Strategi dagangan arah aliran dinamik berdasarkan beberapa tempoh masa Eksponen Hurst dan anjakan Fibonacci

HURST FIBONACCI RSI MTF RR SL TP ATR
Tarikh penciptaan: 2025-02-20 16:59:37 Akhirnya diubah suai: 2025-02-20 16:59:37
Salin: 2 Bilangan klik: 393
2
fokus pada
319
Pengikut

Strategi dagangan arah aliran dinamik berdasarkan beberapa tempoh masa Eksponen Hurst dan anjakan Fibonacci Strategi dagangan arah aliran dinamik berdasarkan beberapa tempoh masa Eksponen Hurst dan anjakan Fibonacci

Gambaran keseluruhan

Ini adalah strategi perdagangan kitaran masa yang inovatif yang menggabungkan indeks Hurst Exponent dan tahap penarikan Fibonacci. Strategi ini menilai ciri-ciri trend pasaran dengan mengira indeks Hurst dalam tempoh masa yang berbeza dan mengidentifikasi peluang perdagangan yang berpotensi dengan tahap harga Fibonacci yang penting. Strategi ini menggunakan kerangka pengurusan risiko yang ketat, termasuk nisbah risiko tetap, nisbah keuntungan dan kerugian sasaran, dan had frekuensi perdagangan harian dan keseluruhan.

Prinsip Strategi

Logik utama strategi ini adalah berdasarkan dua komponen utama:

  1. Indeks Herst untuk menilai sifat trend pasaran dengan mengira indeks Herst untuk tempoh masa semasa dan lebih tinggi. Indeks Herst lebih besar daripada 0.5 menunjukkan bahawa pasaran mempunyai trend yang berterusan, dan lebih kecil daripada 0.5 menunjukkan bahawa pasaran mungkin mempunyai ciri regresi rata-rata.
  2. Menggunakan tahap pengunduran Fibonacci yang penting untuk mengira paras tertinggi dan terendah setiap hari, fokus pada dua tahap 61.8% (perpecahan emas) dan 38.2%. Timbulkan isyarat lebih banyak apabila Indeks Herst hari lebih besar daripada 0.5 dan harga menembusi tahap 61.8%; Timbulkan isyarat kosong apabila Indeks Herst hari kurang daripada 0.5 dan harga jatuh di bawah 38.2%

Kelebihan Strategik

  1. Analisis pelbagai dimensi: menyediakan pandangan pasaran yang lebih menyeluruh dengan menggabungkan analisis trend dan tahap harga dalam tempoh masa yang berbeza
  2. Pengurusan risiko yang baik: Kerangka pengurusan risiko dengan nisbah risiko tetap (~ 2%) dan nisbah keuntungan dan kerugian yang disasarkan (~ 1: 2)
  3. Kawalan frekuensi dagangan: Tetapkan had maksimum dan jumlah dagangan harian untuk mengelakkan perdagangan berlebihan
  4. Pembantu visual: Tabel maklumat mengenai perubahan warna latar belakang dan petunjuk utama untuk trend pasaran dalam masa nyata

Risiko Strategik

  1. Ketergantungan kepada keadaan pasaran: mungkin kurang baik dalam pasaran horizontal yang tidak menonjol
  2. Sensitiviti parameter: pemilihan kitaran pengiraan indeks Herst dan kitaran masa Fibonacci akan mempengaruhi prestasi strategi
  3. Kesan slippage: Mungkin menghadapi risiko slippage yang lebih besar dalam keadaan pasaran yang kurang cair
  4. Kerumitan sistem: kombinasi pelbagai komponen meningkatkan kemungkinan kegagalan strategi

Arah pengoptimuman strategi

  1. Penyesuaian parameter dinamik: boleh menyesuaikan kitaran pengiraan indeks Hurst secara automatik mengikut turun naik pasaran
  2. Menambah penapis: memperkenalkan penapis status pasaran tambahan untuk meningkatkan kualiti isyarat
  3. Pengendalian kedudukan yang optimum: Mengekalkan pengurusan kedudukan dinamik berdasarkan kadar turun naik
  4. Peningkatan mekanisme keluar: Pembangunan kaedah penetapan sasaran keuntungan yang lebih fleksibel

ringkaskan

Ini adalah strategi inovatif yang menggabungkan alat klasik analisis teknikal dengan kaedah kuantitatif moden. Dengan analisis kitaran masa yang banyak dan pengurusan risiko yang ketat, strategi ini memberi tumpuan kepada kebolehan praktikal sambil mengekalkan asas teori. Walaupun terdapat ruang untuk pengoptimuman, kerangka keseluruhan mempunyai kelonggaran yang baik dan nilai praktikal.

Kod sumber strategi
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2024-10-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"TRB_USDT"}]
*/

//@version=5
// Advanced Multi-Timeframe Trading System (Risk Managed)
// 
// Description:
// This strategy combines an approximate measure of market trending via a Hurst exponent
// calculation with Fibonacci retracement levels derived from a higher timeframe (default: Daily)
// to identify potential reversal zones and trade opportunities. The Hurst exponent is calculated
// as a rough indicator of market persistence, while the Fibonacci retracement levels provide potential
// support and resistance areas.
// 
// Signal Logic:
// - A long entry is signaled when the price crosses above the 61.8% Fibonacci level (Golden Ratio)
//   and the daily Hurst exponent is above 0.5 (suggesting a trending market).
// - A short entry is signaled when the price crosses below the 38.2% Fibonacci level and the daily Hurst
//   exponent is below 0.5.
// 
// Risk Management:
// Each trade is risk-managed with a stop-loss set at 2% below (or above for shorts) the entry price,
// and a take profit order is set to achieve a 1:2 risk-reward ratio. Position sizing is fixed at 10% of
// equity per trade. Additionally, the strategy limits trading to a maximum of 5 trades per day and 510 trades
// overall (for backtesting since 2019) to ensure a realistic number of orders.
// 
// Backtesting Parameters:
// - Initial Capital: $10,000
// - Commission: 0.1% per trade
// - Slippage: 1 tick per bar
// - Position Sizing: 10% of equity per trade
// 
// Disclaimer:
// Past performance is not indicative of future results. This strategy is experimental and is provided solely
// for educational purposes. Use caution and perform your own testing before any live deployment.
// 
// Author: [Your Name]
// Date: [Date]

strategy("Advanced Multi-Timeframe Trading System (Risk Managed)",
     overlay=true, 
     max_bars_back=500, 
     initial_capital=10000, 
     default_qty_type=strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value=10,          // 10% of equity per trade
     commission_type=strategy.commission.percent, 
     commission_value=0.1,          // 0.1% commission per trade
     slippage=1,                    // 1 tick per bar
     calc_on_order_fills=true, 
     calc_on_every_tick=true)

// ─── INPUTS ─────────────────────────────────────────────────────────────
hurstLen        = input.int(50, title="Hurst Lookback Period", minval=10)
fibTF           = input.timeframe("D", title="Fibonacci Retracement Timeframe")
maxTradesPerDay = input.int(5, title="Max Trades Per Day", minval=1)
maxTotalTrades  = input.int(510, title="Max Total Trades since 2019", minval=1)
riskPerc        = input.float(2.0, title="Risk Percent per Trade (%)", step=0.1) * 0.01  // 2% risk per trade
rrRatio         = input.float(2.0, title="Risk-Reward Ratio", step=0.1)                 // Target profit = 2x risk

// ─── FUNCTION: Approximate Hurst Exponent Calculation ──────────────────────
// This function uses a simple rescaled range method to approximate the Hurst exponent.
// Note: This is an experimental calculation and should be interpreted as a rough gauge of market trending.
calcHurst(src, len) =>
    mean   = ta.sma(src, len)
    dev    = src - mean
    cumDev = 0.0
    for i = 0 to len - 1
        cumDev := cumDev + dev[i]
    R     = ta.highest(cumDev, len) - ta.lowest(cumDev, len)
    S     = ta.stdev(src, len)
    hurst = na(S) or S == 0 ? na : math.log(R / S) / math.log(len)
    hurst

// Calculate the Hurst exponent on the current timeframe and from a higher timeframe (daily)
currHurst  = calcHurst(close, hurstLen)
dailyHurst = request.security(syminfo.tickerid, "D", calcHurst(close, hurstLen))

// ─── FIBONACCI RETRACEMENT LEVELS (WITH GOLDEN RATIO) ──────────────────────────
// Retrieve the daily high/low from the selected timeframe (default: Daily)
dHigh   = request.security(syminfo.tickerid, fibTF, high)
dLow    = request.security(syminfo.tickerid, fibTF, low)

// Define Fibonacci levels between the daily low and high.
fib_0   = dLow
fib_100 = dHigh
fib_236 = dLow + 0.236 * (dHigh - dLow)
fib_382 = dLow + 0.382 * (dHigh - dLow)
fib_500 = dLow + 0.5   * (dHigh - dLow)
fib_618 = dLow + 0.618 * (dHigh - dLow)  // Golden ratio level

// Plot the Fibonacci levels for reference.
pFib0   = plot(fib_0,   color=color.gray,   title="Fib 0%")
pFib236 = plot(fib_236, color=color.blue,   title="Fib 23.6%")
pFib382 = plot(fib_382, color=color.orange, title="Fib 38.2%")
pFib500 = plot(fib_500, color=color.purple, title="Fib 50%")
pFib618 = plot(fib_618, color=color.green,  title="Fib 61.8% (Golden Ratio)")
pFib100 = plot(fib_100, color=color.gray,   title="Fib 100%")
// Fill the area between the 61.8% and 38.2% levels to highlight the key retracement zone.
fill(pFib618, pFib382, color=color.new(color.yellow, 80), title="Fibonacci Retracement Zone")

// ─── TRADE COUNT MANAGEMENT ─────────────────────────────────────────────────
// To simulate realistic trading frequency, the strategy limits trades to a maximum of 5 per day and 510 overall.
var int tradesToday     = 0
var int globalTradeCount = 0

// Reset the daily trade counter at the start of a new day.
newDay = ta.change(time("D"))
if newDay
    tradesToday := 0

// Allow new trades only if within the daily and overall trade limits.
canTrade = (tradesToday < maxTradesPerDay) and (globalTradeCount < maxTotalTrades)

// ─── TRADING SIGNALS ─────────────────────────────────────────────────────────
// Entry conditions based on Fibonacci levels and daily Hurst conditions:
// • Long: Price crosses above the 61.8% (Golden Ratio) level and daily Hurst > 0.5.
// • Short: Price crosses below the 38.2% level and daily Hurst < 0.5.
longCond  = ta.crossover(close, fib_618) and (dailyHurst > 0.5)
shortCond = ta.crossunder(close, fib_382) and (dailyHurst < 0.5)

if longCond and canTrade
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    tradesToday      := tradesToday + 1
    globalTradeCount := globalTradeCount + 1

if shortCond and canTrade
    strategy.entry("Short", strategy.short)
    tradesToday      := tradesToday + 1
    globalTradeCount := globalTradeCount + 1

// ─── RISK MANAGEMENT: STOP-LOSS & TAKE-PROFIT ──────────────────────────────
// For active positions, define stop-loss and take profit levels based on the entry price.
// This ensures that each trade risks approximately 2% of the entry price with a target
// of 2x the risk (1:2 risk-reward ratio).
if strategy.position_size > 0
    longStop   = strategy.position_avg_price * (1 - riskPerc)
    longTarget = strategy.position_avg_price * (1 + rrRatio * riskPerc)
    strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long", stop=longStop, limit=longTarget)
if strategy.position_size < 0
    shortStop   = strategy.position_avg_price * (1 + riskPerc)
    shortTarget = strategy.position_avg_price * (1 - rrRatio * riskPerc)
    strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short", stop=shortStop, limit=shortTarget)

// ─── CHART OVERLAYS & VISUAL AIDS ────────────────────────────────────────────
// Background color indicates the daily market trend:
// Green for trending conditions (dailyHurst > 0.5) and red for less trending conditions.
bgcolor(dailyHurst > 0.5 ? color.new(color.green, 90) : color.new(color.red, 90), title="Daily Trend Background")

// Display an information table in the top-right corner to help interpret key values.
var table infoTable = table.new(position.top_right, 2, 4, border_width=1, frame_color=color.gray)
if barstate.islast
    table.cell(infoTable, 0, 0, "Current Hurst", text_color=color.white, bgcolor=color.black)
    table.cell(infoTable, 1, 0, str.tostring(currHurst, "#.###"), text_color=color.white, bgcolor=color.black)
    table.cell(infoTable, 0, 1, "Daily Hurst", text_color=color.white, bgcolor=color.black)
    table.cell(infoTable, 1, 1, str.tostring(dailyHurst, "#.###"), text_color=color.white, bgcolor=color.black)
    table.cell(infoTable, 0, 2, "Trades Today", text_color=color.white, bgcolor=color.black)
    table.cell(infoTable, 1, 2, str.tostring(tradesToday), text_color=color.white, bgcolor=color.black)
    table.cell(infoTable, 0, 3, "Global Trades", text_color=color.white, bgcolor=color.black)
    table.cell(infoTable, 1, 3, str.tostring(globalTradeCount), text_color=color.white, bgcolor=color.black)

// Optional: Add labels on the final bar to mark the key Fibonacci levels.
if barstate.islast
    label.new(bar_index, fib_618, "61.8% (Golden Ratio)", style=label.style_label_left, color=color.green, textcolor=color.white, size=size.tiny)
    label.new(bar_index, fib_382, "38.2%", style=label.style_label_left, color=color.orange, textcolor=color.white, size=size.tiny)