震荡突破策略
Author: ChaoZhang, Date: 2023-10-20 16:37:28Tags:
概述
该策略利用ZigZag指标绘制支撑和阻力线,在价格突破支撑或阻力线时采取相应的做多或做空操作。
策略原理
该策略首先使用ZigZag指标在特定参数下绘制Z字形线。然后在ZigZag指标出现底部时画出绿色的支撑线,在出现顶部时画出红色的阻力线。当价格上穿绿线时做多,下穿红线时做空。
具体来说,该策略的核心逻辑是:
使用ema对close价格进行三次指数移动平均,得到平滑曲线_hls。
判断平滑曲线是否上升,如果上升且前一根K线未上升,记为底部,取这根K线的最低值。如果下降且前一根K线上升,记为顶部,取这根K线的最高值。否则为NaN。
重复此过程即得到ZigZag线zigzag。
当zigzag上升时,记为当前顶部点dot;当下降时,记为当前底部点dot。
在dot上升时,绘制绿色的支撑线uplevel;在dot下降时,绘制红色的阻力线dnlevel。
当价格上穿绿线时做多,下穿红线时做空。
优势分析
这种策略具有以下几点优势:
利用ZigZag指标识别关键支撑阻力位,这些位往往具有重要意义。
ZigZag抹掉市场中部分噪音,使交易信号更清晰。
采用突破方式进行入场,可以及时捕捉趋势的转折。
支撑阻力线的绘制方式简单有效。
策略逻辑清晰易懂,参数优化空间大。
可灵活选择交易品种和时间周期,适应性强。
风险分析
该策略也存在一些风险:
ZigZag指标参数设置不当可能导致错失交易机会。
支撑阻力位被突破后可能出现再测试,应设置止损来控制风险。
突破信号可能存在误导,应结合趋势和形态进行验证。
市场可能长期横盘震荡,这时策略会产生过多无效交易。
需要考虑交易成本的影响,避免过于频繁交易。
对应措施有:
优化ZigZag参数,找到最佳参数组合。
在突破后及时设置止损,控制单笔损失。
结合趋势指标等过滤信号,提高准确率。
加入条件来识别盘整市,在此期间不交易。
适当放宽突破幅度,减少无效交易。
优化方向
该策略可以从以下几个方面进行优化:
优化ZigZag参数,找到最佳参数组合。可以通过遍历回测找出最佳参数。
在突破入场后考虑再次测试支撑阻力位的可能性,设置再测试的退出逻辑。
结合趋势指标如MA等来过滤出现低概率的交易信号。
增加量能指标等来确认突破信号,避免出现的错误信号。
设置 Lachenbruch 提及的“dual手法”(同时做多做空),以过滤错误信号并获利。
考虑采用机器学习等算法来动态优化参数。
引入止损策略,设定止损点来控制风险。
总结
该策略总体来说是一个简单实用的震荡突破策略。它利用ZigZag指标绘制支撑和阻力线,在价格突破这些线时采取行动。策略具有较强的适应性,但也存在一定的风险。通过参数优化、信号过滤、风险控制等手段可以对策略进行改进。此类突破策略适合掌握市场节奏的活跃交易者。
/*backtest
start: 2022-10-13 00:00:00
end: 2023-10-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=3
// strategy(title = "Noro's ZZ-2 Strategy", shorttitle = "Noro's ZZ-2 Strategy", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
length = input(4, title = "ZigZag length")
Extreme = input(4, title = "ZigZag extreme")
src = input(close, title = "Source")
showzz = input(false, defval = false, title = "Show ZigZag")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//ZigZag
f_zz(_length, _detection)=>
_hls = ema(ema(ema(src, _length), round(_length*0.66)), round(_length*0.33))
_isRising = _hls >= _hls[1]
_zigzag = _isRising and not _isRising[1] ? lowest(_detection) : not _isRising and _isRising[1] ? highest(_detection) : na
zigzag = f_zz(length, Extreme)
zzcol = showzz ? black : na
plot(zigzag, color = zzcol, linewidth = 2)
//Levels
dot = 0.0
dot := zigzag > 0 ? zigzag : dot[1]
uplevel = 0.0
uplevel := dot > dot[1] ? zigzag : uplevel[1]
dnlevel = 0.0
dnlevel := dot < dot[1] ? zigzag : dnlevel[1]
upcol = na
upcol := dot > dot[1] ? na : lime
plot(uplevel, color = upcol, linewidth = 2)
dncol = na
dncol := dot < dot[1] ? na : red
plot(dnlevel, color = dncol, linewidth = 2)
//Trading
lot = 0.0
lot := strategy.position_size != strategy.position_size[1] ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if dot > 0
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, stop = uplevel)
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, stop = dnlevel)