Strategi Sistem Dagangan Swing Index Uptrend dan Oversold

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2023-09-11 11:35:33
Tag:

Tren Menunggang dan Kembali Rata-rata dengan Hypertrend I11L

Strategi I11L Hypertrend menggunakan sistem penilaian momentum merentasi pelbagai jangka masa untuk mengenal pasti tahap oversold untuk membeli dan trend uptrend untuk berdagang.

Bagaimana Strategi Ini Bekerja

Komponen utama termasuk:

Sistem penilaian yang membandingkan EMA/SMA dalam 20 tempoh
Skor tinggi menunjukkan trend menaik, skor rendah keadaan oversold
Penyambungan skor yang digunakan sebagai isyarat masuk/keluar
Stop loss untuk melindungi keuntungan terbuka
Sasaran keuntungan tetap berdasarkan harga kemasukan

Long dimasukkan pada pembalikan oversold apabila skor crossover. Pendek diambil apabila skor crossover dalam aliran naik.

Hentian pengangkutan mengunci keuntungan sementara mengambil keuntungan keluar pada risiko / ganjaran yang ditentukan.

Manfaat Sistem I11L

Kelebihan utama pendekatan ini:

Menggabungkan bermaksud pembalikan dan trend berikut
Penarafan menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berubah
Pelbagai kerangka masa mengenal pasti titik perubahan
Trailing stop mengotomatiskan pengurusan perdagangan
Penggabungan meningkatkan pulangan dalam trend yang kuat

Sistem penilaian dinamik memberikan wawasan yang berharga untuk perdagangan kedua-dua pembalikan dan pecah.

Kelemahan dan Risiko yang Mempunyai

Walau bagaimanapun, terdapat beberapa batasan:

Pengoptimuman berlebihan mungkin pada data masa lalu
Skor berundur dan entri isyarat lewat
Pelbagai parameter untuk dikonfigurasi
Rendah kepada whipsaws dalam tempoh yang bergelombang
Tiada penapisan perdagangan untuk kebarangkalian tinggi

Metrik prestasi masa lalu boleh mengelirukan jika tidak diuji ke hadapan. Pengoptimuman dan pengurusan risiko yang berhati-hati diperlukan.

Parameter Penyesuaian Kunci

Beberapa input utama yang boleh dioptimumkan:

Bilangan EMA/SMA dalam sistem penilaian
Panjang tempoh purata
Sempadan terlampau dijual/tendensi naik
Jarak Stop Loss daripada harga
Mengambil risiko / ganjaran berganda

Strategi yang kukuh menyeimbangkan prestasi di pasaran bull, bear dan jangkauan.

Ringkasan

I11L Hypertrend menyediakan proses sistematik untuk berdagang bouncing oversold dan menunggang breakout ke atas. Dengan konfigurasi dan pengurusan risiko yang betul, pendekatan momentum ini dapat memberikan kelebihan dalam jangka panjang.

/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-04-15 00:00:00
period: 8h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// strategy("I11L Hypertrend",overlay=false, initial_capital=1000000,default_qty_value=1000000,default_qty_type=strategy.cash,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.00)
strategy.initial_capital=50000
tradingMode = input.string("Oversold or Trend", "Trading Mode", ["Oversold or Trend", "Always Buy"], tooltip="Choose the Trading Mode by trying Both in your Backtesting. I use it if one is far better then the other one.")
 
invertStrategy = tradingMode == "Trend" ? true : false
compoundingMode = input.bool(false,"Work with the total equity")
useTSL = input.bool(true,"Use a trailing SL")
useTP = input.bool(true,"Use a TP")
scoreLookbackDistance = input.int(20, step=1,title="Lookbackdistance for the Score")
scoreLoopCountTo = 20
leverage = input.float(1.0,"Leverage (x)",[20,10,5,2,1])
SL_Factor = 1 - input.float(3.0,"Risk Capital per Trade unleveraged (%)", minval=0.1, maxval=100, step=0.25) / 100 / leverage
TPFactor = input.float(1.2, step=0.1)

chooseDate = input.string(title="Select Date", defval="All available Records", options=["Start-2012","2012-Now","All available Records"],tooltip="Seperation works best for 8hr cfd markets, you might want to finetune your Settings in the past and see if the future results (2010 to now) are better then random")
dateFrom = chooseDate == "Start-2012" ? timestamp("01 Jan 1970 00:00") : chooseDate == "2012-Now" ? timestamp("01 Jan 2012 00:00") : timestamp("01 Jan 1970 00:00")
dateTo = chooseDate == "Start-2012" ? timestamp("31 Dec 2011 23:59") : chooseDate == "2012-Now" ? timestamp("31 Dec 2170 23:59") : timestamp("31 Dec 2170 23:59")
inDateRange = (time >= dateFrom) and (time < dateTo)

var disableAdditionalBuysThisDay = false
var minuteOfLastSell = 0


if(dayofmonth != dayofmonth[1])
    disableAdditionalBuysThisDay := false


longStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
    if(useTSL)
        math.max(high * SL_Factor, longStopPrice[1])
    else
        strategy.position_avg_price*SL_Factor
else
    0

if(strategy.position_size != strategy.position_size[1])
    disableAdditionalBuysThisDay := true

//Trade Logic
//isOversold
SCORE = 0
loopCount = 1
for i=0 to scoreLoopCountTo
    trendLengthAdjusted = loopCount
    loopCount := loopCount + 1 
    if(ta.ema(close,trendLengthAdjusted) / ta.sma(close,trendLengthAdjusted) > 1)
        SCORE := SCORE + 1
 
SCORE_ema50 = ta.ema(SCORE,scoreLookbackDistance)
SCORE_sma50 = ta.sma(SCORE,scoreLookbackDistance)
isOversold = ta.crossover(SCORE_sma50 / SCORE_ema50,1.0)
isTrend = ta.crossover(SCORE_ema50 / SCORE_sma50,1.0)


isBuy = isTrend or isOversold or tradingMode == "Always Buy"


if(isBuy and not(disableAdditionalBuysThisDay) and inDateRange)
    if(compoundingMode)
        strategy.entry("Buy", strategy.long, (strategy.equity / close) * leverage)
    else
        strategy.entry("Buy", strategy.long, (strategy.initial_capital / close) * leverage)


if(strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("TSL", "Buy", stop=longStopPrice)
    if(useTP) 
        strategy.close("Buy",  when=close > strategy.position_avg_price * (1 + (1 - SL_Factor) * TPFactor), comment="TP")


findTrendOrOversold(i) => ta.ema(close,i) / ta.sma(close,i)

plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(1) - 1),color = findTrendOrOversold(1) > 1 ? #6efa7b44 : #ff222244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(2) - 1),color = findTrendOrOversold(2) > 1 ? #73fa7a44 : #ff302244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(3) - 1),color = findTrendOrOversold(3) > 1 ? #78fb7944 : #ff3a2244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(4) - 1),color = findTrendOrOversold(4) > 1 ? #7cfb7844 : #ff432244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(5) - 1),color = findTrendOrOversold(5) > 1 ? #81fb7744 : #ff4b2244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(6) - 1),color = findTrendOrOversold(6) > 1 ? #85fc7644 : #ff522344)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(7) - 1),color = findTrendOrOversold(7) > 1 ? #89fc7644 : #fe592444)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(8) - 1),color = findTrendOrOversold(8) > 1 ? #8dfc7544 : #fe602544)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(9) - 1),color = findTrendOrOversold(9) > 1 ? #91fc7444 : #fe662744)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(10) - 1),color = findTrendOrOversold(10) > 1 ? #95fd7344 : #fe6b2944)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(11) - 1),color = findTrendOrOversold(11) > 1 ? #99fd7344 : #fd712b44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(12) - 1),color = findTrendOrOversold(12) > 1 ? #9dfd7244 : #fd762d44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(13) - 1),color = findTrendOrOversold(13) > 1 ? #a1fd7144 : #fd7b3044)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(14) - 1),color = findTrendOrOversold(14) > 1 ? #a4fe7144 : #fd803244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(15) - 1),color = findTrendOrOversold(15) > 1 ? #a8fe7044 : #fc853544)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(16) - 1),color = findTrendOrOversold(16) > 1 ? #abfe7044 : #fc8a3944)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(17) - 1),color = findTrendOrOversold(17) > 1 ? #affe6f44 : #fc8f3c44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(18) - 1),color = findTrendOrOversold(18) > 1 ? #b2ff6f44 : #fc933f44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(19) - 1),color = findTrendOrOversold(19) > 1 ? #b6ff6e44 : #fb984344)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(20) - 1),color = findTrendOrOversold(20) > 1 ? #b9ff6e44 : #fb9c4744) 

plot(invertStrategy ? SCORE_ema50 / SCORE_sma50 : SCORE_sma50 / SCORE_ema50, color=(invertStrategy and isTrend) or (not(invertStrategy) and isOversold) ? color.green : color.gray, linewidth=2)
plot(1,color=color.white)

Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi