых отношений с несколькими скользящими средними и ключевыми ценовыми зонами.

Принципы стратегии

Стратегия основана на нескольких основных компонентах:

  1. Система множественной EMA (20/50/100/200) для подтверждения направления и силы тренда
  2. Уровни поддержки/сопротивления Camarilla (R3/S3) для определения ключевых уровней цен
  3. Центральный пивовый диапазон (CPR) для определения диапазонов внутридневных торгов
  4. Сигналы входа на основе ценовых перекресток с подтверждением EMA200 и EMA20
  5. Стратегии выхода, включая фиксированные точки и режимы процентного движения
  6. Система управления деньгами, которая динамически регулирует размеры позиций на основе размера счета

Преимущества стратегии

  1. Интеграция многомерных технических индикаторов обеспечивает более надежные торговые сигналы
  2. Гибкие механизмы выхода адаптируются к различным рыночным условиям
  3. Всеобъемлющая система управления деньгами эффективно контролирует риск
  4. Тенденционные характеристики помогают понять основные рыночные тенденции
  5. Компоненты визуализации помогают трейдерам понять структуру рынка

Стратегические риски

  1. Может генерировать ложные сигналы на различных рынках
  2. Многочисленные индикаторы могут привести к отставанию торговых сигналов
  3. На рынках с высокой волатильностью фиксированные точки выхода могут быть менее эффективными
  4. Требуется значительный капитал, чтобы выдержать заимствования
  5. Затраты на торговлю могут повлиять на общую прибыль от стратегии

Направления оптимизации стратегии

  1. Внедрение показателей волатильности для динамической корректировки параметров входа/выхода
  2. Добавить модуль идентификации состояния рынка для адаптации к различным рыночным условиям
  3. Оптимизация системы управления деньгами с помощью динамического управления позициями
  4. Добавление фильтров времени торговли для улучшения качества сигнала
  5. Подумайте о добавлении анализа объема для повышения надежности сигнала

Резюме

Стратегия интегрирует несколько классических инструментов технического анализа для построения полной торговой системы. Ее сильные стороны заключаются в многомерном анализе рынка и строгом управлении рисками, в то время как внимание необходимо уделять адаптируемости в различных рыночных условиях. Благодаря постоянной оптимизации и улучшению стратегия имеет потенциал для повышения прибыльности при сохранении стабильности.

/*backtest
start: 2020-01-06 00:00:00
end: 2025-01-04 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Pradeep Crude oil Entry and Exit", overlay=true)

// Input settings for EMAs
ema20_period = input.int(20, title="EMA 20 Period")
ema50_period = input.int(50, title="EMA 50 Period")
ema100_period = input.int(100, title="EMA 100 Period")
ema200_period = input.int(200, title="EMA 200 Period")

// Fixed line width settings for EMAs
ema20_width = 2  // EMA 20 Line Width
ema50_width = 2  // EMA 50 Line Width
ema100_width = 3 // EMA 100 Line Width
ema200_width = 4 // EMA 200 Line Width

// Backtesting inputs
initial_capital = input.float(50000, title="Initial Capital", minval=100)
position_size_percent = input.float(100, title="Position Size (% of Capital)", minval=0.1, maxval=100)
exit_mode = input.string("Price Movement", title="Exit Mode", options=["Price Movement", "Percentage Movement"])
exit_points = input.int(20, title="Exit After X Points", minval=1)
exit_percentage = input.float(1.0, title="Exit After X% Movement", minval=0.1, step=0.1)

// Calculate EMAs
ema20 = ta.ema(close, ema20_period)
ema50 = ta.ema(close, ema50_period)
ema100 = ta.ema(close, ema100_period)
ema200 = ta.ema(close, ema200_period)

// Signal conditions
long_entry_condition = close > ema200 and close > ema20 and close[1] <= ema200
long_exit_condition = (exit_mode == "Price Movement" and close - strategy.position_avg_price >= exit_points * syminfo.mintick) or 
                      (exit_mode == "Percentage Movement" and (close - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price * 100 >= exit_percentage)
short_entry_condition = close < ema200 and close < ema20 and close[1] >= ema200
short_exit_condition = (exit_mode == "Price Movement" and strategy.position_avg_price - close >= exit_points * syminfo.mintick) or 
                       (exit_mode == "Percentage Movement" and (strategy.position_avg_price - close) / strategy.position_avg_price * 100 >= exit_percentage)

// Plot EMAs with specified line widths
plot(ema20, color=color.green, title="EMA 20", linewidth=ema20_width)
plot(ema50, color=color.aqua, title="EMA 50", linewidth=ema50_width)
plot(ema100, color=color.blue, title="EMA 100", linewidth=ema100_width)
plot(ema200, color=color.red, title="EMA 200", linewidth=ema200_width)

// Camarilla Pivot Calculation
prev_high = request.security(syminfo.tickerid, "D", high[1])
prev_low = request.security(syminfo.tickerid, "D", low[1])
prev_close = request.security(syminfo.tickerid, "D", close[1])

R3 = prev_close + (prev_high - prev_low) * 1.1 / 2
S3 = prev_close - (prev_high - prev_low) * 1.1 / 2

// Central Pivot Range (CPR) Calculation
pivot = (prev_high + prev_low + prev_close) / 3
upper_cpr = pivot + (prev_high - prev_low)
lower_cpr = pivot - (prev_high - prev_low)

// Plot Camarilla R3, S3 and CPR levels
plot(R3, color=color.purple, title="Camarilla R3", linewidth=2)
plot(S3, color=color.purple, title="Camarilla S3", linewidth=2)
plot(pivot, color=color.yellow, title="CPR Pivot", linewidth=2)
plot(upper_cpr, color=color.green, title="CPR Upper", linewidth=1)
plot(lower_cpr, color=color.red, title="CPR Lower", linewidth=1)

// Backtesting: Capital and position size
capital = initial_capital
risk_per_trade = (position_size_percent / 100) * capital

// Long positions
if long_entry_condition
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=risk_per_trade / close)
    // Display entry price label
    label.new(bar_index, close, text="Entry: " + str.tostring(close), color=color.green, style=label.style_label_up, yloc=yloc.belowbar)

if long_exit_condition
    strategy.close("Long")
    // Display exit price label
    label.new(bar_index, close, text="Exit: " + str.tostring(close), color=color.red, style=label.style_label_down, yloc=yloc.abovebar)

// Short positions
if short_entry_condition
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty=risk_per_trade / close)
    // Display entry price label
    label.new(bar_index, close, text="Entry: " + str.tostring(close), color=color.red, style=label.style_label_down, yloc=yloc.abovebar)

if short_exit_condition
    strategy.close("Short")
    // Display exit price label
    label.new(bar_index, close, text="Exit: " + str.tostring(close), color=color.green, style=label.style_label_up, yloc=yloc.belowbar)

// Plot signals
plotshape(long_entry_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, title="Long Entry")
plotshape(long_exit_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, title="Long Exit")
plotshape(short_entry_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), size=size.small, title="Short Entry")
plotshape(short_exit_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), size=size.small, title="Short Exit")
Связанные
Больше

2019 FMZ - Все права защищены.