Стратегия разворота двойного импульса
ChaoZhang
Обзор
Двойная динамическая стратегия обратного обращения объединяет преимущества обратной стратегии и динамической стратегии, используя сигналы обоих типов показателей для комбинации и обратного обращения в точке прорыва с целью получения прибыли.
Стратегический принцип
Стратегия состоит из двух частей:
Первая часть - это стратегия 123 обратного хода.
Если цена закрытия 2 дня подряд выше цены закрытия предыдущего дня, а средняя медленная K-линия на 9 дней ниже 50, делайте больше;
Когда цена закрытия 2 дня подряд ниже цены закрытия предыдущего дня, а средняя скорость K-линии на 9 день выше 50, делайте пробел.
Вторая часть - показатель колебания количества хрусталя.
Вычислить значение изменения цены xMom = close - close[1]
Вычислить абсолютные значения изменения цены xMomAbs = abs ((close - close)[1])
Фильтрация изменения цены, если меньше, чем Filter, записывается как 0
Фильтрование абсолютных значений изменения цены, если меньше, чем Filter Threshold, записывается как 0
Вычислить сумму n сумм изменений цены после последних n дней колебаний
Вычислить сумму nAbsSum абсолютных значений изменения цены после последнего n-дневного колебания
Вычислить величину динамики: nRes = 100 * nSum / nAbsSum
Оценить отношение динамических значений к границам TopBand и LowBand, вывести торговый сигнал
Этот индикатор отличается тем, что отфильтровывает небольшие колебания и извлекает только динамическую информацию о больших тенденциях.
Наконец, когда два типа сигналов индикатора совпадают, образуются сигналы торговли, плюс или минус.
Анализ преимуществ
Эта стратегия сочетает в себе преимущества двух различных типов показателей, которые могут улучшить качество сигнала:
123 стратегии обратного курса позволяют уловить обратный тренд в переломных моментах и избежать ловушки.
Показатель количества колебаний на рынке ценных бумаг фокусируется только на больших колебаниях, а также фильтрует шум и фиксирует основные тенденции.
В сочетании с этим можно проверить сигналы, снизить вероятность ошибочных сделок и повысить шансы на победу.
Анализ рисков
Основные риски этой стратегии:
Анализ одного временного цикла может пропустить тенденции на более крупном уровне.
Параметры настроены слишком жестко и не могут адаптироваться к изменениям рынка.
Двойная проверка может упустить некоторые возможности и снизить прибыль.
Некачественные торговые сигналы также будут проверены, что приведет к убыткам.
Направление оптимизации
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Добавьте дополнительные временные циклы проверки, чтобы избежать обмана.
Настройка параметров для адаптации и корректировка параметров показателя в соответствии с рынком.
Оптимизация фильтрации, снижение частоты ошибочных сигналов.
Повышение стратегии сдерживания убытков, контроль за единичными потерями.
Регулирование управления позициями, оптимизация эффективности использования капитала.
Подвести итог
В целом, стратегия двойного количества обратного обращения, в сочетании с преимуществами стратегии обратного обращения и показателя количества колебаний, может в определенной степени повысить качество сигнала и эффективность прибыли. Однако в этой стратегии также есть некоторые проблемы, такие как игнорирование более крупномасштабных тенденций, параметрическая фиксация, риск ошибочного оповещения сигнала и т. Д.
/*backtest
start: 2023-09-08 00:00:00
end: 2023-10-08 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 25/09/2019
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This indicator plots a CMO which ignores price changes which are less
// than a threshold value. CMO was developed by Tushar Chande. A scientist,
// an inventor, and a respected trading system developer, Mr. Chande developed
// the CMO to capture what he calls "pure momentum". For more definitive
// information on the CMO and other indicators we recommend the book The New
// Technical Trader by Tushar Chande and Stanley Kroll.
// The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented
// indicators such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change, etc.
// It is most closely related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs in several ways:
// - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby directly
// measuring momentum;
// - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term extreme
// movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing can be applied to the
// CMO, if desired;
// - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to clearly see
// changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale also allows you to
// conveniently compare values across different securities.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
fFilter(xSeriesSum, xSeriesV, Filter) =>
iff(xSeriesV > Filter, xSeriesSum, 0)
CMOfilt(Length,Filter, TopBand, LowBand) =>
pos = 0
xMom = close - close[1]
xMomAbs = abs(close - close[1])
xMomFilter = fFilter(xMom, xMomAbs, Filter)
xMomAbsFilter = fFilter(xMomAbs,xMomAbs, Filter)
nSum = sum(xMomFilter, Length)
nAbsSum = sum(xMomAbsFilter, Length)
nRes = 100 * nSum / nAbsSum
pos := iff(nRes > TopBand, 1,
iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & CMOfilt", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthCMO = input(9, minval=1)
Filter = input(3, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCMOfilt = CMOfilt(LengthCMO,Filter, TopBand, LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCMOfilt == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posCMOfilt == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )