ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini adalah sistem analisis komprehensif yang menggabungkan beberapa indikator, terutamanya berdasarkan VAWSI, indikator kesinambungan trend dan ATR yang diubah untuk menilai trend pasaran dan kemungkinan titik balik. Strategi ini juga memperkenalkan pengiraan panjang dinamik untuk menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza. Ia menguruskan risiko dengan menetapkan hentian dan keuntungan dinamik, dan melakukan perdagangan apabila ia mengenal pasti isyarat pembalikan yang berpotensi.
Inti strategi ini adalah untuk mengukur kekuatan, tempoh dan turun naik trend pasaran melalui beberapa petunjuk tersuai, untuk mencari masa perdagangan yang terbaik. Ia sangat sesuai untuk pasaran yang mempunyai trend yang jelas, tetapi juga mengandungi mekanisme penyesuaian untuk menangani keadaan pasaran yang berbeza.
Prinsip Strategi
Indikator VAWSI: Ini adalah penunjuk asal, serupa dengan RSI, tetapi menggunakan VAWMA (volume dan ATR rata-rata bergerak bertimbangan) dan bukannya RMA. Ia mengukur kekuatan trend yang baru muncul.
Penunjuk kesinambungan trend: satu lagi penunjuk asal yang digunakan untuk mengukur berapa lama trend berlangsung. Ia mengira perbezaan maksimum antara data sumber dan titik tertinggi / terendah dalam panjang yang ditetapkan, kemudian mengumpul perbezaan ini dan membuat indeks kekuatan.
Versi ATR yang diubahsuai: mengambil nilai tertinggi-rendah dan sumber data-maksimum sumber data terdahulu, kemudian mengambil nilai mutlak perubahannya dan menyatu dengan data sumber.
Pengiraan panjang dinamik: Menggunakan kaedah pengiraan panjang dinamik BlackCat1402, parameter panjang indikator disesuaikan dengan keadaan pasaran.
Analisis komposit: menggabungkan bacaan VAWSI, trend berterusan dan ATR untuk menghasilkan satu indikator komposit. Angka akhir yang lebih rendah menunjukkan perubahan yang akan berlaku, dan angka yang lebih tinggi menunjukkan ketidakstabilan atau kejutan pasaran.
Dinamika Stop Loss/Profit: Dinamika Stop Loss dan Pendapatan yang dikira berdasarkan indeks komposit dan arah trend semasa.
Isyarat dagangan: Apabila harga sepenuhnya melintasi garis nilai terendah yang dikira, sistem akan mengesahkan persilangan dan menghasilkan isyarat dagangan.
Kelebihan Strategik
Analisis pelbagai dimensi: Dengan menggabungkan pelbagai petunjuk, strategi dapat menganalisis pasaran dari pelbagai sudut, meningkatkan ketepatan penilaian.
Kebolehan beradaptasi: Kalkulasi panjang dinamik membolehkan strategi menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran yang berbeza, meningkatkan fleksibiliti strategi.
Pengurusan risiko: Tetapan stop loss dan keuntungan yang dinamik membantu mengawal risiko dengan lebih baik dan menyesuaikan diri dengan perubahan pasaran.
Indeks asal: Indeks VAWSI dan trend berterusan memberikan wawasan pasaran yang unik dan mungkin menangkap isyarat yang diabaikan oleh indikator tradisional.
Mencegah pencitraan semula: menggunakan barstate.isconfirmed memastikan bahawa isyarat tidak akan ditukar semula, meningkatkan ketepatan pengukuran semula.
Kebolehsuaian: Pelbagai parameter boleh disesuaikan, membolehkan strategi menyesuaikan diri dengan pelbagai jenis perdagangan dan jangka masa.
Risiko Strategik
Kelebihan pengoptimuman: banyak parameter boleh menyebabkan pengoptimuman berlebihan dan tidak berfungsi dengan baik dalam perdagangan cakera.
Kebolehan beradaptasi pasaran: Walaupun berprestasi baik di beberapa pasaran, ia mungkin tidak sesuai untuk semua keadaan pasaran, terutamanya di pasaran yang kurang turun naik.
Kompleksiti: Kompleksiti strategi mungkin menjadikannya sukar difahami dan dipelihara, meningkatkan risiko kesilapan operasi.
Komputasi intensif: pelbagai parameter tersuai dan pengiraan dinamik boleh menyebabkan beban pengiraan yang lebih tinggi, yang mempengaruhi kelajuan pelaksanaan.
Bergantung kepada data sejarah: Strategi menggunakan banyak data sejarah untuk mengira, yang dalam beberapa kes boleh menyebabkan ketinggalan.
Arah pengoptimuman
Pengoptimuman parameter: Menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan pelbagai parameter berat dan panjang untuk meningkatkan prestasi strategi dalam keadaan pasaran yang berbeza.
Pengenalan keadaan pasaran: menambah modul pengenalan keadaan pasaran untuk menyesuaikan parameter strategi secara automatik dalam keadaan pasaran yang berbeza.
Penapisan isyarat: Memperkenalkan mekanisme penapisan tambahan, seperti tetapan kekuatan trend, untuk mengurangkan isyarat palsu.
Analisis kuantiti pertukaran: Analisis kuantiti pertukaran yang lebih mendalam, mungkin memperkenalkan pengenalan bentuk pertukaran untuk meningkatkan kebolehpercayaan isyarat.
Analisis pelbagai kerangka masa: mengintegrasikan isyarat pelbagai kerangka masa untuk meningkatkan kestabilan keputusan perdagangan.
Pengurusan risiko yang dioptimumkan: Strategi pengurusan risiko yang lebih kompleks seperti saiz kedudukan dinamik dan hentian bertingkat.
Kecekapan pengiraan: mengoptimumkan kod untuk meningkatkan kecekapan pengiraan, terutamanya apabila memproses banyak data sejarah.
ringkaskan
VAWSI dan strategi pembalikan trend yang berterusan adalah sistem perdagangan yang kompleks dan menyeluruh yang menggabungkan pelbagai petunjuk inovasi dan penyesuaian parameter dinamik. Kelebihannya terletak pada analisis pasaran dan penyesuaian diri yang pelbagai dimensi, yang membolehkannya mencari peluang pembalikan yang berpotensi dalam keadaan pasaran yang berbeza. Walau bagaimanapun, kerumitan strategi juga membawa cabaran dalam pengoptimuman berlebihan dan penyesuaian.
Dengan pengoptimuman lanjut, terutamanya dalam penyesuaian parameter, pengenalan keadaan pasaran dan pengurusan risiko, strategi ini berpotensi menjadi alat perdagangan yang kuat. Walau bagaimanapun, pengguna harus memperhatikan bahawa tidak ada strategi yang sempurna, pemantauan dan penyesuaian berterusan diperlukan. Dalam aplikasi praktikal, disarankan untuk melakukan ujian yang mencukupi pada akaun simulasi dan menggabungkan alat analisis lain dan pengetahuan pasaran untuk membuat keputusan perdagangan.
/*backtest
start: 2024-05-21 00:00:00
end: 2024-06-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("VAWSI and Trend Persistance Reversal", overlay=true, max_bars_back = 4999, process_orders_on_close = true)
//INPUTS
sltp = input.float(title = "Minimum SL/TP", defval = 5.0)
rsi_weight = input.float(title = "Wawsi weight", defval = 100.0)
half_weight= input.float(title = "Trend Persistence Weight", defval = 79.0)
atr_weight = input.float(title = "ATR Weight", defval = 20.0)
com_mult = input.float(title = "Combination Mult", defval = 1, step = .001)
smoothing = input.int(title = "Trend Persistence smooth length", defval = 3)
CycPart = input.float(1.1, step = .001, title = "Length Cycle Decimal")
src = close
hclose = request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src)
//BlackCat1402's Dynamic Length Calculation
EhlersHoDyDC(Price, CycPart) =>
// Vars:
Smooth = 0.00
Detrender = 0.00
I1 = 0.00
Q1 = 0.00
jI = 0.00
jQ = 0.00
I2 = 0.00
Q2 = 0.00
Re = 0.00
Im = 0.00
Period = 0.00
SmoothPeriod = 0.00
pi = 2 * math.asin(1)
DomCycle = 0.0
//Hilbert Transform
Smooth := bar_index > 5 ? (4 * Price + 3 * nz(Price[1]) + 2 * nz(Price[2]) + nz(Price[3])) / 10 : Smooth
Detrender := bar_index > 5 ? (.0962 * Smooth + .5769 * nz(Smooth[2]) - .5769 * nz(Smooth[4]) - .0962 * nz(Smooth[6])) * (.075 * nz(Period[1]) + .54) : Detrender
//Compute InPhase and Quadrature components
Q1 := bar_index > 5 ? (.0962 * Detrender + .5769 * nz(Detrender[2]) - .5769 * nz(Detrender[4]) - .0962 * nz(Detrender[6])) * (.075 * nz(Period[1]) + .54) : Q1
I1 := bar_index > 5 ? nz(Detrender[3]) : I1
//Advance the phase of I1 and Q1 by 90 degrees
jI := (.0962 * I1 + .5769 * nz(I1[2]) - .5769 * nz(I1[4]) - .0962 * nz(I1[6])) * (.075 * nz(Period[1]) + .54)
jQ := (.0962 * Q1 + .5769 * nz(Q1[2]) - .5769 * nz(Q1[4]) - .0962 * nz(Q1[6])) * (.075 * nz(Period[1]) + .54)
//Phasor addition for 3 bar averaging
I2 := I1 - jQ
Q2 := Q1 + jI
//Smooth the I and Q components before applying the discriminator
I2 := .2 * I2 + .8 * nz(I2[1])
Q2 := .2 * Q2 + .8 * nz(Q2[1])
//Homodyne Discriminator
Re := I2 * nz(I2[1]) + Q2 * nz(Q2[1])
Im := I2 * nz(Q2[1]) - Q2 * nz(I2[1])
Re := .2 * Re + .8 * nz(Re[1])
Im := .2 * Im + .8 * nz(Im[1])
Period := Im != 0 and Re != 0 ? 2 * pi / math.atan(Im / Re) : Period
Period := Period > 1.5 * nz(Period[1]) ? 1.5 * nz(Period[1]) : Period
Period := Period < .67 * nz(Period[1]) ? .67 * nz(Period[1]) : Period
//Limit Period to be within the bounds of 6 bar and 50 bar cycles
Period := Period < 6 ? 6 : Period
Period := Period > 50 ? 50 : Period
Period := .2 * Period + .8 * nz(Period[1])
SmoothPeriod := .33 * Period + .67 * nz(SmoothPeriod[1])
//it can add filter to Period here
DomCycle := math.ceil(CycPart * SmoothPeriod) > 34 ? 34 : math.ceil(CycPart * SmoothPeriod) < 1 ? 1 : math.ceil(CycPart * SmoothPeriod)
DomCycle
wma(src, length) =>
wma = 0.0
sum = 0.0
norm = length * (length + 1) / 2
for i = 0 to length - 1
sum := sum + src[i] * (length - i)
wma := sum / norm
length = math.round(math.ceil(EhlersHoDyDC(hclose,CycPart)))
// Traditional Function initialization
highest_custom(src, length) =>
x = src
for i = 0 to math.min(length, 4999)
if src[i] > x
x := src[i]
x
lowest_custom(src, length) =>
x = src
for i = 0 to math.min(length, 4999)
if src[i] < x
x := src[i]
x
rma(src, len) =>
sum = 0.0
for i = 0 to len - 1
math.min(1, len)
sum += src[i]
rma = sum / len
rma := nz(rma[1]) * (len - 1) / len + src / len
sma(src, length) =>
math.sum(src, length) / length
hln(src, length) =>
TR = math.max(math.abs(src - src[1]), high - low)
TR := src / math.abs(ta.change(rma(TR, length)))
TR := (1 / TR) * 100
vawma(src, length) =>
atr = ta.atr(1)
aavg = sma(atr, length)
vavg = sma(volume, length)
weighted_sum = 0.0
sum_weights = 0.0
weighted = 0.0
for i = 0 to length
weight = ((volume[i] / vavg + (atr[i]) / aavg) / 2)
weighted_sum += src[i] * weight
sum_weights += weight
a = (weighted_sum / sum_weights)
vawsi(src, len) =>
rmaUp = vawma(math.max(ta.change(src), 0), len)
rmaDown = vawma(-math.min(ta.change(src), 0), len)
rsi = 100 - (100 / (1 + rmaUp / rmaDown))
trendPersistence(src, length, smoothing) =>
trendu = math.abs(src - highest_custom(src, length))
trendd = math.abs(src - lowest_custom(src, length))
trendu := wma(trendu, smoothing)
trendd := wma(trendd, smoothing)
trendu := ta.change(ta.cum(trendu))
trendd := ta.change(ta.cum(trendd))
trend = wma(math.max(trendu, trendd), smoothing)
rmaUp = rma(math.max(ta.change(trend), 0), length)
rmaDown = rma(-math.min(ta.change(trend), 0), length)
rsi = 100 - (100 / (1 + rmaUp / rmaDown))
//Strategy Calculations
sl = ((100 - sltp) / 100) * close
tp = ((100 + sltp) / 100) * close
var bool crossup = na
var bool crossdown = na
var float dir = na
var float BearGuy = 0
BullGuy = ta.barssince(crossup or crossdown)
if na(BullGuy)
BearGuy += 1
else
BearGuy := math.min(BullGuy, 4999)
rsiw = rsi_weight / 100
cew = half_weight / 100
atrw = atr_weight / 100
atr = hln(hclose, length) * atrw
ce = 1 / trendPersistence(hclose, length, smoothing)
com = 1 / math.max(math.abs(vawsi(hclose, length) - 50) * 2, 20)
comfin = (((com * rsiw) + (ce * cew) - atr)) * com_mult
lower = highest_custom(math.min((math.max(highest_custom(src, BearGuy) * (1 - comfin), sl)), src[1]), BearGuy)
upper = lowest_custom(math.max((math.min(lowest_custom(src, BearGuy) * (1 + comfin), tp)), src[1]), BearGuy)
var float thresh = na
if na(thresh)
thresh := lower
if na(dir)
dir := 1
if crossdown
dir := -1
if crossup
dir := 1
if dir == 1
thresh := lower
if dir == -1
thresh := upper
crossup := ta.crossover(hclose, thresh) and barstate.isconfirmed
crossdown := ta.crossunder(hclose, thresh) and barstate.isconfirmed
//STRATEGY
if crossup
strategy.entry("long", strategy.long)
if crossdown
strategy.entry("Short", strategy.short)
//PLOTTING
col = hclose > thresh ? color.lime : color.red
plot(thresh, linewidth = 2, color = color.new(col[1], 0))