ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi ini adalah sistem perdagangan kuantitatif komprehensif yang menggabungkan T3 rata-rata, trend pengesanan dan mekanisme berhenti bergerak. Strategi mengenal pasti arah trend pasaran melalui T3 purata bergerak, sambil menggunakan indikator trend Lemon dan indikator TDFI untuk pengesahan isyarat, dan bekerjasama dengan sistem pengurusan risiko yang menggabungkan berhenti bergerak dan berhenti tetap, untuk memahami trend dan mengawal risiko dengan berkesan.
Prinsip Strategi
Strategi ini terdiri daripada tiga bahagian utama: pengenalan trend, pengesahan isyarat, dan pengurusan risiko. Pertama, menggunakan purata bergerak T3 sebagai alat pengenalan trend utama, rata-rata T3 dengan pengiraan purata bergerak enam kali ganda, dapat mengurangkan ketinggalan dan mengekalkan kelancaran. Kedua, melalui indikator trend Lemon, mengira jarak pergerakan harga, digabungkan dengan indikator TDFI, memfilter isyarat, dan hanya menghasilkan isyarat perdagangan apabila harga menembusi jarak pergerakan dan indikator TDFI mengesahkan.
Kelebihan Strategik
- Mekanisme pengesahan isyarat berbilang meningkatkan ketepatan transaksi
- Penggunaan garis rata-rata T3 mengurangkan kesan penembusan palsu
- Sistem pengurusan risiko yang fleksibel, memberi peluang kepada trend untuk berkembang dengan melindungi keuntungan
- Menyokong penangguhan sebahagian kedudukan, yang membolehkan keuntungan dibayar secara berperingkat
- Parameter yang boleh laras dengan mudah untuk mengoptimumkan mengikut keadaan pasaran yang berbeza
Risiko Strategik
- Pengiraan garis T3 adalah rumit dan mungkin terdapat kelewatan pengiraan
- Pengesahan pelbagai isyarat mungkin menyebabkan beberapa peluang perdagangan terlewat
- Hentian bergerak mungkin dicetuskan terlalu awal semasa turun naik yang kuat
- Ia memerlukan pergerakan harga yang lebih besar untuk menghasilkan isyarat yang berkesan.
- Sinyal palsu yang sering berlaku di pasaran Forex
Arah pengoptimuman strategi
- Masukkan parameter stop loss bergerak untuk penunjuk kadar turun naik
- Tambah modul pengenalan persekitaran pasaran, menggunakan parameter yang berbeza dalam keadaan pasaran yang berbeza
- Mengoptimumkan kitaran pengiraan TDFI dan meningkatkan masa isyarat
- Pertimbangan untuk menambah faktor kuantiti pertukaran untuk pengesahan isyarat
- Penyelidikan mekanisme penyetempatan nisbah penangguhan sebahagiannya
ringkaskan
Ini adalah strategi pengesanan trend yang komprehensif yang direka dengan penggunaan gabungan pelbagai petunjuk teknikal, yang memastikan kebolehpercayaan isyarat perdagangan dan pengurusan risiko yang berkesan. Reka bentuk modular strategi ini menjadikannya mempunyai ruang skalabiliti dan pengoptimuman yang baik, sesuai sebagai kerangka asas sistem pengesanan trend jangka menengah dan jangka panjang. Dalam aplikasi praktikal, disarankan untuk menyesuaikan parameter yang dioptimumkan mengikut jenis perdagangan tertentu dan keadaan pasaran.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Lemon Trend Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Input parameters
lookbackPeriod = input.int(14, "Lookback Period")
t3Length = input.int(200, "T3 MA Length")
t3Factor = input.float(0.7, "T3 Factor", minval=0, maxval=1)
// 移动止损参数
trailingStopPct = input.float(1.5, "移动止损百分比", minval=0.1, step=0.1)
trailingStopActivationPct = input.float(1.0, "移动止损激活百分比", minval=0.1, step=0.1)
// === T3 Moving Average Function ===
t3(src, length, factor) =>
// First EMA
e1 = ta.ema(src, length)
// Second EMA
e2 = ta.ema(e1, length)
// Third EMA
e3 = ta.ema(e2, length)
// Fourth EMA
e4 = ta.ema(e3, length)
// Fifth EMA
e5 = ta.ema(e4, length)
// Sixth EMA
e6 = ta.ema(e5, length)
c1 = -factor * factor * factor
c2 = 3 * factor * factor + 3 * factor * factor * factor
c3 = -6 * factor * factor - 3 * factor - 3 * factor * factor * factor
c4 = 1 + 3 * factor + factor * factor * factor + 3 * factor * factor
t3 = c1 * e6 + c2 * e5 + c3 * e4 + c4 * e3
// Calculate T3 MA
t3ma = t3(close, t3Length, t3Factor)
plot(t3ma, "T3 MA", color=color.blue)
// === Lemon Trend Indicator ===
highLowDiff = high - low
normalizedDiff = ta.sma(highLowDiff, lookbackPeriod)
upperBand = ta.highest(high, lookbackPeriod)
lowerBand = ta.lowest(low, lookbackPeriod)
buySignal = ta.crossover(close, upperBand - normalizedDiff)
sellSignal = ta.crossunder(close, lowerBand + normalizedDiff)
// === TDFI Indicator ===
tdfiLength = input.int(14, "TDFI Length")
tdfi = ta.ema(close - close[1], tdfiLength)
tdfiSignal = ta.ema(tdfi, 9)
// Plot signals
plotshape(buySignal and tdfi > tdfiSignal and close > t3ma, "Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(sellSignal and tdfi < tdfiSignal and close < t3ma, "Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
// === Strategy Logic ===
longCondition = buySignal and tdfi > tdfiSignal and close > t3ma
shortCondition = sellSignal and tdfi < tdfiSignal and close < t3ma
// 计算移动止损价格
var float longTrailingStop = na
var float shortTrailingStop = na
// 更新移动止损价格
if (strategy.position_size > 0)
threshold = strategy.position_avg_price * (1 + trailingStopActivationPct / 100)
if (high > threshold)
stopPrice = high * (1 - trailingStopPct / 100)
if (na(longTrailingStop) or stopPrice > longTrailingStop)
longTrailingStop := stopPrice
if (strategy.position_size < 0)
threshold = strategy.position_avg_price * (1 - trailingStopActivationPct / 100)
if (low < threshold)
stopPrice = low * (1 + trailingStopPct / 100)
if (na(shortTrailingStop) or stopPrice < shortTrailingStop)
shortTrailingStop := stopPrice
// Entry orders
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
longTrailingStop := na
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
shortTrailingStop := na
// Calculate stop loss and take profit levels
longStopLoss = ta.lowest(low, lookbackPeriod)
shortStopLoss = ta.highest(high, lookbackPeriod)
// Exit conditions with fixed R:R
fixedRR = input.float(1.8, "Fixed Risk:Reward Ratio")
partialExitPct = input.float(50.0, "Partial Exit Percentage", minval=0, maxval=100) / 100
// 综合移动止损和固定止损
if (strategy.position_size > 0)
longTakeProfit = strategy.position_avg_price + (strategy.position_avg_price - longStopLoss) * fixedRR
stopPrice = na(longTrailingStop) ? longStopLoss : math.max(longStopLoss, longTrailingStop)
strategy.exit("Long Exit", "Long", qty_percent=partialExitPct, stop=stopPrice, limit=longTakeProfit)
if (strategy.position_size < 0)
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price - (shortStopLoss - strategy.position_avg_price) * fixedRR
stopPrice = na(shortTrailingStop) ? shortStopLoss : math.min(shortStopLoss, shortTrailingStop)
strategy.exit("Short Exit", "Short", qty_percent=partialExitPct, stop=stopPrice, limit=shortTakeProfit)
// 绘制移动止损线
plot(strategy.position_size > 0 ? longTrailingStop : na, "Long Trailing Stop", color=color.red, style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size < 0 ? shortTrailingStop : na, "Short Trailing Stop", color=color.red, style=plot.style_linebr)