ChaoZhang
Visão geral
Esta estratégia é um sistema de negociação quantitativa integrado que combina a linha média T3, o acompanhamento de tendências e o mecanismo de parada móvel. A estratégia identifica a direção da tendência do mercado através da média móvel T3, ao mesmo tempo em que usa o indicador de tendência Lemon e o indicador TDFI para a confirmação de sinais, e funciona com o sistema de gerenciamento de risco combinado com a parada móvel e a parada fixa, para obter a captação da tendência e o controle efetivo do risco.
Princípio da estratégia
O núcleo da estratégia contém três partes principais: identificação de tendências, confirmação de sinais e gerenciamento de risco. Primeiro, o uso da média móvel T3 como principal ferramenta de identificação de tendências, a média T3 é calculada através de uma média móvel de índice hexagonal, que é capaz de reduzir efetivamente o atraso e manter a suavidade. Em seguida, o indicador de tendência Lemon calcula a faixa de flutuação dos preços, em combinação com o indicador TDFI, para filtrar os sinais de negociação, que só é produzido quando o preço quebra a faixa de flutuação e o indicador TDFI é confirmado.
Vantagens estratégicas
- Mecanismo de confirmação de múltiplos sinais melhora a precisão das transações
- O uso da linha média T3 diminui o efeito de falsas rupturas
- Um sistema de gestão de risco flexível, capaz de dar espaço suficiente para a tendência enquanto protege os lucros
- Apoio a paralisação parcial de posições, que permite a realização de lucros em etapas
- Parâmetros ajustáveis para otimização de acordo com diferentes cenários de mercado
Risco estratégico
- T3 mediano de linha de cálculo complexo, pode haver um atraso de cálculo
- A confirmação de múltiplos sinais pode levar a oportunidades de negociação perdidas
- A parada móvel pode ser desencadeada prematuramente em situações de forte volatilidade
- É preciso uma grande oscilação de preços para produzir um sinal eficaz.
- Falsos sinais podem ser frequentes no mercado horizontal
Direção de otimização da estratégia
- Introdução de um indicador de volatilidade para ajustar o parâmetro de stop loss móvel
- Adição de módulos de reconhecimento de cenários de mercado, usando diferentes parâmetros em diferentes condições de mercado
- Otimização do ciclo de cálculo dos indicadores TDFI, melhorando a atualização dos sinais
- Considere adicionar um fator de volume de transação para a confirmação de sinal
- Mecanismos de ajuste de proporção de suspensão parcial de auto-adaptação
Resumir
Trata-se de uma estratégia de acompanhamento de tendências abrangente, que garante a confiabilidade dos sinais de negociação, ao mesmo tempo em que permite um gerenciamento eficaz do risco, através da utilização conjunta de múltiplos indicadores técnicos. O design modular da estratégia permite uma boa escalabilidade e espaço de otimização, adequando-se como uma estrutura básica para sistemas de acompanhamento de tendências a médio e longo prazo.
/*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)