Multifaktorielle dynamische Geldverwaltungsstrategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie verwendet mehrere technische Indikatoren wie MACD, RSI, PSAR und dynamische Fundmanagement-Prinzipien, um Trend-Tracking und Reversing-Trading in mehreren Zeiträumen zu ermöglichen. Die Strategie ist für Short-, Mid- und Long-Line-Trading geeignet.
Grundsätze
Die Strategie nutzt die PSAR-Anzeige, um die Richtung des Trends zu bestimmen. Die EMA-Schnelllinie, die mit der BB-Mittellinie kreuzt, ist die erste Bestätigungspunkte. Die MACD-Pilogrammrichtung ist die zweite Bestätigungspunkte. Der RSI über die Kauf- und Verkaufszone als dritte Bestätigungspunkte.
Nach dem Eintritt wird ein Stop-Loss-Stopp festgelegt. Der Stop-Loss-Stopp wird mit einem bestimmten Multiplikator des ATR-Wertes festgelegt. Der Stop-Loss-Stopp wird gleichgesetzt.
Die Einzahlung wird dann gestoppt, wenn der Gewinn einen bestimmten Prozentsatz der Gesamtbeteiligung des Kontos erreicht.
Dynamische Geldverwaltung Berechnung der Positionsgröße nach dem Stop-Loss-Multiplikator, der auf dem Konto festgelegt ist. Gleichzeitig wird die Mindesthandelsmenge festgelegt.
Vorteile
Multi-Faktor-Bestätigung, um falsche Durchbrüche zu vermeiden und die Genauigkeit zu erhöhen.
Dynamische Geldverwaltung kontrolliert das einzelne Risiko und schützt die Konten effektiv.
Die Stop-Loss-Stop-Punkte sind auf ATR-Einstellungen festgelegt und können je nach Marktschwankungen angepasst werden.
Der Prozentsatz der Fluktuation und der Fluktuationsrate ist so eingestellt, dass der Gewinn verringert und die Rückkehr vermieden wird.
Die Gefahr
Die Multi-Faktor-Palette hat möglicherweise einige Handelschancen verpasst.
Ein zu hoher Prozentsatz kann zu einer Vergrößerung der Verluste führen.
Die falsche Einstellung der ATR-Werte kann dazu führen, dass die Stop-Loss-Stopp-Klemmen zu locker oder zu radikal sind.
Unzureichende Geldverwaltung kann zu einer übergroßen Einzelposition führen.
Optimierungsrichtung
Anpassung der Eintrittsfaktorgewichte zur Optimierung der Signalgenauigkeit.
Verschiedene Einstellungen der Prozentparameter werden getestet, um die optimale Kombination zu finden.
Entsprechend den Eigenschaften der verschiedenen Sorten wählen Sie eine angemessene ATR-Mehrzahl.
Die Parameter für die Geldverwaltung werden dynamisch an die Ergebnisse der Rückmeldung angepasst.
Optimierung der Zeitabschnitte und Test-Trading-Zeiträume.
Zusammenfassen
Die Strategie nutzt verschiedene technische Indikatoren, um Trends zu ermitteln, die Risiken der dynamischen Kapitalverwaltung zu kontrollieren und stabile Gewinne in mehreren Zeitrahmen zu erzielen. Die Faktorengewichte, die Risikokontrollparameter und die Kapitalverwaltungssätze können weiter optimiert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © SoftKill21
//@version=4
strategy("EURUSD 1min strat RISK %% ", overlay=false, initial_capital = 1000)
// BACKTESTING RANGE
// From Date Inputs
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 6, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2020, title = "From Year", minval = 1970)
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 1970)
// Calculate start/end date and time condition
DST = 1 //day light saving for usa
//--- Europe
London = iff(DST==0,"0000-0900","0100-1000")
//--- America
NewYork = iff(DST==0,"0400-1500","0500-1600")
//--- Pacific
Sydney = iff(DST==0,"1300-2200","1400-2300")
//--- Asia
Tokyo = iff(DST==0,"1500-2400","1600-0100")
//-- Time In Range
timeinrange(res, sess) => time(res, sess) != 0
london = timeinrange(timeframe.period, London)
newyork = timeinrange(timeframe.period, NewYork)
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
//
//
// rsi
length = input( 5 )
overSold = input( 23 )
overBought = input( 72 )
price = close
vrsi = rsi(price, length)
co = crossover(vrsi, overSold)
cu = crossunder(vrsi, overBought)
// macd
fast_length_macd = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length_macd = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
src_macd = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=true)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=true)
// Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00
// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src_macd, fast_length_macd) : ema(src_macd, fast_length_macd)
slow_ma = sma_source ? sma(src_macd, slow_length_macd) : ema(src_macd, slow_length_macd)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
//plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )
// sar
start = input(0.02)
increment = input(0.02)
maximum = input(0.2)
var bool uptrend = na
var float EP = na
var float SAR = na
var float AF = start
var float nextBarSAR = na
if bar_index > 0
firstTrendBar = false
SAR := nextBarSAR
if bar_index == 1
float prevSAR = na
float prevEP = na
lowPrev = low[1]
highPrev = high[1]
closeCur = close
closePrev = close[1]
if closeCur > closePrev
uptrend := true
EP := high
prevSAR := lowPrev
prevEP := high
else
uptrend := false
EP := low
prevSAR := highPrev
prevEP := low
firstTrendBar := true
SAR := prevSAR + start * (prevEP - prevSAR)
if uptrend
if SAR > low
firstTrendBar := true
uptrend := false
SAR := max(EP, high)
EP := low
AF := start
else
if SAR < high
firstTrendBar := true
uptrend := true
SAR := min(EP, low)
EP := high
AF := start
if not firstTrendBar
if uptrend
if high > EP
EP := high
AF := min(AF + increment, maximum)
else
if low < EP
EP := low
AF := min(AF + increment, maximum)
if uptrend
SAR := min(SAR, low[1])
if bar_index > 1
SAR := min(SAR, low[2])
else
SAR := max(SAR, high[1])
if bar_index > 1
SAR := max(SAR, high[2])
nextBarSAR := SAR + AF * (EP - SAR)
//plot(SAR, style=plot.style_cross, linewidth=3, color=color.orange)
//plot(nextBarSAR, style=plot.style_cross, linewidth=3, color=color.aqua)
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)
//bb
length_bb = input(17, minval=1)
src_bb = input(close, title="Source")
mult_bb = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis_bb = sma(src_bb, length_bb)
dev_bb = mult_bb * stdev(src_bb, length_bb)
upper_bb = basis_bb + dev_bb
lower_bb = basis_bb - dev_bb
offset = input(0, "Offset", type = input.integer, minval = -500, maxval = 500)
//plot(basis_bb, "Basis", color=#872323, offset = offset)
//p1_bb = plot(upper_bb, "Upper", color=color.teal, offset = offset)
//p2_bb = plot(lower_bb, "Lower", color=color.teal, offset = offset)
//fill(p1_bb, p2_bb, title = "Background", color=#198787, transp=95)
//ema
len_ema = input(10, minval=1, title="Length")
src_ema = input(close, title="Source")
offset_ema = input(title="Offset", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500)
out_ema = ema(src_ema, len_ema)
//plot(out_ema, title="EMA", color=color.blue, offset=offset_ema)
//out_ema e emaul
//basis_bb e middle de la bb
//hist e histograma
// rsi cu band0 cross pt rsi
// confirmarea
shortCondition = (uptrend==false and crossunder(ema(src_ema, len_ema),sma(src_bb, length_bb)) and hist < 0 and vrsi < overSold) //and time_cond
longCondition = (uptrend==true and crossover(ema(src_ema, len_ema),sma(src_bb, length_bb)) and hist > 0 and vrsi > overBought ) //and time_cond
//tp=input(0.0025,type=input.float, title="tp")
//sl=input(0.001,type=input.float, title="sl")
//INDICATOR---------------------------------------------------------------------
//Average True Range (1. RISK)
atr_period = input(14, "Average True Range Period")
atr = atr(atr_period)
strategy.initial_capital = 50000
//MONEY MANAGEMENT--------------------------------------------------------------
balance = strategy.netprofit + strategy.initial_capital //current balance
floating = strategy.openprofit //floating profit/loss
risk = input(2,type=input.float,title="Risk %")/100 //risk % per trade
isTwoDigit = input(false,"Is this a 2 digit pair? (JPY, XAU, XPD...")
equity_protector = input(1 ,type=input.float, title="Equity Protection %")/100 //equity protection %
equity_protectorTP = input(2 ,type=input.float, title="Equity TP %")/100 //equity protection %
multtp = input(5,type=input.float, title="multi atr tp")
multsl = input(5,type=input.float, title="multi atr sl")
stop = atr*100000*input(1,"SL X")* multsl //Stop level
if(isTwoDigit)
stop := stop/100
target = atr*100000*input(1,"TP X")*multtp //Stop level
//Calculate current DD and determine if stopout is necessary
equity_stopout = false
if(floating<0 and abs(floating/balance)>equity_protector)
equity_stopout := true
equity_stopout2 = false
if(floating>0 and abs(floating/balance)>equity_protectorTP)
equity_stopout2 := true
//Calculate the size of the next trade
temp01 = balance * risk //Risk in USD
temp02 = temp01/stop //Risk in lots
temp03 = temp02*100000 //Convert to contracts
size = temp03 - temp03%1000 //Normalize to 1000s (Trade size)
if(size < 10000)
size := 10000 //Set min. lot size
//TRADE EXECUTION---------------------------------------------------------------
strategy.close_all(equity_stopout, comment="equity sl", alert_message = "equity_sl") //Close all trades w/equity protector
//strategy.close_all(equity_stopout2, comment="equity tp", alert_message = "equity_tp") //Close all trades w/equity protector
is_open = strategy.opentrades > 0
strategy.entry("long",true,oca_name="a",when=longCondition and not is_open) //Long entry
strategy.entry("short",false,oca_name="a",when=shortCondition and not is_open) //Short entry
strategy.exit("exit_long","long",loss=stop, profit=target) //Long exit (stop loss)
strategy.close("long",when=shortCondition) //Long exit (exit condition)
strategy.exit("exit_short","short",loss=stop, profit=target) //Short exit (stop loss)
strategy.close("short",when=longCondition) //Short exit (exit condition)
//strategy.entry("long", strategy.long,size,when=longCondition , comment="long" , alert_message = "long")
//strategy.entry("short", strategy.short, size,when=shortCondition , comment="short" , alert_message = "short")
//strategy.exit("closelong", "long" , profit = close * tp / syminfo.mintick, alert_message = "closelong")
//strategy.exit("closeshort", "short" , profit = close * tp / syminfo.mintick, alert_message = "closeshort")
//strategy.exit("closelong", "long" ,size, profit = close * tp / syminfo.mintick, loss = close * sl / syminfo.mintick, alert_message = "closelong")
//strategy.exit("closeshort", "short" , size, profit = close * tp / syminfo.mintick, loss = close * sl / syminfo.mintick, alert_message = "closeshort")
//strategy.close("long" , when=not (time_cond), comment="time", alert_message = "closelong" )
//strategy.close("short" , when=not (time_cond), comment="time", alert_message = "closeshort")
//strategy.close_all(when=not (time_cond), comment ='time')