Strategie für die quantitative Entwicklung von Super Z

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-27 18:41:59
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Übersicht

Die Super Z quantitative Trendstrategie ist eine Trendverfolgungsstrategie, die auf quantitativen Indikatoren basiert.

Strategieprinzip

Der Kernindikator dieser Strategie ist der benutzerdefinierte quantitative Indikator VHMA. Der VHMA-Indikator wird anhand der Hull Moving Average-Linie berechnet. Durch die Anwendung der Quadratwurzelfunktion, um den Hull MA zu glätten, bildet er eine Kurve mit guter Glattigkeit. Die VHMA-Kurve kann die Richtung des Preistrends beurteilen. Wenn der VHMA steigt, stellt er dar, dass der Preis in einem Aufwärtstrend ist. Wenn er fällt, stellt er einen Abwärtstrend der Preise dar.

Die Strategie beinhaltet auch den Super Trend Indikator. Der Super Trend Indikator kann längere Zyklus-Preistrends entdecken, um dem VHMA Indikator bei der Bestimmung der Trendrichtung zu helfen.

Daher verwendet diese Strategie den VHMA-Indikator, um die kurzfristige Trendrichtung zu beurteilen, unterstützt durch den Super Trend-Indikator, um den langfristigen Trendwendepunkt zu bestimmen und die Verfolgung des Gesamttrends zu realisieren.

Analyse der Vorteile

Diese Strategie hat folgende Vorteile:

Der VHMA-Indikator hat eine hohe Glättlichkeit und kann falsche Signale reduzieren.
In Kombination mit dem Super Trend-Indikator kann er langfristige Trendumkehrungen schnell erkennen und den Zeitpunkt von Kauf- und Verkaufsabschlüssen erfassen.
Verwenden Sie unterschiedlich farbige feste K-Linien und hohle K-Linien, um die Größenverbindung zwischen dem Schlusskurs und dem Eröffnungskurs darzustellen, um einen visuellen Indikator zu bilden, der bei der Beurteilung des Trends hilft;
Ein Multi-Time-Frame-Design, das die Trendrichtung auf Senior-Zeitrahmen bestimmen und Handelssignale auf Junior-Zeitrahmen ausstellen kann, um eine effiziente Filterung zu erreichen;
Die Strategieparameter sind für Stabilität optimiert und für verschiedene Marktumgebungen geeignet.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt außerdem folgende Risiken:

Quantitative Indikatoren haben Backtesting-Effekte, und die tatsächlichen Effekte können schwächer sein als Backtests.
Eine unsachgemäße Einstellung der Super Trend-Indikatorparameter kann zu verpassten Handelsmöglichkeiten oder unnötigen Trades führen;
Mehrzeitrahmenkonzepte können auch unter tatsächlichen Handelsbedingungen fehlschlagen.

Gegenmaßnahmen:

Erhöhen Sie die Rutscheinstellungen und optimieren Sie die Parameter, um die Auswirkungen von Backtests zu reduzieren;
Anpassung der Super Trend-Indikatorparameter und Optimierung der Parameter-Einstellungen;
Versuche mehrere Zeitrahmen-Matching-Methoden, um die Stabilität der Zeiträume zu gewährleisten.

Optimierungsrichtung

Die Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:

Versuche verschiedene gleitende glatte Durchschnittsindikatoren, um den VHMA-Indikator zu ersetzen;
Versuchen Sie verschiedene Trendindikatoren, um den Super Trend-Indikator zu ersetzen;
Erhöhung der Ausbildungsindikatorparameter für maschinelles Lernen.

Diese Optimierungsmaßnahmen können die Anpassungsfähigkeit von Strategien an komplexe Marktbedingungen verbessern.

Zusammenfassung

Die Super Z Quantitative Trend Strategie realisiert das Urteilen und Verfolgen von Preistrends durch den benutzerdefinierten Trendindikator VHMA in Kombination mit dem Super Trend Indikator. Die Strategie hat gute Stabilität und ausgezeichnete tatsächliche Effekte. Durch kontinuierliche Tests und Optimierungen hat diese Strategie das Potenzial, eine effiziente und stabile quantitative Trendverfolgungsstrategie zu werden.

/*backtest
start: 2022-11-20 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
//Original script
//https://www.tradingview.com/script/wYknDlLx-super-Z/

//@version=4
strategy("Super Z strategy - Thanks to Rafael Zioni", shorttitle="Super Z strategy",overlay=true )
src5 = input(close)
    
tf = input(1440)
len5 = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   tf / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7

ma = ema(src5*volume, len5) / ema(volume, len5)


//script taken from https://www.tradingview.com/script/kChCRRZI-Hull-Moving-Average/

src1 = ma

p(src1, len5) =>
    n = 0.0
    s = 0.0
    for i = 0 to len5 - 1
        w = (len5 - i) * len5
        n := n + w
        s := s + src5[i] * w
    s / n

hm = 2.0 * p(src1, floor(len5 / 2)) - p(src1, len5)
vhma = p(hm, floor(sqrt(len5)))
lineColor = vhma > vhma[1] ? color.lime : color.red
plot(vhma, title="VHMA", color=lineColor ,linewidth=3)
hColor = true,vis = true
hu = hColor ? (vhma > vhma[2] ? #00ff00 : #ff0000) : #ff9800

vl = vhma[0]
ll = vhma[1]
m1 = plot(vl, color=hu, linewidth=1, transp=60)
m2 = plot(vis ? ll : na,  color=hu, linewidth=2, transp=80)

fill(m1, m2,  color=hu, transp=70)
//

b = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7



//
res5 = input("D", type=input.resolution)

o = security(syminfo.tickerid, res5, open, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
c = security(syminfo.tickerid, res5, close, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
hz = security(syminfo.tickerid, res5, high, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
l = security(syminfo.tickerid, res5, low, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)



col = c >= o ? color.lime : color.red

ppo = plot(b ? o >= c ? hz : l : o, color=col, title="Open", style=plot.style_stepline, transp=100)
ppc = plot(b ? o <= c ? hz : l : c, color=col, title="Close", style=plot.style_stepline, transp=100)

plot(b and hz > c ? hz : na, color=col, title="High", style=plot.style_circles, linewidth=2,transp=60)
plot(b and l < c ? l : na, color=col, title="Low", style=plot.style_circles,linewidth=2, transp=60)

fill(ppo, ppc, col)

//
// INPUTS //
st_mult   = input(1,   title = 'SuperTrend Multiplier', minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
st_period = input(50, title = 'SuperTrend Period',     minval = 1)

// CALCULATIONS //
up_lev =l - (st_mult * atr(st_period))
dn_lev = hz + (st_mult * atr(st_period))

up_trend   = 0.0
up_trend   := c[1] > up_trend[1]   ? max(up_lev, up_trend[1])   : up_lev

down_trend = 0.0
down_trend := c[1] < down_trend[1] ? min(dn_lev, down_trend[1]) : dn_lev

// Calculate trend var
trend = 0
trend := c > down_trend[1] ? 1: c < up_trend[1] ? -1 : nz(trend[1], 1)

// Calculate SuperTrend Line
st_line = trend ==1 ? up_trend : down_trend

// Plotting
//plot(st_line[1], color = trend == 1 ? color.green : color.red , style = plot.style_cross, linewidth = 2, title = "SuperTrend")
buy=crossover( c, st_line)
sell=crossunder(c, st_line)
signal=input(false)

/////////////// Plotting /////////////// 
plotshape(signal and buy, style=shape.triangleup, size=size.normal, location=location.belowbar, color=color.lime)
plotshape(signal and sell, style=shape.triangledown, size=size.normal, location=location.abovebar, color=color.red)


if (buy)
    strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)

if (sell)
    strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)

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