STI Hull Stratégie de négociation des moyennes mobiles

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-09-18 17:17:52 La date est fixée à
Les étiquettes:

Résumé

Cette stratégie combine les indicateurs TSI, CCI et Hull Moving Average pour déterminer et négocier les tendances. TSI et CCI identifient les vagues de prix tandis que Hull MA confirme la direction de la tendance.

La logique de la stratégie

La courbe TSI et la ligne de signal sont calculées. Signal long lorsque la courbe traverse la ligne au-dessus, court sur le croisement à la baisse. CCI indique les niveaux de surachat/survente. Traverser le prix au-dessus de Hull MA suggère un marché haussier et en dessous pour un marché baissier. Les transactions longues/courtes sont effectuées lorsque les conditions de rupture TSI, CCI et Hull MA s'alignent. Les objectifs de profit sont définis pour quitter les positions lorsqu'ils sont atteints.

Les avantages

  • La STI détermine clairement la direction de la tendance
  • La CCI détecte efficacement le surachat/le survente
  • Le MA de la coque filtre les fausses éruptions pour améliorer les signaux
  • Les objectifs de bénéfices permettent de s'en sortir au sommet de la rentabilité
  • La combinaison de plusieurs indicateurs améliore la robustesse

Les risques

  • Il existe un retard dans les STI, les CCI et autres indicateurs
  • Le Hull MA ne peut pas déterminer parfaitement les points tournants
  • Le moment exact du renversement des prix ne peut pas être déterminé avec précision
  • Une mauvaise fixation d'objectifs de profit risque de manquer le potentiel de profit

Les risques peuvent être réduits en ajustant les indicateurs, en optimisant les algorithmes de profit, etc.

Améliorations

  • Test de combinaisons de STI/ICC pour améliorer la sensibilité
  • Considérer les objectifs de bénéfices dynamiques ou à terme
  • Ajouter d'autres indicateurs pour déterminer les renversements
  • Test sur différents produits pour améliorer la robustesse

Conclusion

Cette stratégie à indicateurs multiples avec ciblage des bénéfices montre de bons résultats de backtest.


/*backtest
start: 2023-08-18 00:00:00
end: 2023-09-17 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

strategy(title="TSI CCI Hull", shorttitle="TSICCIHULL", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= false, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.018)
long = input(title="Long Length", type=input.integer, defval=50)
short = input(title="Short Length", type=input.integer, defval=50)
signal = input(title="Signal Length", type=input.integer, defval=25)
price=input(title="Source",type=input.source,defval=close)
Period=input(26, minval=1)
lineupper = input(title="Upper Line", type=input.integer, defval=100)
linelower = input(title="Lower Line", type=input.integer, defval=-100)
p=price
length= Period
double_smooth(src, long, short) =>
    fist_smooth = ema(src, long)
    ema(fist_smooth, short)
pc = change(price)
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(abs(pc), long, short)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
keh = tsi_value*5 > linelower ? color.red : color.lime
teh = ema(tsi_value*5, signal*5) > lineupper ? color.red : color.lime
meh = ema(tsi_value*5, signal*5) > tsi_value*5 ? color.red : color.lime
i1=plot(tsi_value*5, title="TSI Value", color=color.black, linewidth=1,transp=100)
i2=plot(ema(tsi_value*5, signal*5), title="TSI Signal", color=color.black, linewidth=1,transp=100)
fill(i1,i2,color=meh,transp=85)
plot(cross(tsi_value*5, ema(tsi_value*5, signal*5)) ? tsi_value*5 : na, style=plot.style_circles, color=color.black, linewidth=10)
plot(cross(tsi_value*5, ema(tsi_value*5, signal*5)) ? tsi_value*5 : na, style=plot.style_circles, color=color.white, linewidth=8,transp=0)
plot(cross(tsi_value*5, ema(tsi_value*5, signal*5)) ? tsi_value*5 : na, style=plot.style_circles, color=meh, linewidth=5)
n2ma = 2 * wma(p, round(length / 2))
nma = wma(p, length)
diff = n2ma - nma
sqn = round(sqrt(length))
n1 = wma(diff, sqn)
cci = (p - n1) / (0.015 * dev(p, length))
c = cci > 0 ? color.lime : color.red
c1 = cci > 20 ? color.lime : color.silver
c2 = cci < -20 ? color.red : color.silver
cc=plot(cci, color=c, title="CCI Line", linewidth=2)
cc2=plot(cci[1], color=color.gray, linewidth=1,transp=100)
fill(cc,cc2,color=c,transp=85)
plot(cross(20, cci) ? 20 : na, style=plot.style_cross,title="CCI cross UP",  color=c1, linewidth=2,transp=100,offset=-2)
plot(cross(-20, cci) ? -20 : na, style=plot.style_cross,title="CCI cross down",  color=c2, linewidth=2,transp=100,offset=-2)

TSI1=ema(tsi_value*5, signal*5)
TSI2=ema(tsi_value*5, signal*5)[2]

hullma_smoothed = wma(2*wma(n1, Period/2)-wma(n1, Period), round(sqrt(Period)))
//plot(hullma_smoothed*200)

// Make input options that configure backtest date range
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
     defval=2018, minval=1800, maxval=2100)

endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31)
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
     defval=7, minval=1, maxval=12)
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
     defval=9999, minval=1800, maxval=2100)
     
// Look if the close time of the current bar
// falls inside the date range
inDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear,
         startMonth, startDate, 0, 0)) and
     (time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0))
     
LongProfitPercent=input(0.5)
ShortProfitPercent=input(0.5)
LP=(LongProfitPercent/100)+1
SP=(ShortProfitPercent/100)+1

LongProfitSource=input(title="profit long source",type=input.source,defval=close)
ShortProfitSource=input(title="profit short source",type=input.source,defval=close)

longCondition = TSI1>TSI2 and hullma_smoothed<price and cci>0
shortCondition = TSI1<TSI2 and hullma_smoothed>price and cci<0

if (longCondition and cci>cci[1] and cci > 0 and n1>n1[1] and inDateRange)
    strategy.entry("buy", strategy.long)
strategy.close("buy", when = shortCondition and cci<cci[1] and cci < 0 and n1<n1[1] or LongProfitSource>strategy.position_avg_price*LP and inDateRange)
if (shortCondition and cci<cci[1] and cci < 0 and n1<n1[1] and inDateRange)
    strategy.entry("sell", strategy.short)
strategy.close("sell", when = longCondition and cci>cci[1] and cci > 0 and n1>n1[1] or ShortProfitSource<strategy.position_avg_price/SP and inDateRange)

Plus de