Stratégie de tendance quantitative Super Z

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-11-27 18h41 et 59 min
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Résumé

La stratégie de tendance quantitative Super Z est une stratégie de suivi des tendances basée sur des indicateurs quantitatifs.

Principe de stratégie

L'indicateur VHMA est calculé sur la base de la ligne de la moyenne mobile de Hull. En appliquant la fonction de la racine carrée pour lisser la MA de Hull, il forme une courbe avec une bonne fluidité. La courbe VHMA peut juger de la direction de la tendance des prix.

L'indicateur Super Trend peut détecter les tendances des prix sur des cycles plus longs pour aider l'indicateur VHMA à déterminer la direction de la tendance.

Par conséquent, cette stratégie utilise l'indicateur VHMA pour juger de la direction de la tendance à court terme, aidé par l'indicateur Super Trend pour déterminer le tournant de la tendance à long terme, réalisant le suivi de la tendance globale.

Analyse des avantages

Cette stratégie présente les avantages suivants:

L'indicateur VHMA a une grande fluidité et peut réduire les faux signaux. Il peut évaluer avec précision et fiabilité la direction de la tendance;
Combiné à l'indicateur Super Trend, il permet de détecter rapidement les renversements de tendance à long terme et de saisir le moment des achats et des ventes;
Utiliser des lignes K solides de couleur différente et des lignes K creuses pour représenter la relation de taille entre le prix de clôture et le prix d'ouverture afin de former un indicateur visuel pour aider à juger de la tendance;
Adopter une conception multi-temporelle qui peut déterminer la direction de la tendance sur les périodes supérieures et émettre des signaux de négociation sur les périodes inférieures afin d'obtenir un filtrage efficace;
Les paramètres stratégiques sont optimisés pour assurer la stabilité et conviennent à divers environnements de marché.

Analyse des risques

La stratégie comporte également les risques suivants:

Les indicateurs quantitatifs ont des effets de backtesting et les effets réels peuvent être plus faibles que les backtests;
Le mauvais réglage des paramètres de l'indicateur Super Trend peut entraîner des occasions de négociation manquées ou des transactions inutiles;
Les conceptions à plusieurs délais peuvent également échouer dans des conditions commerciales réelles.

Les contre-mesures:

Augmenter les réglages de glissement et optimiser les paramètres afin de réduire les effets des backtests;
Ajuster les paramètres de l'indicateur Super Trend et optimiser les paramètres;
Tester les méthodes de correspondance pour plusieurs délais afin d'assurer la stabilité pour plusieurs délais.

Direction de l'optimisation

La stratégie peut être optimisée dans les aspects suivants:

Les essais sont effectués sur des indicateurs de moyenne mobile lissée différents pour remplacer l'indicateur VHMA.
Essayez différents indicateurs de tendance pour remplacer l'indicateur Super Trend;
Augmenter les paramètres des indicateurs de formation du modèle d'apprentissage automatique.

Ces mesures d'optimisation peuvent améliorer l'adaptabilité des stratégies aux conditions de marché complexes.

Résumé

La stratégie de tendance quantitative Super Z réalise le jugement et le suivi des tendances des prix grâce à l'indicateur de tendance personnalisé VHMA combiné avec l'indicateur de tendance Super. La stratégie a une bonne stabilité et d'excellents effets réels.

/*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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