
Strategi ini melakukan pembelian dan penjualan dengan menghitung beberapa indikator tren ketika mereka berbalik. Indikator tren utama adalah TDI, TCF, TTF, dan TII. Strategi ini akan memilih indikator mana yang akan digunakan dalam konfigurasi untuk menghasilkan sinyal perdagangan.
Indikator TDI didasarkan pada perubahan momentum harga untuk menghitung. Dibangun dengan teknik summing dan smoothing. Ketika indikator arah TDI melakukan lebih banyak saat melintasi kurva TDI, dan membersihkan ketika melintasi.
Indikator TCF menghitung perubahan positif dan negatif dari harga, untuk menilai kekuatan head dan head kosong. Jika perubahan positif lebih besar dari perubahan negatif, maka Anda harus melakukan lebih banyak, jika tidak, Anda harus melakukan likuidasi.
Indikator TTF menilai tren dengan membandingkan kekuatan titik tinggi dan titik rendah. Untuk melakukan lebih banyak sinyal, indikator TTF melewati 100 dan sebaliknya melakukan likuidasi.
Indeks TII menggabungkan garis rata-rata dan kisaran harga untuk menilai pembalikan tren. Ini mempertimbangkan tren jangka pendek dan jangka panjang sekaligus.
Logika untuk masuk ke posisi yang lebih aman Memilih sinyal perdagangan yang tepat berdasarkan indikator yang dikonfigurasi.
Strategi ini menggabungkan beberapa indikator perdagangan tren yang umum digunakan, yang dapat secara fleksibel beradaptasi dengan kondisi pasar.
Strategi ini menghadapi risiko utama sebagai berikut:
Hal-hal berikut dapat dilakukan untuk mengurangi risiko:
Strategi ini dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:
Strategi ini menggabungkan keunggulan dari berbagai indikator trend reversal, dioptimalkan dengan mengkonfigurasi indikator dan parameter, dapat disesuaikan dengan berbagai kondisi pasar, beroperasi di titik-titik trend reversal. Kuncinya adalah menemukan kombinasi parameter dan indikator yang optimal, sambil mengendalikan risiko. Dengan optimasi dan verifikasi berkelanjutan, strategi dapat dibangun dengan stabil dengan alpha.
/*backtest
start: 2023-11-13 00:00:00
end: 2023-11-15 03:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © kruskakli
//
// Here is a collection of Trend Indicators as defined by M.H Pee and presented
// in various articles of the "STOCKS & COMMODITIES Magazine"
//
// The actual implementation of the indicators here are made by: everget
//
// I have gather them here so that they easily can be tested.
//
// My own test was made using 15 companies from the OMXS30 list
// during the time period of 2016-2018, and I only went LONG.
//
// The result was as follows:
//
// Average Std.Dev
// profit
// TDI 3.04% 5.97
// TTF 1.22%. 5.73
// TII 1.07% 6.2
// TCF 0.32% 2.68
//
strategy("M.H Pee indicators", overlay=true)
use = input(defval="TDI", title="Use Indicator", type=input.string,
options=["TDI","TCF","TTF","TII"])
src = close
//
// TDI
//
length = input(title="Length", type=input.integer, defval=20)
mom = change(close, length)
tdi = abs(sum(mom, length)) - sum(abs(mom), length * 2) + sum(abs(mom), length)
// Direction Indicator
tdiDirection = sum(mom, length)
tdiLong = crossover(tdiDirection, tdi)
tdiXLong = crossunder(tdiDirection, tdi)
//
// TCF
//
tcflength = input(title="Length", type=input.integer, defval=35)
plusChange(src) =>
change_1 = change(src)
change(src) > 0 ? change_1 : 0.0
minusChange(src) =>
change_1 = change(src)
change(src) > 0 ? 0.0 : -change_1
plusCF = 0.0
plusChange__1 = plusChange(src)
plusCF := plusChange(src) == 0 ? 0.0 : plusChange__1 + nz(plusCF[1])
minusCF = 0.0
minusChange__1 = minusChange(src)
minusCF := minusChange(src) == 0 ? 0.0 : minusChange__1 + nz(minusCF[1])
plusTCF = sum(plusChange(src) - minusCF, tcflength)
minusTCF = sum(minusChange(src) - plusCF, tcflength)
tcfLong = plusTCF > 0
tcfXLong = plusTCF < 0
//
// TTF
//
ttflength = input(title="Lookback Length", type=input.integer, defval=15)
hh = highest(length)
ll = lowest(length)
buyPower = hh - nz(ll[length])
sellPower = nz(hh[length]) - ll
ttf = 200 * (buyPower - sellPower) / (buyPower + sellPower)
ttfLong = crossover(ttf, 100)
ttfXLong = crossunder(ttf, -100)
//
// TII
//
majorLength = input(title="Major Length", type=input.integer, defval=60)
minorLength = input(title="Minor Length", type=input.integer, defval=30)
upperLevel = input(title="Upper Level", type=input.integer, defval=80)
lowerLevel = input(title="Lower Level", type=input.integer, defval=20)
sma = sma(src, majorLength)
positiveSum = 0.0
negativeSum = 0.0
for i = 0 to minorLength - 1 by 1
price = nz(src[i])
avg = nz(sma[i])
positiveSum := positiveSum + (price > avg ? price - avg : 0)
negativeSum := negativeSum + (price > avg ? 0 : avg - price)
negativeSum
tii = 100 * positiveSum / (positiveSum + negativeSum)
tiiLong = crossover(tii, 80)
tiiXLong = crossunder(tii,80)
//
// LOGIC
//
enterLong = (use == "TDI" and tdiLong) or (use == "TCF" and tcfLong) or (use == "TTF" and ttfLong) or (use == "TII" and tiiLong)
exitLong = (use == "TDI" and tdiXLong) or (use == "TCF" and tcfXLong) or (use == "TTF" and ttfXLong) or (use == "TII" and tiiXLong)
// Time range for Back Testing
btStartYear = input(title="Back Testing Start Year", type=input.integer, defval=2016)
btStartMonth = input(title="Back Testing Start Month", type=input.integer, defval=1)
btStartDay = input(title="Back Testing Start Day", type=input.integer, defval=1)
startTime = timestamp(btStartYear, btStartMonth, btStartDay, 0, 0)
btStopYear = input(title="Back Testing Stop Year", type=input.integer, defval=2028)
btStopMonth = input(title="Back Testing Stop Month", type=input.integer, defval=12)
btStopDay = input(title="Back Testing Stop Day", type=input.integer, defval=31)
stopTime = timestamp(btStopYear, btStopMonth, btStopDay, 0, 0)
window() => time >= startTime and time <= stopTime ? true : false
riskPerc = input(title="Max Position %", type=input.float, defval=20, step=0.5)
maxLossPerc = input(title="Max Loss Risk %", type=input.float, defval=5, step=0.25)
// Average True Range (ATR) measures market volatility.
// We use it for calculating position sizes.
atrLen = input(title="ATR Length", type=input.integer, defval=14)
stopOffset = input(title="Stop Offset", type=input.float, defval=1.5, step=0.25)
limitOffset = input(title="Limit Offset", type=input.float, defval=1.0, step=0.25)
atrValue = atr(atrLen)
// Calculate position size
maxPos = floor((strategy.equity * (riskPerc/100)) / src)
// The position sizing algorithm is based on two parts:
// a certain percentage of the strategy's equity and
// the ATR in currency value.
riskEquity = (riskPerc / 100) * strategy.equity
// Translate the ATR into the instrument's currency value.
atrCurrency = (atrValue * syminfo.pointvalue)
posSize0 = min(floor(riskEquity / atrCurrency), maxPos)
posSize = posSize0 < 1 ? 1 : posSize0
if (window())
strategy.entry("Long", long=true, qty=posSize0, when=enterLong)
strategy.close_all(when=exitLong)