Strategi pelacakan tren dinamis


Tanggal Pembuatan: 2023-12-11 15:43:42 Akhirnya memodifikasi: 2023-12-11 15:43:42
menyalin: 3 Jumlah klik: 731
1
fokus pada
1621
Pengikut

Strategi pelacakan tren dinamis

Ringkasan

Gagasan utama dari strategi ini adalah untuk mengikuti tren pasar secara dinamis, membeli saat tren naik, dan menjual saat tren turun. Ini menilai arah tren dengan menghitung kombinasi dari beberapa indikator, seperti regresi linier, Hull Moving Average yang dimodifikasi, dan sebagainya.

Prinsip Strategi

Strategi ini menggunakan beberapa indikator teknis untuk menilai arah tren. Pertama, ia menghitung saluran rentang, yang batas atas dan bawahnya dihitung berdasarkan rata-rata bergerak sederhana close dan parameter input. Kemudian, ia menghitung rata-rata bergerak Hull yang telah dimodifikasi, yang dianggap lebih akurat dalam menggambarkan tren. Selain itu, ia menghitung indikator regresi linier.

Untuk mengurangi sinyal yang salah, strategi ini juga merancang beberapa filter. Misalnya, menggunakan EMA untuk menilai apakah ada tren turun, dan menggunakan indikator jendela untuk menilai perubahan RSI.

Pada entry dan stop loss, strategi ini mencatat harga pembukaan posisi terakhir dan menetapkan persentase stop loss. Misalnya, jika harga pembukaan posisi terakhir adalah \( 100, maka target stop loss adalah \) 102 dan harga stop loss adalah $ 95. Ini memungkinkan pelacakan dinamis.

Analisis Keunggulan

Strategi ini memiliki beberapa keuntungan:

  1. Dengan cara ini, Anda dapat dengan mudah menangkap arah dari garis yang lebih panjang.
  2. Penggunaan beberapa filter untuk mengurangi kebisingan dan menghindari perdagangan yang sering terjadi pada saat gempa.
  3. Mengatur posisi stop loss secara otomatis untuk melacak tren;
  4. Dengan optimasi parameter, kombinasi parameter optimal dapat ditemukan secara otomatis.

Analisis risiko

Strategi ini juga memiliki beberapa risiko:

  1. Masih belum bisa sepenuhnya menghindari risiko terjerumus ke dalam kondisi yang tidak menguntungkan. Jika terjadi pergeseran tren, kemungkinan akan ada kerugian besar.
  2. Pengaturan parameter yang tidak tepat dapat menyebabkan kinerja kebijakan yang buruk. Anda perlu mencari kombinasi parameter yang optimal dengan mengoptimalkan.
  3. Waktu pemrosesan data yang terlalu lama dapat menyebabkan lag sinyal. Perhitungan indikator perlu dioptimalkan agar secepat mungkin dapat dilakukan secara real time.

Untuk mengontrol risiko, Anda dapat mengatur stop loss, trail stop, atau menggunakan opsi untuk mengunci keuntungan. Selain itu, Anda harus melakukan pengujian berulang pada kombinasi parameter untuk menemukan rentang parameter yang dapat diandalkan.

Arah optimasi

Strategi ini dapat dioptimalkan dalam beberapa hal:

  1. Ini adalah salah satu cara yang paling efektif untuk memprediksi tren, dengan menguji kombinasi indikator yang lebih banyak dan mencari cara yang lebih dapat diandalkan untuk menilai tren.
  2. Menyesuaikan berbagai parameter untuk menemukan parameter yang optimal;
  3. Optimalkan filter sinyal untuk menemukan keseimbangan antara kebisingan dan lag.
  4. Cobalah untuk membuat aturan perdagangan secara otomatis dengan cara seperti pembelajaran mesin.

Dalam proses optimasi, harus dimanfaatkan untuk mengevaluasi kualitas sinyal dan stabilitas strategi. Optimasi hanya dapat diterapkan pada platform yang telah diverifikasi.

Meringkaskan

Strategi ini overall adalah strategi trend tracking yang baik. Strategi ini menggunakan beberapa indikator untuk menilai tren, mengatur filter untuk mengurangi sinyal yang salah, dan dapat secara otomatis menyesuaikan tren tracking stop loss. Jika parameternya disetel dengan benar, strategi ini dapat berhasil menangkap tren garis tengah.

Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
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/
// © RafaelZioni

//@version=4
strategy(title = " BTC 15 min", overlay = true, pyramiding=1,initial_capital = 10000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 20, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="all", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
price = close
length8 = input(30,title = 'length of channel')
upmult = input(title = 'upper percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)
lowmult = input(title = 'lower percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)

basis = sma(close, length8)

vup = upmult * price / 100
vlow = lowmult * price / 100

upper = basis + vup
lower = basis - vlow
plot(basis, color=color.red)


//
fastLength = input(3, title="Fast filter length ", minval=1)
slowLength = input(21,title="Slow filter length",  minval=1)
source=close
v1=ema(source,fastLength)
v2=ema(source,slowLength)
//

leng=1
p1=close[1]

len55 = 10
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
HTF = input("1D", type=input.resolution)
ti = change( time(HTF) ) != 0
T_c = fixnan( ti ? close : na )

vrsi = rsi(cum(change(T_c) * volume), leng)
pp=wma(vrsi,len55)

d=(vrsi[1]-pp[1])
len100 = 10
x=ema(d,len100)
//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange

//

tf10 = input("1", title = "Timeframe", type = input.resolution, options = ["1", "5", "15", "30", "60","120", "240","360","720", "D", "W"])

length = input(50, title = "Period", type = input.integer)
shift = input(1, title = "Shift", type = input.integer)

hma(_src, _length)=>
    wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
    
hma3(_src, _length)=>
    p = length/2
    wma(wma(close,p/3)*3 - wma(close,p/2) - wma(close,p),p)

b =security(syminfo.tickerid, tf10, hma3(close[1], length)[shift])
//plot(a,color=color.gray)
//plot(b,color=color.yellow)
close_price = close[0]
len = input(25)

linear_reg = linreg(close_price, len, 0)




buy=crossover(linear_reg, b) 
sell=crossunder(linear_reg, b) or crossunder(close[1],upper)
//

src2=low
src3=high
Min =input(15)
leni = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   Min / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7

l1 = wma(src2,leni)
h1 = wma(src3,leni)
//
m=(h1+l1)/2
//
len5 = 100

src5=m

//
multi = 2

mean = ema(src5, len5)  
stddev = multi * stdev(src5, len5)  
b5 = mean + stddev
s5 = mean - stddev


var bool long = na
var bool short = na

long :=crossover(src5, s5) 
short :=  crossunder(src5, b5)

var float last_open_long = na
var float last_open_short = na

last_open_long := long ? close : nz(last_open_long[1])
last_open_short := short ? close : nz(last_open_short[1])


entry_value =last_open_long
entry_value1=last_open_short

r=100
//
highb = highest(entry_value1, r)  
lowb = lowest(entry_value, r)  
d5 = highb - lowb  
me = (highb + lowb) / 2  
h4 = highb - d5 * 0.236  
c3 = highb - d5 * 0.382  
c4 = highb - d5 * 0.618  
l4 = highb - d5 * 0.764  
//
col2 = close >= me ? color.lime : color.red
       
p5 = plot(upper, color=col2)
p2 = plot(lower, color=col2)
fill(p5, p2,color=col2)
// Conditions

longCond = bool(na)
shortCond = bool(na)
longCond := crossover(zx,0) or buy 
shortCond := sell

// Count your long short conditions for more control with Pyramiding

sectionLongs = 0
sectionLongs := nz(sectionLongs[1])
sectionShorts = 0
sectionShorts := nz(sectionShorts[1])

if longCond
    sectionLongs := sectionLongs + 1
    sectionShorts := 0
    sectionShorts

if shortCond
    sectionLongs := 0
    sectionShorts := sectionShorts + 1
    sectionShorts

// Pyramiding

pyrl = 1


// These check to see your signal and cross references it against the pyramiding settings above

longCondition = longCond and sectionLongs <= pyrl
shortCondition = shortCond and sectionShorts <= pyrl

// Get the price of the last opened long or short

last_open_longCondition = float(na)
last_open_shortCondition = float(na)
last_open_longCondition := longCondition ? open : nz(last_open_longCondition[1])
last_open_shortCondition := shortCondition ? open : nz(last_open_shortCondition[1])

// Check if your last postion was a long or a short

last_longCondition = float(na)
last_shortCondition = float(na)
last_longCondition := longCondition ? time : nz(last_longCondition[1])
last_shortCondition := shortCondition ? time : nz(last_shortCondition[1])

in_longCondition = last_longCondition > last_shortCondition
in_shortCondition = last_shortCondition > last_longCondition

// Take profit

isTPl = true
//isTPs = input(false, "Take Profit Short")
tp = input(2, "Exit Profit %", type=input.float)
long_tp = isTPl and crossover(high, (1 + tp / 100) * last_open_longCondition) and longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_tp = isTPs and crossunder(low, (1 - tp / 100) * last_open_shortCondition) and 
   //shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1

// Stop Loss

isSLl = input(true,"buy Loss Long")
//isSLs = input(false, "buy Loss Short")
sl = 0.0
sl := input(5, " rebuy %", type=input.float)
long_sl = isSLl and crossunder(low, (1 - sl / 100) * last_open_longCondition) and 
   longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_sl = isSLs and crossover(high, (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition) and 
   //shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1

//
// Conditions

longCond5 = bool(na)
shortCond5 = bool(na)
longCond5 := longCondition
shortCond5 := long_tp

// 

sectionLongs5 = 0
sectionLongs5 := nz(sectionLongs5[1])
sectionShorts5 = 0
sectionShorts5 := nz(sectionShorts5[1])

if longCond5
    sectionLongs5 := sectionLongs5 + 1
    sectionShorts5 := 0
    sectionShorts5

if shortCond5
    sectionLongs5 := 0
    sectionShorts5 := sectionShorts5 + 1
    sectionShorts5

// 

pyr5 = 1


longCondition5 = longCond5 and sectionLongs5 <= pyr5
shortCondition5 = shortCond5 and sectionShorts5 <= pyr5

// Get the price of the last opened long or short

last_open_longCondition5 = float(na)
last_open_shortCondition5 = float(na)
last_open_longCondition5 := longCondition5 ? open : nz(last_open_longCondition5[1])
last_open_shortCondition5 := shortCondition5 ? open : nz(last_open_shortCondition5[1])

last_longCondition5 = float(na)
last_shortCondition5 = float(na)
last_longCondition5 := longCondition5 ? time : nz(last_longCondition5[1])
last_shortCondition5 := shortCondition5 ? time : nz(last_shortCondition5[1])

in_longCondition5 = last_longCondition5 > last_shortCondition5
in_shortCondition5 = last_shortCondition5 > last_longCondition5
//
filter=input(true)
g(v, p) => round(v * (pow(10, p))) / pow(10, p)
risk     = input(100)
leverage = input(1)
c = g((strategy.equity * leverage / open) * (risk / 100), 4)

//
l =(v1 > v2 or filter == false ) and longCondition or long_sl
//
//l = longCondition or long_sl
s=shortCondition5  
if l 
    strategy.entry("buy", strategy.long,c)
if s 
    strategy.entry("sell", strategy.short,c)


per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=5, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=50, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=50, minval=1)

tp10=input(title=" Take profit1", defval=1, minval=0.01)
tp20=input(title=" Take profit2", defval=2, minval=0.01)

strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp10), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp20), loss = los)