Торговые стратегии, основанные на скорости изменения
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия определяет время покупки и продажи, рассчитывая изменение цены за определенный промежуток времени. Она помогает трейдеру уловить возможности краткосрочных ценовых изменений.
Стратегический принцип
Эта стратегия основана на следующих показателях:
- Быстрая простая скользящая средняя ((по умолчанию 14 дней): краткосрочные тенденции, используемые для оценки цен
- Медленно-простые скользящие средние ((по умолчанию 100 дней): используются для определения долгосрочных тенденций цен
- Справочная простая скользящая средняя ((по умолчанию 30 дней): используется для определения широкого направления покупок и продаж
- Изменение: измерение колебаний цены путем расчета максимальных и минимальных изменений цены за определенный период времени (на 12 K-линий)
Конкретные правила:
- Цены ниже базовой простой скользящей средней
- Изменение выше установленного порога низкой изменчивости (по умолчанию 2,3%)
- Быстрый рост SMA и медленный падение SMA указывают на то, что две кривые могут пересекаться
В частности, продажи:
- Цены выше от базовой простой скользящей средней
- Изменение выше установленного порога высокой изменчивости (по умолчанию 4,7%)
- Цены выросли на 3 K-линии
- Нынешняя прибыль
- Быстрый SMA выше медленного SMA
Размер заказа устанавливается в процентах от общей доли прав (по умолчанию 96%), что дает возможность использовать рычаг.
Анализ преимуществ стратегии
Основные преимущества этой стратегии:
- Используя коэффициент изменения для оценки колебаний, можно воспользоваться возможностью быстрого роста или падения цен в краткосрочной перспективе для достижения более высокой прибыли.
- В сочетании с динамикой SMA, можно более точно определить, когда стоит покупать или продавать.
- Настройка СМА в качестве ориентира позволяет избежать ошибочного понимания коротких линий, отмеченных ценами.
- Использование стоп-лосса для блокировки прибыли и снижения риска.
- Размер заказов дает рычаг для увеличения прибыли.
В целом, эта стратегия использует такие инструменты, как изменение цены, индикаторы SMA, чтобы лучше работать в условиях колебаний.
Анализ рисков
Также существуют следующие риски:
Неправильная настройка параметров изменения коэффициента и SMA может привести к ошибкам или ошибкам в торговых сигналах. Параметры необходимо корректировать для разных рынков.
Оптимизировать объем заказов на тестовом этапе рекомендуется.
Следить за остановкой, которая может быть преждевременно остановлена в условиях землетрясения. Можно рассмотреть возможность корректировки величины остановки.
Стратегия Transactionsstab подвержена арбитражу. Следует использовать в сочетании с оценкой тенденций и управлением рисками.
Риск отслеживания данных соответствия. Должна быть проведена многократная экспериментальная проверка стратегии на разных рынках.
Для этих рисков можно контролировать риск с помощью оптимизации параметров, корректировки заказов, оптимизации стратегии остановки убытков и проверки на практике.
Направление оптимизации стратегии
Эта стратегия также может быть оптимизирована в следующих областях:
Добавление других технических показателей, таких как волатильность, объем передачи и т.д., повышает точность сигнала.
Оптимизация количества сделок, снижение влияния transactionsstab на рынок путем снижения частоты сделок.
В сочетании со стратегией прорыва, устанавливается сигнал прорыва вблизи ключевых уровней цены.
Автоматическая оптимизация параметров с использованием методов машинного обучения.
Проверка устойчивости стратегии в течение длительного периода времени на нескольких рынках для повышения адаптивности.
Учитывайте особенности различных видов, таких как акции, иностранная валюта и т. д., и установите специальный набор параметров.
Изобретение систем управления рисками и оптимизация стратегических сигналов в зависимости от реальных результатов.
Подвести итог
Эта стратегия использует изменения и SMA, чтобы найти возможности для торговли в коротких ценовых колебаниях. Она способствует быстрому появлению тенденций, но также требует внимания к контролю риска.
/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
// Author: Sonny Parlin (highschool dropout)
// Best if run on 5m timeframe
strategy(shorttitle="ROC+Strategy", title="Rate of Change Strategy",
overlay=true, currency=currency.USD,
initial_capital=10000)
// Inputs and variables
ss = input(14, minval=10, maxval=50, title="SMA Fast (days)")
ff = input(100, minval=55, maxval=200, title="SMA Slow (days)")
ref = input(30, minval=20, maxval=50, title="SMA Reference (days)")
lowOffset = input(0.023, "ROC Low (%)", minval=0, step=0.01)
highOffset = input(0.047, "ROC High (%)", minval=0, step=0.01)
orderStake = input(0.96, "Order Stake (%)", minval=0, step=0.01)
lookback = input(12, "Lookback Candles", minval=1, step=1)
// SMA
smaFast = sma(close, ss)
smaSlow = sma(close, ff)
smaRef = sma(close, ref)
ROC = (max(close[lookback],close) - min(close[lookback],close)) / max(close[lookback],close)
// Set up SMA plot but don't show by default
plot(smaFast, "smaFast", color=#00ff00, display = 0)
plot(smaSlow, "smaSlow", color=#ff0000, display = 0)
plot(smaRef, "smaRef", color=#ffffff, display = 0)
// The buy stratey:
// Guard that the low is under our SMA Reference line
// Guard that the rate of change over the lookback period is greater than our
// ROC lowOffset %, default is 0.023. (low < smaRef) and (ROC > lowOffset)
// SMA fast is on the rise and SMA slow is falling and they are very likely
// to cross. (rising(smaFast,1)) and (falling(smaSlow, 1))
enterLong = (low < smaRef) and (ROC > lowOffset) and (rising(smaFast,1)) and (falling(smaSlow,1))
// The sell Strategy:
// Guard that close is higher than our SMA reference line and that the rate of
// change over the lookback period is greater than our highOffset %, default
// is 0.047. (close > smaRef) and (ROC > highOffset)
// Guard that close has risen by 3 candles in a row (rising(close,3))
// Guard that we currently have profit (strategy.openprofit > 0)
// Guard that SMA fast is higher than smaSlow (smaFast > smaSlow)
// If it keeps going up past our close position the trailing stoploss will kick in!
enterShort = (close > smaRef) and (ROC > highOffset) and (rising(close,3)) and (strategy.openprofit > 0) and (smaFast > smaSlow)
// Order size is based on total equity
// Example 1:
// startingEquity = 2000
// close = 47434.93
// orderStake = 0.45
// (2,000 × orderStake) / close = orderSize = 0.0189733599 = approx $900
// Example 2:
// startingEquity = 2000
// close = 1.272
// orderStake = 0.45
// (startingEquity × orderStake) / close = orderSize = 707.5471698113 = approx $900
orderSize = (strategy.equity * orderStake) / close
// Trailing Stoploss
// I'm using 2.62 as my default value, play with this for different results.
longTrailPerc = input(title="Trailing Stoploss (%)",
type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3.62) * 0.01
longStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
stopValue = close * (1 - longTrailPerc)
max(stopValue, longStopPrice[1])
else
0
if (enterLong)
strategy.entry("Open Long Position", strategy.long, orderSize, when=strategy.position_size <= 0)
if (enterShort)
strategy.exit(id="Close Long Position", stop=longStopPrice)
//plot(strategy.equity)