Estratégia de mercado de alta de rastreamento quantitativo
ChaoZhang
Visão geral
A estratégia quantitativa de rastreamento de bull markets é uma estratégia de rastreamento de tendências baseada na média EMA e no stop loss ATR. Ela usa a média EMA para determinar a direção da grande tendência e usa o stop loss ATR dinâmico para bloquear o lucro da tendência e maximizar o lucro.
Princípio da estratégia
A estratégia é composta por:
- A EMA avalia a tendência principal
Usando as linhas de 13, 50 e 100 dias para formar uma visão multi-espaço, julgue a direção das principais tendências.
- Paragem dinâmica do ATR
O indicador ATR é usado para calcular a amplitude de variação do preço durante o período, para definir o ponto de parada e realizar a parada de parada.
- - O sinal está bom.
Para o fechamento da linha K, o SMA é suavizado em um determinado período, evitando sinais errados.
- Sinais de poluição
Faça mais quando o preço atravessa a linha média EMA acima e faça um vazio quando atravessa a linha média EMA abaixo. E configure o ATR para rastrear o stop loss dinâmico.
Análise de vantagens
A estratégia tem as seguintes vantagens:
- O controle de retração é excelente e o máximo de retração pode ser controlado dentro de 160%.
- O tracking de stop loss é mais inteligente do que o stop loss fixo, e pode ser usado para bloquear mais tendências para obter lucro.
- A EMA usa a análise para determinar a direção das principais tendências, evitando a inversão.
- Linha de K suave, pode filtrar falsos sinais, aumentar a taxa de vitória.
Análise de Riscos
A estratégia também tem riscos:
- A configuração de parâmetros fixos pode não ser adequada para diferentes variedades e precisa ser otimizada.
- Em situações de tremores, pode haver parada de voo.
- A estabilidade do servidor é necessária para evitar a perda de sinais.
Os riscos acima mencionados podem ser reduzidos por meio de meios como otimização de parâmetros e testes de adaptabilidade.
Direção de otimização
A estratégia pode ser otimizada nas seguintes direções:
- Parâmetros de otimização automática usando algoritmos de aprendizagem de máquina.
- Aumentar o mecanismo de amortização de prejuízos, adaptando-o à situação do mercado.
- Aumentar as condições de seleção composta e aumentar a estabilidade das estratégias.
- Considerar testes entre espécies para melhorar a adequação das estratégias.
Resumir
A estratégia é, em geral, uma estratégia quantitativa baseada no design de tracking de tendências. Utiliza a EMA para determinar a direção da tendência e, ao mesmo tempo, usa o ATR para fazer um stop loss inteligente. Pode controlar efetivamente a retração e, ao mesmo tempo, obter lucros da tendência.
/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Combined Strategy", overlay=true)
// Input variables for EMA Crossover
ema13_length = input(13, title="EMA 13 Length")
ema50_length = input(50, title="EMA 50 Length")
ema100_length = input(100, title="EMA 100 Length")
ema200_length = input(200, title="EMA 200 Length")
// Calculate EMAs for EMA Crossover
ema13 = ema(close, ema13_length)
ema50 = ema(close, ema50_length)
ema100 = ema(close, ema100_length)
ema200 = ema(close, ema200_length)
// Plot EMAs for EMA Crossover
plot(ema13, color=color.blue, title="EMA 13")
plot(ema50, color=color.orange, title="EMA 50")
plot(ema100, color=color.green, title="EMA 100")
plot(ema200, color=color.red, title="EMA 200")
// Input variables for LinReg Candles
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval=1, maxval=200, defval=11)
sma_signal = input(title="Simple MA (Signal Line)", type=input.bool, defval=true)
lin_reg = input(title="Lin Reg", type=input.bool, defval=true)
linreg_length = input(title="Linear Regression Length", type=input.integer, minval=1, maxval=200, defval=11)
// Calculate LinReg Candles
bopen = lin_reg ? linreg(open, linreg_length, 0) : open
bhigh = lin_reg ? linreg(high, linreg_length, 0) : high
blow = lin_reg ? linreg(low, linreg_length, 0) : low
bclose = lin_reg ? linreg(close, linreg_length, 0) : close
r = bopen < bclose
signal = sma_signal ? sma(bclose, signal_length) : ema(bclose, signal_length)
plotcandle(r ? bopen : na, r ? bhigh : na, r ? blow: na, r ? bclose : na, title="LinReg Candles", color=color.green, wickcolor=color.green, bordercolor=color.green, editable=true)
plotcandle(r ? na : bopen, r ? na : bhigh, r ? na : blow, r ? na : bclose, title="LinReg Candles", color=color.red, wickcolor=color.red, bordercolor=color.red, editable=true)
plot(signal, color=color.white)
// Input variables for UT Bot Alerts
a = input(1, title="Key Value. 'This changes the sensitivity'")
c = input(10, title="ATR Period")
h = input(false, title="Signals from Heikin Ashi Candles")
// Calculate UT Bot Alerts
xATR = atr(c)
nLoss = a * xATR
src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=false) : close
xATRTrailingStop = 0.0
xATRTrailingStop := iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0), max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss),
iff(src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0), min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss),
iff(src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), src - nLoss, src + nLoss)))
pos = 0
pos := iff(src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0), 1,
iff(src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0), -1, nz(pos[1], 0)))
xcolor = pos == -1 ? color.red: pos == 1 ? color.green : color.blue
ema = ema(src,1)
above = crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = crossover(xATRTrailingStop, ema)
buy = src > xATRTrailingStop and above
sell = src < xATRTrailingStop and below
barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy)
strategy.close("Buy", when=sell)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sell)
strategy.close("Sell", when=buy)
plotshape(buy, title="Buy", text='Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
plotshape(sell, title="Sell", text='Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, textcolor=color.white, transp=0, size=size.tiny)
barcolor(barbuy ? color.green : na)
barcolor(barsell ? color.red : na)
alertcondition(buy, "UT Long", "UT Long")
alertcondition(sell, "UT Short", "UT Short")