Strategi perdagangan pelbagai jangka masa berdasarkan penunjuk mampatan
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini mewujudkan strategi kuantitatif untuk trend-tracking dan penembusan perdagangan dalam pelbagai kerangka masa dengan menggabungkan tiga penunjuk: Boom Hunter, Hull Suite, dan Volatility Oscillator. Strategi ini sesuai untuk aset digital seperti Bitcoin yang mempunyai pergerakan harga yang sangat turun naik dan mendadak.
Prinsip
Logik utama strategi ini adalah berdasarkan tiga indikator berikut:
Boom Hunter (pengembara kain): sebuah pengayun yang menggunakan teknologi pemampatan penunjuk untuk menilai isyarat beli dan jual melalui persilangan dua penunjuk (Quotient1 dan Quotient2).
Hull Suite: Satu set penunjuk rata-rata bergerak yang merata, untuk menilai arah trend melalui hubungan antara rel tengah dan rel atas dan bawah.
Oscillator kadar turun naikIa adalah sebuah penunjuk pengayun yang mengukur pergerakan harga.
Logik masuk untuk strategi ini adalah, apabila kedua-dua penunjuk Quotient pemburu kain berlaku ke atas atau ke bawah bersilang, harga akan menembusi rantaian tengah Hull dan berlawanan dengan rantaian atas atau bawah, meanwhile penunjuk kadar turun naik berada di kawasan overbought oversold. Ini dapat menyaring beberapa isyarat penembusan palsu dan meningkatkan ketepatan masuk.
Hentikan kerugian ditetapkan dengan mencari lembah atau puncak terendah dalam jangka masa tertentu (default 20 K-line), dan keuntungan diperoleh dengan peratusan hentikan kerugian dengan peratusan hentikan konfigurasi (default 3x). Kedudukan dihitung berdasarkan peratusan dari jumlah aset akaun (default 3%) dan markah hentikan kerugian untuk mata wang tertentu.
Kelebihan
- Mengambil isyarat perdagangan utama dalam harga dengan menggunakan teknik penekanan penekanan untuk meningkatkan kebarangkalian keuntungan
- Pengesahan gabungan pelbagai indikator, mengelakkan penembusan palsu, menilai arah trend dengan tepat
- Tetapan Stop Loss Dinamik, Pengesanan Trend yang Menghadapi Risiko
- Menggunakan indikator kadar turun naik untuk memastikan perdagangan dalam persekitaran yang bergelombang tinggi
- Analisis jangka masa berbilang untuk meningkatkan kestabilan strategi
Risiko
- Indikator pemburu kain mungkin tertekan, menyebabkan isyarat yang salah
- Hull kit akan mengalami kelewatan dan tidak dapat menjejaki perubahan harga dalam masa yang tepat
- Jika turun naik turun naik, peluang perdagangan akan hilang atau kerugian akan timbul.
Penyelesaian:
- Menyesuaikan parameter penekanan, keseimbangan sensitiviti penekanan
- Cuba gunakan purata bergerak indeks seperti EHMA sebagai gantian kepada petunjuk tengah
- Menambah petunjuk penilaian lain untuk mengelakkan ketidakselesaan kadar
Pengoptimuman
Strategi ini boleh dioptimumkan dalam beberapa aspek:
Optimumkan parameterUntuk mendapatkan kombinasi parameter yang optimum dengan mengubah parameter penunjuk seperti panjang kitaran, faktor mampatan dan sebagainya
Pengoptimuman jangka masaUji tempoh masa yang berbeza (seperti 1 minit, 5 minit, 30 minit, dan lain-lain) untuk mencari tempoh dagangan yang paling sesuai
Pengoptimuman kedudukan: Ubah saiz dan perkadaran kedudukan untuk setiap dagangan, cari penyelesaian terbaik untuk penggunaan dana
Pengoptimuman Stop Loss: Mengubah kedudukan stop loss mengikut pasangan dagangan yang berbeza untuk mencapai nisbah risiko / pulangan terbaik
Optimumkan keadaanMeningkatkan atau mengurangkan penapisan penunjuk untuk mendapatkan waktu kemasukan yang lebih tepat
ringkaskan
Strategi ini menggunakan gabungan tiga petunjuk, iaitu pemburu kain, set Hull dan pendayung kadar turun naik, untuk mencapai perdagangan trend di bawah pelbagai kerangka masa, yang dapat mengenal pasti secara berkesan pergerakan harga yang tidak dijangka, dan digunakan untuk aset digital yang mempunyai turun naik yang tinggi. Strategi ini dapat dikawal risiko, dioptimumkan dalam pelbagai aspek melalui parameter, keadaan gelombang dan hentikan kerugian, dan mempunyai kepraktisan dan skalabiliti yang kuat.
/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// Strategy based on the 3 indicators:
// - Boom Hunter Pro
// - Hull Suite
// - Volatility Oscillator
//
// Strategy was designed for the purpose of back testing.
// See strategy documentation for info on trade entry logic.
//
// Credits:
// - Boom Hunter Pro: veryfid (https://www.tradingview.com/u/veryfid/)
// - Hull Suite: InSilico (https://www.tradingview.com/u/InSilico/)
// - Volatility Oscillator: veryfid (https://www.tradingview.com/u/veryfid/)
//@version=5
strategy("Boom Hunter + Hull Suite + Volatility Oscillator Strategy", overlay=false, initial_capital=1000, currency=currency.NONE, max_labels_count=500, default_qty_type=strategy.cash, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.01)
// =============================================================================
// STRATEGY INPUT SETTINGS
// =============================================================================
// ---------------
// Risk Management
// ---------------
swingLength = input.int(20, "Swing High/Low Lookback Length", group='Strategy: Risk Management', tooltip='Stop Loss is calculated by the swing high or low over the previous X candles')
accountRiskPercent = input.float(3, "Account percent loss per trade", step=0.1, group='Strategy: Risk Management', tooltip='Each trade will risk X% of the account balance')
profitFactor = input.float(3, "Profit Factor (R:R Ratio)", step = 0.1, group='Strategy: Risk Management')
// ----------
// Date Range
// ----------
start_year = input.int(title='Start Date', defval=2022, minval=2010, maxval=3000, group='Strategy: Date Range', inline='1')
start_month = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='1', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
start_date = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='1', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31])
end_year = input.int(title='End Date', defval=2023, minval=1800, maxval=3000, group='Strategy: Date Range', inline='2')
end_month = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='2', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
end_date = input.int(title='', defval=1, group='Strategy: Date Range', inline='2', options = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31])
in_date_range = true
// =============================================================================
// INDICATORS
// =============================================================================
// ---------------
// Boom Hunter Pro
// ---------------
square = input.bool(true, title='Square Line?', group='Main Settings')
//Quotient
LPPeriod = input.int(6, title='Quotient | LPPeriod', inline='quotient', group='EOT 1 (Main Oscillator)')
K1 = input.int(0, title='K1', inline='quotient', group='EOT 1 (Main Oscillator)')
esize = 60 //, title = "Size", inline = "quotient2", group = "EOT 1 (Main Oscillator)")
ey = 50 //, title = "Y axis", inline = "quotient2", group = "EOT 1 (Main Oscillator)")
trigno = input.int(1, 'Trigger Length', group='EOT 1 (Main Oscillator)', inline='quotient2')
trigcol = input.color(color.white, title='Trigger Color:', group='EOT 1 (Main Oscillator)', inline='q2')
// EOT 2
//Inputs
LPPeriod2 = input.int(28, title='LPPeriod2', group='EOT 2 (Red Wave)', inline='q2')
K22 = input.float(0.3, title='K2', group='EOT 2 (Red Wave)', inline='q2')
//EOT 1
//Vars
alpha1 = 0.00
HP = 0.00
a1 = 0.00
b1 = 0.00
c1 = 0.00
c2 = 0.00
c3 = 0.00
Filt = 0.00
Peak = 0.00
X = 0.00
Quotient1 = 0.00
pi = 2 * math.asin(1)
//Highpass filter cyclic components
//whose periods are shorter than 100 bars
alpha1 := (math.cos(.707 * 2 * pi / 100) + math.sin(.707 * 2 * pi / 100) - 1) / math.cos(.707 * 2 * pi / 100)
HP := (1 - alpha1 / 2) * (1 - alpha1 / 2) * (close - 2 * nz(close[1]) + nz(close[2])) + 2 * (1 - alpha1) * nz(HP[1]) - (1 - alpha1) * (1 - alpha1) * nz(HP[2])
//SuperSmoother Filter
a1 := math.exp(-1.414 * pi / LPPeriod)
b1 := 2 * a1 * math.cos(1.414 * pi / LPPeriod)
c2 := b1
c3 := -a1 * a1
c1 := 1 - c2 - c3
Filt := c1 * (HP + nz(HP[1])) / 2 + c2 * nz(Filt[1]) + c3 * nz(Filt[2])
//Fast Attack - Slow Decay Algorithm
Peak := .991 * nz(Peak[1])
if math.abs(Filt) > Peak
Peak := math.abs(Filt)
Peak
//Normalized Roofing Filter
if Peak != 0
X := Filt / Peak
X
Quotient1 := (X + K1) / (K1 * X + 1)
// EOT 2
//Vars
alpha1222 = 0.00
HP2 = 0.00
a12 = 0.00
b12 = 0.00
c12 = 0.00
c22 = 0.00
c32 = 0.00
Filt2 = 0.00
Peak2 = 0.00
X2 = 0.00
Quotient4 = 0.00
alpha1222 := (math.cos(.707 * 2 * pi / 100) + math.sin(.707 * 2 * pi / 100) - 1) / math.cos(.707 * 2 * pi / 100)
HP2 := (1 - alpha1222 / 2) * (1 - alpha1222 / 2) * (close - 2 * nz(close[1]) + nz(close[2])) + 2 * (1 - alpha1222) * nz(HP2[1]) - (1 - alpha1222) * (1 - alpha1222) * nz(HP2[2])
//SuperSmoother Filter
a12 := math.exp(-1.414 * pi / LPPeriod2)
b12 := 2 * a12 * math.cos(1.414 * pi / LPPeriod2)
c22 := b12
c32 := -a12 * a12
c12 := 1 - c22 - c32
Filt2 := c12 * (HP2 + nz(HP2[1])) / 2 + c22 * nz(Filt2[1]) + c32 * nz(Filt2[2])
//Fast Attack - Slow Decay Algorithm
Peak2 := .991 * nz(Peak2[1])
if math.abs(Filt2) > Peak2
Peak2 := math.abs(Filt2)
Peak2
//Normalized Roofing Filter
if Peak2 != 0
X2 := Filt2 / Peak2
X2
Quotient4 := (X2 + K22) / (K22 * X2 + 1)
q4 = Quotient4 * esize + ey
//Plot EOT
q1 = Quotient1 * esize + ey
trigger = ta.sma(q1, trigno)
Plot3 = plot(trigger, color=trigcol, linewidth=2, title='Quotient 1')
Plot44 = plot(q4, color=color.new(color.red, 0), linewidth=2, title='Quotient 2')
// ----------
// HULL SUITE
// ----------
//INPUT
src = input(close, title='Source')
modeSwitch = input.string('Hma', title='Hull Variation', options=['Hma', 'Thma', 'Ehma'])
length = input(200, title='Length(180-200 for floating S/R , 55 for swing entry)')
lengthMult = input(2.4, title='Length multiplier (Used to view higher timeframes with straight band)')
useHtf = input(false, title='Show Hull MA from X timeframe? (good for scalping)')
htf = input.timeframe('240', title='Higher timeframe')
//FUNCTIONS
//HMA
HMA(_src, _length) =>
ta.wma(2 * ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
//EHMA
EHMA(_src, _length) =>
ta.ema(2 * ta.ema(_src, _length / 2) - ta.ema(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
//THMA
THMA(_src, _length) =>
ta.wma(ta.wma(_src, _length / 3) * 3 - ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), _length)
//SWITCH
Mode(modeSwitch, src, len) =>
modeSwitch == 'Hma' ? HMA(src, len) : modeSwitch == 'Ehma' ? EHMA(src, len) : modeSwitch == 'Thma' ? THMA(src, len / 2) : na
//OUT
_hull = Mode(modeSwitch, src, int(length * lengthMult))
HULL = useHtf ? request.security(syminfo.ticker, htf, _hull) : _hull
MHULL = HULL[0]
SHULL = HULL[2]
//COLOR
hullColor = MHULL > SHULL ? color.green : color.red
//PLOT
///< Frame
Fi1 = plot(-10, title='MHULL', color=hullColor, linewidth=2)
// -----------------
// VOLUME OSCILLATOR
// -----------------
volLength = input(80)
spike = close - open
x = ta.stdev(spike, volLength)
y = ta.stdev(spike, volLength) * -1
volOscCol = spike > x ? color.green : spike < y ? color.red : color.gray
plot(-30, color=color.new(volOscCol, transp=0), linewidth=2)
// =============================================================================
// STRATEGY LOGIC
// =============================================================================
// Boom Hunter Pro entry conditions
boomLong = ta.crossover(trigger, q4)
boomShort = ta.crossunder(trigger, q4)
// Hull Suite entry conditions
hullLong = MHULL > SHULL and close > MHULL
hullShort = MHULL < SHULL and close < SHULL
// Volatility Oscillator entry conditions
volLong = spike > x
volShort = spike < y
inLong = strategy.position_size > 0
inShort = strategy.position_size < 0
longCondition = boomLong and hullLong and volLong and in_date_range
shortCondition = boomShort and hullShort and volShort and in_date_range
swingLow = ta.lowest(source=low, length=swingLength)
swingHigh = ta.highest(source=high, length=swingLength)
atr = ta.atr(14)
longSl = math.min(close - atr, swingLow)
shortSl = math.max(close + atr, swingHigh)
longStopPercent = math.abs((1 - (longSl / close)) * 100)
shortStopPercent = math.abs((1 - (shortSl / close)) * 100)
longTpPercent = longStopPercent * profitFactor
shortTpPercent = shortStopPercent * profitFactor
longTp = close + (close * (longTpPercent / 100))
shortTp = close - (close * (shortTpPercent / 100))
// Position sizing (default risk 3% per trade)
riskAmt = strategy.equity * accountRiskPercent / 100
longQty = math.abs(riskAmt / longStopPercent * 100) / close
shortQty = math.abs(riskAmt / shortStopPercent * 100) / close
if (longCondition and not inLong)
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=longQty)
strategy.exit("Long SL/TP", from_entry="Long", stop=longSl, limit=longTp, alert_message='Long SL Hit')
buyLabel = label.new(x=bar_index, y=high[1], color=color.green, style=label.style_label_up)
label.set_y(id=buyLabel, y=-40)
label.set_tooltip(id=buyLabel, tooltip="Risk Amt: " + str.tostring(riskAmt) + " Qty: " + str.tostring(longQty) + " Swing low: " + str.tostring(swingLow) + " Stop Percent: " + str.tostring(longStopPercent) + " TP Percent: " + str.tostring(longTpPercent))
if (shortCondition and not inShort)
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=shortQty)
strategy.exit("Short SL/TP", from_entry="Short", stop=shortSl, limit=shortTp, alert_message='Short SL Hit')
sellLabel = label.new(x=bar_index, y=high[1], color=color.red, style=label.style_label_up)
label.set_y(id=sellLabel, y=-40)
label.set_tooltip(id=sellLabel, tooltip="Risk Amt: " + str.tostring(riskAmt) + " Qty: " + str.tostring(shortQty) + " Swing high: " + str.tostring(swingHigh) + " Stop Percent: " + str.tostring(shortStopPercent) + " TP Percent: " + str.tostring(shortTpPercent))