Стратегия торговой системы с поднятым трендом и перепроданными индексами

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-09-11 11:35:33
Тэги:

Восходящие тенденции и среднее обратное движение с гипертенденцией I11L

Стратегия I11L Hypertrend использует систему оценки импульса в нескольких временных рамках для выявления уровней перепродажи для покупки и восходящих трендов для торговли.

Как работает стратегия

Ключевые компоненты включают:

Система оценки, сравнивающая ЭМА/СМА за 20 периодов
Высокий балл указывает на рост, низкий балл - на перепроданные условия
Кросс-версии баллов, используемых в качестве сигналов входа/выхода
Ограничение стоп-лосса для защиты открытой прибыли
Фиксированная цель получения прибыли на основе входной цены

Долгие позиции вводятся при перепроданных реверсиях, когда показатели перекрещиваются.

Последующая остановка блокирует прибыль, в то время как прибыль выходит по определенному кратному риску/прибыли.

Преимущества системы I11L

Основные преимущества этого подхода:

Сочетает в себе реверсию и тенденцию следования
Оценка адаптируется к изменяющимся рыночным условиям
Многочисленные временные рамки определяют переломные моменты
Отслеживание остановки автоматизирует управление торговлей
Соединение повышает доходность в сильных тенденциях

Динамическая система оценки предоставляет ценные сведения для торговли как с отклонениями, так и с прорывами.

Потенциальные недостатки и риски

Однако существуют некоторые ограничения:

Вероятная переоптимизация на прошлых данных
Отставание и задержка сигналов
Много параметров для настройки
Склонны к ударам в неблагоприятные периоды
Нет фильтрации торгов для высокой вероятности

Предыдущие показатели эффективности могут вводить в заблуждение, если их не протестировать в будущем.

Параметры настройки клавиш

Некоторые ключевые факторы, которые можно оптимизировать:

Количество ЕМА/СМА в системе оценки
Продолжительность периодов среднего расчета
Превышение проданности/переходный порог восходящего тренда
Расстояние стоп-лосса от цены
Принимать риск/прибыль множитель

Устойчивые стратегии балансируют производительность на бычьих, медвежьих и диапазоновых рынках.

Вкратце

I11L Hypertrend обеспечивает систематический процесс торговли перепроданными отскоками и преодоления взлетов. При правильной конфигурации и управлении рисками этот подход к импульсу может обеспечить преимущество в долгосрочной перспективе.

/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-04-15 00:00:00
period: 8h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// strategy("I11L Hypertrend",overlay=false, initial_capital=1000000,default_qty_value=1000000,default_qty_type=strategy.cash,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.00)
strategy.initial_capital=50000
tradingMode = input.string("Oversold or Trend", "Trading Mode", ["Oversold or Trend", "Always Buy"], tooltip="Choose the Trading Mode by trying Both in your Backtesting. I use it if one is far better then the other one.")
 
invertStrategy = tradingMode == "Trend" ? true : false
compoundingMode = input.bool(false,"Work with the total equity")
useTSL = input.bool(true,"Use a trailing SL")
useTP = input.bool(true,"Use a TP")
scoreLookbackDistance = input.int(20, step=1,title="Lookbackdistance for the Score")
scoreLoopCountTo = 20
leverage = input.float(1.0,"Leverage (x)",[20,10,5,2,1])
SL_Factor = 1 - input.float(3.0,"Risk Capital per Trade unleveraged (%)", minval=0.1, maxval=100, step=0.25) / 100 / leverage
TPFactor = input.float(1.2, step=0.1)

chooseDate = input.string(title="Select Date", defval="All available Records", options=["Start-2012","2012-Now","All available Records"],tooltip="Seperation works best for 8hr cfd markets, you might want to finetune your Settings in the past and see if the future results (2010 to now) are better then random")
dateFrom = chooseDate == "Start-2012" ? timestamp("01 Jan 1970 00:00") : chooseDate == "2012-Now" ? timestamp("01 Jan 2012 00:00") : timestamp("01 Jan 1970 00:00")
dateTo = chooseDate == "Start-2012" ? timestamp("31 Dec 2011 23:59") : chooseDate == "2012-Now" ? timestamp("31 Dec 2170 23:59") : timestamp("31 Dec 2170 23:59")
inDateRange = (time >= dateFrom) and (time < dateTo)

var disableAdditionalBuysThisDay = false
var minuteOfLastSell = 0


if(dayofmonth != dayofmonth[1])
    disableAdditionalBuysThisDay := false


longStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
    if(useTSL)
        math.max(high * SL_Factor, longStopPrice[1])
    else
        strategy.position_avg_price*SL_Factor
else
    0

if(strategy.position_size != strategy.position_size[1])
    disableAdditionalBuysThisDay := true

//Trade Logic
//isOversold
SCORE = 0
loopCount = 1
for i=0 to scoreLoopCountTo
    trendLengthAdjusted = loopCount
    loopCount := loopCount + 1 
    if(ta.ema(close,trendLengthAdjusted) / ta.sma(close,trendLengthAdjusted) > 1)
        SCORE := SCORE + 1
 
SCORE_ema50 = ta.ema(SCORE,scoreLookbackDistance)
SCORE_sma50 = ta.sma(SCORE,scoreLookbackDistance)
isOversold = ta.crossover(SCORE_sma50 / SCORE_ema50,1.0)
isTrend = ta.crossover(SCORE_ema50 / SCORE_sma50,1.0)


isBuy = isTrend or isOversold or tradingMode == "Always Buy"


if(isBuy and not(disableAdditionalBuysThisDay) and inDateRange)
    if(compoundingMode)
        strategy.entry("Buy", strategy.long, (strategy.equity / close) * leverage)
    else
        strategy.entry("Buy", strategy.long, (strategy.initial_capital / close) * leverage)


if(strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("TSL", "Buy", stop=longStopPrice)
    if(useTP) 
        strategy.close("Buy",  when=close > strategy.position_avg_price * (1 + (1 - SL_Factor) * TPFactor), comment="TP")


findTrendOrOversold(i) => ta.ema(close,i) / ta.sma(close,i)

plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(1) - 1),color = findTrendOrOversold(1) > 1 ? #6efa7b44 : #ff222244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(2) - 1),color = findTrendOrOversold(2) > 1 ? #73fa7a44 : #ff302244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(3) - 1),color = findTrendOrOversold(3) > 1 ? #78fb7944 : #ff3a2244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(4) - 1),color = findTrendOrOversold(4) > 1 ? #7cfb7844 : #ff432244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(5) - 1),color = findTrendOrOversold(5) > 1 ? #81fb7744 : #ff4b2244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(6) - 1),color = findTrendOrOversold(6) > 1 ? #85fc7644 : #ff522344)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(7) - 1),color = findTrendOrOversold(7) > 1 ? #89fc7644 : #fe592444)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(8) - 1),color = findTrendOrOversold(8) > 1 ? #8dfc7544 : #fe602544)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(9) - 1),color = findTrendOrOversold(9) > 1 ? #91fc7444 : #fe662744)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(10) - 1),color = findTrendOrOversold(10) > 1 ? #95fd7344 : #fe6b2944)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(11) - 1),color = findTrendOrOversold(11) > 1 ? #99fd7344 : #fd712b44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(12) - 1),color = findTrendOrOversold(12) > 1 ? #9dfd7244 : #fd762d44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(13) - 1),color = findTrendOrOversold(13) > 1 ? #a1fd7144 : #fd7b3044)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(14) - 1),color = findTrendOrOversold(14) > 1 ? #a4fe7144 : #fd803244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(15) - 1),color = findTrendOrOversold(15) > 1 ? #a8fe7044 : #fc853544)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(16) - 1),color = findTrendOrOversold(16) > 1 ? #abfe7044 : #fc8a3944)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(17) - 1),color = findTrendOrOversold(17) > 1 ? #affe6f44 : #fc8f3c44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(18) - 1),color = findTrendOrOversold(18) > 1 ? #b2ff6f44 : #fc933f44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(19) - 1),color = findTrendOrOversold(19) > 1 ? #b6ff6e44 : #fb984344)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(20) - 1),color = findTrendOrOversold(20) > 1 ? #b9ff6e44 : #fb9c4744) 

plot(invertStrategy ? SCORE_ema50 / SCORE_sma50 : SCORE_sma50 / SCORE_ema50, color=(invertStrategy and isTrend) or (not(invertStrategy) and isOversold) ? color.green : color.gray, linewidth=2)
plot(1,color=color.white)

Больше