В этой статье подробно объясняется количественная тенденция, следующая за стратегией, основанной на анализе соотношения объема.
I. Логика стратегии
Основным показателем этой стратегии является бычий и медвежий объем.
Вычислить суточный общий объем.
При закрытии ежедневных листов объем маркируется как бычий, а при закрытии снижается как медвежий.
Вычислять скользящие средние отдельно для бычьих и медвежьих объемов.
Сигнал покупки генерируется, когда MA бычьего объема пересекает MA медвежьего объема и наоборот.
Индикатор изменения курса цен также используется в качестве фильтра, принимая сделки только при наличии четкой тенденции.
Установите стоп-лосс и принимайте прибыль на основе сигналов, чтобы закрепить прибыль.
Осуждая направление тренда через соотношение объема и фильтруя с изменением цены, качество сигнала может быть улучшено.
II. Преимущества стратегии
Самое большое преимущество этой стратегии заключается в использовании объема для определения направления тренда, который является одним из самых основных методов следования тренду.
Кроме того, показатели объема могут ранне отражать сигналы прорыва, будучи относительно чувствительными.
Наконец, фильтрация с изменением цены также повышает качество сигнала.
III. Потенциальные риски
Хотя стратегия имеет свои преимущества, следует учитывать следующие риски для торговли в режиме реального времени:
Во-первых, параметры показателей объема должны быть установлены осторожно, чтобы избежать ложных сигналов.
Во-вторых, основываясь только на одном показателе, он подвержен недействительности цен. Другие показатели должны быть объединены для проверки.
Наконец, если стоп-лосс будет установлен слишком близко, то риски могут быть преждевременными.
IV. Резюме
В этой статье объясняется количественная стратегия, использующая соотношение объемов для определения тенденций. Она генерирует торговые сигналы путем расчета скользящих сред бычьего и медвежьего объемов. Стратегия имеет определенную степень лидерства и чувствительности, но должна быть объединена с другими показателями для проверки. Кроме того, правильное регулирование параметров и разумное управление деньгами также являются ключевыми для ее жизнеспособности. В целом, она обеспечивает уникальный подход к использованию объема для анализа тенденций, но требует дальнейших улучшений.
/*backtest
start: 2023-08-14 00:00:00
end: 2023-09-13 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Based on Volume Flow v3 indicator by oh92
strategy("Volume Flow BF", overlay=false, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
maType = input(title="Moving Average Type", options=["Simple", "Exponential", "Double Exponential"], defval="Simple")
length = input(6, title="MA Length")
x = input(3.1, title="Factor For Breakout Candle")
// Basic Volume Calcs //
vol = volume
bull = close>open?vol:0
bear = open>close?vol:0
// Double EMA Function //
dema(src, len) => (2 * ema(src, len) - ema(ema(src, len), len))
// BULL Moving Average Calculation
bullma = maType == "Exponential" ? ema(bull, length) :
maType == "Double Exponential" ? dema(bull, length) :
sma(bull, length)
// BEAR Moving Average Calculation //
bearma = maType == "Exponential" ? ema(bear, length) :
maType == "Double Exponential" ? dema(bear, length) :
sma(bear, length)
///////////// Rate Of Change /////////////
source = close
roclength = input(12, minval=1)
pcntChange = input(2, minval=1)
roc = 100 * (source - source[roclength]) / source[roclength]
emaroc = ema(roc, roclength / 2)
isMoving() => emaroc > (pcntChange / 2) or emaroc < (0 - (pcntChange / 2))
/////////////// Strategy ///////////////
long = bullma > bearma and isMoving()
short = bullma < bearma and isMoving()
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(900.0, title='Take Profit %') / 100
take_level_l = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)
take_level_s = strategy.position_avg_price * (1 - tp_inp)
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
slLong = in_long_signal ? strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp) : na
slShort = strategy.position_avg_price * (1 + sl_inp)
long_sl = in_long_signal ? slLong : na
short_sl = in_short_signal ? slShort : na
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
strategy.exit("Long Ex", "Long", stop=long_sl, limit=take_level_l, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("Short Ex", "Short", stop=short_sl, limit=take_level_s, when=since_shortEntry > 0)
///////////// Plotting /////////////
bgcolor(isMoving() ? long ? color.green : short ? color.red : na : color.white, transp=80)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=30)
plot(bullma, color=color.lime, linewidth=1, transp=0, title="Bull MA", transp=10)
plot(bearma, color=color.red, linewidth=1, transp=0, title="Bear MA", transp=10)