ianzeng123
Aperçu
Il s’agit d’une stratégie de trading de suivi des tendances combinant un réacteur de tendance dynamique et une régression multi-noyau. Cette stratégie utilise le calcul des lignes de support/résistance dynamiques via l’ATR et le SMA, et utilise la régression combinée du noyau de Gauss et du noyau d’Epanechnikov pour identifier les tendances du marché.
Principe de stratégie
La stratégie se compose de quatre éléments principaux:
Un réacteur de tendance dynamique ((DR): utilise l’ATR et le SMA pour construire des bandes de support/résistance dynamiques, en fonction de la position du prix pour déterminer la direction de la tendance. Utilisez la bande inférieure comme support dans une tendance à la hausse et la bande supérieure comme résistance dans une tendance à la baisse.
La régression multi-noyau (MKR): la régression de prix combinée avec le noyau de Gauss et le noyau d’Epanechnikov, permettant une combinaison optimisée des deux fonctions de noyau via des paramètres de poids réglables. Cette méthode permet de mieux capturer les caractéristiques dynamiques des mouvements de prix.
Filtrage de tendance MA200: utilisation de la moyenne journalière 200 comme indicateur de tendance à long terme, permettant de négocier uniquement lorsque le prix est clairement tendance par rapport à la MA200 et identifiant la période de consolidation par le paramètre ConsolidationRange.
Système de gestion de fonds: avec un triple objectif de profit ((1,5%, 3,0%, 4,5%) et 1% de stop loss), allouer les positions dans une proportion de 33% à 33% à 34%, tout en contrôlant les risques pour maximiser les gains.
Avantages stratégiques
- La fiabilité de la détection des tendances: grâce à la double confirmation du DR et du MKR, la précision de la détection des tendances est améliorée.
- L’intégrité de la gestion des risques: une combinaison de prise de bénéfices par tranches et d’arrêt des pertes unifiées protège les bénéfices et limite les pertes.
- Adaptabilité: les méthodes de régression multicœur sont mieux adaptées aux différentes conditions du marché.
- Les signaux de négociation sont clairs: les points de changement de tendance sont clairement indiqués graphiquement.
- Mechanisme de filtrage amélioré: identification des conditions de marché défavorables par le MA200 et la période de consolidation.
Risque stratégique
- Risque d’optimisation des paramètres: une optimisation excessive peut entraîner une suradaptation et réduire la performance réelle de la stratégie.
- Risque de retardation: la moyenne et la régression ont un certain retard et peuvent manquer un tournant important.
- Dépendance aux conditions du marché: la performance peut être médiocre dans un marché très volatil ou horizontal.
- Risque d’exécution: plusieurs ordres stop-loss peuvent ne pas être exécutés complètement en raison de problèmes de liquidité.
Orientation de l’optimisation de la stratégie
- Ajustement des paramètres dynamiques: le multiplicateur ATR et le cycle de retour peuvent être automatiquement ajustés en fonction de la volatilité du marché.
- Signal confirmation renforcé: des indicateurs auxiliaires tels que le trafic, la volatilité et autres peuvent être ajoutés pour améliorer la fiabilité du signal.
- Optimisation de la gestion des positions: gestion dynamique des positions basée sur la volatilité.
- Classification des environnements de marché: ajout d’un module d’identification de l’état du marché et utilisation de paramètres différents dans différents environnements de marché.
Résumer
La stratégie construit un système complet de négociation en intégrant plusieurs indicateurs techniques et des méthodes statistiques avancées. L’avantage de la stratégie réside dans sa prise de tendance précise et son système de gestion des risques parfait, mais il faut également prêter attention à l’optimisation des paramètres et à la question de l’adaptabilité du marché.
Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2024-02-25 00:00:00
end: 2024-08-07 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("DR + Multi Kernel Regression + Signals + MA200 with TP/SL (Optimized)", overlay=true, shorttitle="DR+MKR+Signals+MA200_TP_SL_Opt", pyramiding=0, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// =====================================================================
// PARTEA 1: Dynamic Reactor – linie unică colorată în funcție de trend
// =====================================================================
// Parametri pentru Dynamic Reactor
atrLength = input.int(14, title="Lungimea ATR", minval=1)
smaLength = input.int(20, title="Lungimea SMA", minval=1)
multiplier = input.float(1.5, title="Multiplicator ATR", minval=0.1, step=0.1)
// Calculăm ATR și SMA
atrValue = ta.atr(atrLength)
smaValue = ta.sma(close, smaLength)
// Benzile de bază
basicUpper = smaValue + atrValue * multiplier
basicLower = smaValue - atrValue * multiplier
// Calculăm benzile finale (similar cu SuperTrend)
var float finalUpper = basicUpper
var float finalLower = basicLower
if bar_index > 0
finalUpper := close[1] > finalUpper[1] ? math.max(basicUpper, finalUpper[1]) : basicUpper
finalLower := close[1] < finalLower[1] ? math.min(basicLower, finalLower[1]) : basicLower
// Determinăm trendul curent:
// - Dacă prețul curent este peste finalUpper din bara anterioară → uptrend (1)
// - Dacă prețul este sub finalLower din bara anterioară → downtrend (-1)
// - Altfel, păstrăm trendul precedent.
var int trend = 1
if bar_index > 0
trend := close > finalUpper[1] ? 1 : close < finalLower[1] ? -1 : nz(trend[1], 1)
// Linia Dynamic Reactor:
// - În uptrend se utilizează finalLower (nivel de suport)
// - În downtrend se utilizează finalUpper (nivel de rezistență)
drLine = trend == 1 ? finalLower : finalUpper
// Plotăm linia Dynamic Reactor
p_dr = plot(drLine, color=trend == 1 ? color.green : color.red, title="Dynamic Reactor", linewidth=2)
// =====================================================================
// PARTEA 2: Multi Kernel Regression
// =====================================================================
// Parametri pentru regresia cu kernel
regLength = input.int(50, title="Perioada regresiei", minval=1)
h1 = input.float(10.0, title="Bandă Gaussiană (h1)", minval=0.1)
h2 = input.float(10.0, title="Bandă Epanechnikov (h2)", minval=0.1)
alpha = input.float(0.5, title="Pondere Kernel Gaussian (0-1)", minval=0, maxval=1)
// Funcție: regresie cu kernel Gaussian
f_gaussian_regression(bw) =>
num = 0.0
den = 0.0
for i = 0 to regLength - 1
// Kernel Gaussian: K(x) = exp(-0.5 * (i/bw)^2)
weight = math.exp(-0.5 * math.pow(i / bw, 2))
num += close[i] * weight
den += weight
num / (den == 0 ? 1 : den)
// Funcție: regresie cu kernel Epanechnikov
f_epanechnikov_regression(bw) =>
num = 0.0
den = 0.0
for i = 0 to regLength - 1
ratio = i / bw
// Kernel Epanechnikov: K(u) = 1 - u^2 pentru |u| <= 1, altfel 0
weight = math.abs(ratio) <= 1 ? (1 - math.pow(ratio, 2)) : 0
num += close[i] * weight
den += weight
num / (den == 0 ? 1 : den)
// Calculăm regresiile pentru fiecare kernel
regGauss = f_gaussian_regression(h1)
regEpan = f_epanechnikov_regression(h2)
// Combinăm rezultatele celor două regresii
multiKernelRegression = alpha * regGauss + (1 - alpha) * regEpan
// Plotăm linia Multi Kernel Regression
p_mkr = plot(multiKernelRegression, color=trend == 1 ? color.green : color.red, title="Multi Kernel Regression", linewidth=2)
// Adăugăm ceata (fill) între Dynamic Reactor și Multi Kernel Regression
fillColor = trend == 1 ? color.new(color.green, 80) : color.new(color.red, 80)
fill(p_dr, p_mkr, color=fillColor, title="Trend Fill")
// =====================================================================
// PARTEA 2.1: MA 200 și evidențierea consolidării
// =====================================================================
// Calculăm MA 200 pentru trend pe termen lung
ma200 = ta.sma(close, 200)
p_ma200 = plot(ma200, color=color.blue, title="MA 200", linewidth=2)
// Parametru pentru detectarea consolidării (cât de aproape trebuie să fie prețul de MA200, în %)
consolidationRange = input.float(1.0, title="Consolidation Range (%)", minval=0.1, step=0.1)
// Determinăm dacă suntem într-o fază de consolidare (prețul este în interiorul unui interval mic în jurul MA200)
isConsolidation = (math.abs(close - ma200) / ma200 * 100) < consolidationRange
// Colorăm fundalul graficului cu un gri translucid atunci când e consolidare
bgcolor(isConsolidation ? color.new(color.gray, 90) : na, title="Consolidation BG")
// =====================================================================
// PARTEA 3: Semnale Buy și Sell
// =====================================================================
// Semnale de intrare:
// - Buy Signal: când linia Multi Kernel Regression trece peste linia Dynamic Reactor
// - Sell Signal: când linia Multi Kernel Regression trece sub linia Dynamic Reactor
buySignal = ta.crossover(multiKernelRegression, drLine)
sellSignal = ta.crossunder(multiKernelRegression, drLine)
// Plotăm semnalele pe grafic
plotshape(buySignal, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.tiny, title="Buy Signal")
plotshape(sellSignal, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.tiny, title="Sell Signal")
// Setăm condiții de alertă
alertcondition(buySignal, title="Buy Alert", message="Buy Signal: Kernel is above Dynamic Reactor")
alertcondition(sellSignal, title="Sell Alert", message="Sell Signal: Kernel is below Dynamic Reactor")
// =====================================================================
// PARTEA 4: Trade Management – Intrări, 3 TP și 1 SL
// =====================================================================
// Parametrii pentru TP și SL (valori ajustate pentru un raport risc-recompensă mai favorabil)
tp1Perc = input.float(1.5, title="TP1 (%)", minval=0.1, step=0.1)
tp2Perc = input.float(3.0, title="TP2 (%)", minval=0.1, step=0.1)
tp3Perc = input.float(4.5, title="TP3 (%)", minval=0.1, step=0.1)
slPerc = input.float(1.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.1, step=0.1)
// ---- Intrări de tranzacționare cu filtrare suplimentară pe baza trendului MA200 și consolidării ----
// Pentru poziții long, intrăm doar când prețul este peste MA200 și nu este în consolidare.
// Pentru poziții short, intrăm doar când prețul este sub MA200 și nu este în consolidare.
if (buySignal and close > ma200 and not isConsolidation)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (sellSignal and close < ma200 and not isConsolidation)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// ---- Gestionarea ordinelor pentru poziții long ----
if (strategy.position_size > 0)
entryPrice = strategy.position_avg_price
// Calculăm nivelurile de TP și SL pentru poziția long
long_sl = entryPrice * (1 - slPerc / 100)
long_tp1 = entryPrice * (1 + tp1Perc / 100)
long_tp2 = entryPrice * (1 + tp2Perc / 100)
long_tp3 = entryPrice * (1 + tp3Perc / 100)
// Plasăm TP-urile (alocări: 33%, 33% și 34%)
strategy.exit("Long_TP1", from_entry="Long", limit=long_tp1, qty_percent=33, comment="TP1")
strategy.exit("Long_TP2", from_entry="Long", limit=long_tp2, qty_percent=33, comment="TP2")
strategy.exit("Long_TP3", from_entry="Long", limit=long_tp3, qty_percent=34, comment="TP3")
// Plasăm ordinul de SL pentru poziția long
strategy.exit("Long_SL", from_entry="Long", stop=long_sl, comment="SL")
// ---- Gestionarea ordinelor pentru poziții short ----
if (strategy.position_size < 0)
entryPrice = strategy.position_avg_price
// Calculăm nivelurile de TP și SL pentru poziția short
short_sl = entryPrice * (1 + slPerc / 100)
short_tp1 = entryPrice * (1 - tp1Perc / 100)
short_tp2 = entryPrice * (1 - tp2Perc / 100)
short_tp3 = entryPrice * (1 - tp3Perc / 100)
// Plasăm TP-urile (alocări: 33%, 33% și 34%)
strategy.exit("Short_TP1", from_entry="Short", limit=short_tp1, qty_percent=33, comment="TP1")
strategy.exit("Short_TP2", from_entry="Short", limit=short_tp2, qty_percent=33, comment="TP2")
strategy.exit("Short_TP3", from_entry="Short", limit=short_tp3, qty_percent=34, comment="TP3")
// Plasăm ordinul de SL pentru poziția short
strategy.exit("Short_SL", from_entry="Short", stop=short_sl, comment="SL")