Stratégie de trading basée sur le momentum
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie est une stratégie de négociation de rupture basée sur des indicateurs de dynamique. Elle utilise plusieurs indicateurs tels que la moyenne, l’ATR et le RSI pour juger de la tendance et de la volatilité du marché, associés à des paramètres stricts de stop-loss pour la négociation.
Principe de stratégie
La stratégie est basée sur les points suivants:
Utilisez l’EMA pour déterminer la direction de la tendance des prix. Le passage de l’EMA en haut est un signal de hausse et celui en bas est un signal de baisse.
L’indicateur ATR détermine la volatilité du marché. L’ATR est multiplié par un facteur comme limite de stop loss. Cela permet de contrôler efficacement les pertes individuelles.
Le RSI détermine les trades en survente. La rupture du prix d’arrêt ATR et la rupture du jugement de la ligne de parité doivent être déclenchées par le RSI sans que le RSI ne soit en survente. Cela évite les fausses ruptures.
Utilisez les hauts ou les bas de la période précédente comme base de sortie. Suivez le prix de l’arrêt pour obtenir plus de bénéfices.
Règles strictes de stop-loss. Le stop-loss ATR combiné à l’indicateur de volatilité permet de contrôler le risque, tandis que le stop-loss permet de verrouiller le profit.
Le signal d’entrée est le prix qui franchit la moyenne plus la zone d’arrêt ATR. Si c’est un signal haussier, le prix doit franchir le sommet; si c’est un signal baissier, le prix doit franchir le bas.
Analyse des avantages
Cette stratégie présente les avantages suivants:
Le jugement multi-indicateurs permet d’éviter les fausses percées et d’améliorer la précision du signal.
Le réglage de la portée ATR permet de contrôler les pertes à un niveau raisonnable
Le suivi dynamique des stops permet de maximiser les profits
Des règles strictes de stop-loss permettent de maîtriser les risques
Les indicateurs et les paramètres ont une grande marge d’optimisation et peuvent être adaptés aux différents marchés
Analyse des risques
La stratégie présente également les risques suivants:
La capacité de profit est liée à la volatilité du marché. Lorsque la tendance du marché est incertaine ou que le cycle est long, l’espace de profit est limité.
Il est possible qu’il y ait une nouvelle rupture après une onde de choc. Cela peut entraîner l’impossibilité de suivre la tendance en temps opportun. Il est possible d’assouplir le prix d’arrêt de manière appropriée.
chasing。
Direction d’optimisation
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Ajustez les paramètres de la moyenne en fonction des variétés et des périodes, les paramètres ATR, etc.
Il est possible d’ajouter d’autres indicateurs comme le MACD, le KDJ et d’autres pour juger de la sur-achat et de la sur-vente.
Le coefficient de stop loss peut être ajusté en temps réel en fonction de la valeur ATR. Le stop loss est plus adapté aux fluctuations du marché.
Créer une combinaison de plusieurs périodes de temps. La combinaison d’indicateurs de différentes périodes peut améliorer la qualité du signal.
Utilisez l’apprentissage automatique pour tester et optimiser les indicateurs et les paramètres afin d’optimiser les paramètres de la stratégie.
Résumer
L’ensemble de la stratégie est une stratégie de trading de rupture qui utilise des indicateurs pour juger et qui arrête strictement les stop-loss. Elle utilise efficacement les avantages d’indicateurs tels que la ligne moyenne, l’ATR et le RSI, ce qui permet de juger efficacement de la direction de la tendance du marché.
/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="UT Bot Strategy", overlay = true)
//CREDITS to HPotter for the orginal code. The guy trying to sell this as his own is a scammer lol.
// Inputs
emaLengh = input(2, title = "emaLengh")
a = input(3.0, title = "Key Vaule. 'This changes the sensitivity'")
c = input(10, title = "ATR Period")
h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")
emaLengh2 = input(9, title = "emaLengh show")
rate = input(0.00025, title = "波动率min")
rateMax = input(0.00045, title = "波动率max")
adx_length = input(20, title = "adx_length")
adx_min = input(14, title = "adx_min")
sma_length = input(11, title = "sma_length")
rsi_len = input(9, title = "rsi_len")
src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead = false) : close
// boll 通道----------------------------------------------------
length = input(20, minval=1)
mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
bbr = (src - lower)/(upper - lower)
// plot(upper, color = color.rgb(46, 59, 240), title="upper")
// plot(lower, color = color.rgb(46, 59, 240), title="lower")
// plot(bbr, "Bollinger Bands %B", color=#26A69A)
// band1 = hline(1, "Overbought", color=#787B86, linestyle=hline.style_dashed)
// hline(0.5, "Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
// band0 = hline(0, "Oversold", color=#787B86, linestyle=hline.style_dashed)
// fill(band1, band0, color=color.rgb(38, 166, 154, 90), title="Background")
// boll 通道----------------------------------------------------
// 线性回归 --------------------------------------------------------------
zlsma_length = input(title="zlsma-Length", type=input.integer, defval=50)
zlsma_offset = input(title="zlsma-Offset", type=input.integer, defval=0)
lsma = linreg(src, zlsma_length, zlsma_offset)
lsma2 = linreg(lsma, zlsma_length, zlsma_offset)
eq= lsma-lsma2
zlsma = lsma+eq
// plot(zlsma , color = color.rgb(243, 243, 14), title="zlsma",linewidth=3)
// 线性回归 --------------------------------------------------------------
// --------------------------------
rsi = rsi(src, 6)
// xHH = sma(high, sma_length)
// xLL = sma(low, sma_length)
// movevalue = (xHH - xLL) / 2
// xHHM = xHH + movevalue
// xLLM = xLL - movevalue
// plot(xHHM, color = color.rgb(208, 120, 219), title="xHHM")
// plot(xLLM, color = color.rgb(208, 120, 219), title="xLLM")
xATR = atr(c)
nLoss = a * xATR
xATRTrailingStop = 0.0
xATRTrailingStop := iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss),
iff(src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss),
iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), src - nLoss, src + nLoss)))
pos = 0
pos := iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1,
iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0)))
xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue
ema = ema(src,emaLengh)
// sma = sma(src,emaLengh)
emaFast = ema(src,100)
emaSlow = ema(src,576)
emaShow = ema(src, emaLengh2)
// sma = sma(src, 8)
// [superTrend, dir] = supertrend(3, 200)
// 判断连续涨
[diplus, diminus, adx] = dmi(adx_length, adx_length)
above = crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = crossover(xATRTrailingStop, ema)
// above = ema == xATRTrailingStop
// below = xATRTrailingStop== ema
// smaabove = crossover(src, sma)
// smabelow = crossover(sma, src)
// smaabove = src > sma
// smabelow = sma > src
close_rate (n)=>
abs(close[n]-open[n])/min(close[n],open[n])
rate_val = close_rate(0)
rate_val1 = close_rate(1)
buy = src > xATRTrailingStop and above and src > zlsma and adx >adx_min
// and src>emaShow
// and rate_val < rate_val1*2 and rate_val >=rate_val1
// and rate_val1<rateMax
// and close[1]>open[1]
sell = src < xATRTrailingStop and below and src < zlsma and adx >adx_min
// and src<emaShow
// and rate_val < rate_val1*2 and rate_val >=rate_val1
// and rate_val1<rateMax
// and open[1]>close[1] and rate_val1 > rate
// buy = src > xATRTrailingStop
// sell = src < xATRTrailingStop
// plot(rate_val1 , color = color.red, title="rate_val1")
barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop
atrRsi = rsi(xATRTrailingStop,rsi_len)
// plot(emaFast , color = color.rgb(243, 206, 127), title="emaFast")
// plot(ema , color = color.rgb(47, 227, 27), title="ut-ema")
// plot(emaShow , color = color.rgb(47, 227, 27), title="ema9")
plot(xATRTrailingStop, color = color.rgb(233, 233, 232), title="xATRTrailingStop")
plotshape(buy, title = "Buy", text = 'Buy', style = shape.labelup, location = location.belowbar, color= color.green, textcolor = color.white, size = size.tiny)
plotshape(sell, title = "Sell", text = 'Sell', style = shape.labeldown, location = location.abovebar, color= color.red, textcolor = color.white, size = size.tiny)
// plotshape(buy, title = "Sell", text = 'Sell', style = shape.labelup, location = location.belowbar, color= color.green, textcolor = color.white, transp = 0, size = size.tiny)
// plotshape(sell, title = "buy", text = 'buy', style = shape.labeldown, location = location.abovebar, color= color.red, textcolor = color.white, transp = 0, size = size.tiny)
// barcolor(barbuy ? color.green : na)
// barcolor(barsell ? color.red : na)
// strategy.entry("short", false, when = buy)
// strategy.entry("long ", true, when = sell)
strategy.entry("long", true, when = buy and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("short", false, when = sell and strategy.position_size == 0)
//动态止盈start------------------------------------------------------------------------------------------
profit = input( 0.015, title = "最小收益率")
close_profit_rate = input( 10, title = "平仓收益回撤比")
loss = input(0.004, title = "回撤率")
// 收益回撤比例
profit_price_scale =profit/close_profit_rate
var float profit_price = 0
// 计算小收益价格
get_profit_price(long) =>
float res = 0
if long == true
res := strategy.position_avg_price * (1+profit)
if long == false
res := strategy.position_avg_price * (1-profit)
res
// 止盈平仓条件
close_profit_position(long)=>
bool result=false
if long == true and profit_price>0 and profit_price*(1-profit_price_scale) >=close and get_profit_price(true) <= close
result:=true
if long == false and profit_price>0 and profit_price*(1+profit_price_scale) <=close and get_profit_price(false) >= close
result:=true
result
// 更新动态止盈价格
update_profit_price(price)=>
float res = price
// 无仓位时 动态止盈价格为0
if strategy.position_size == 0
res := 0
// long - 价格大于最小收益时保存
if strategy.position_size > 0 and get_profit_price(true) <= close and (res==0 or res < close)
res := close
// short - 价格小于最小收益时保存
if strategy.position_size < 0 and get_profit_price(true) >= close and (res==0 or res > close)
res := close
res
///////
profit_price := update_profit_price(profit_price)
long_close_profit_position = close_profit_position(true)
short_close_profit_position = close_profit_position(false)
// plot(profit_price, color = color.green, title="profit_price")
//动态止盈end------------------------------------------------------------------------------------------
strategy.close("long",comment="long-止盈",when = strategy.position_size > 0 and long_close_profit_position)
strategy.close("long",comment="long-止损",when = strategy.position_size >0 and strategy.position_avg_price * (1-loss) >= close)
strategy.close("short",comment="short-止盈",when = strategy.position_size <0 and short_close_profit_position)
strategy.close("short",comment="short-止损",when = strategy.position_size <0 and strategy.position_avg_price * (1+loss) <= close)