Стратегия отслеживания прорыва

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-10-17 16:36:49
Тэги:

img

Обзор

Эта стратегия в основном использует индикатор Donchian Channel для реализации стратегии отслеживания прорыва. Стратегия сочетает в себе идею отслеживания тренда и идею прорыва, ищет точки прорыва в более коротких циклах на основе выявления основной тенденции, чтобы торговать по тренду. Кроме того, стратегия устанавливает уровни остановки потери и получения прибыли для контроля риска / прибыли каждой сделки. В целом, стратегия имеет преимущество отслеживания тренда и торговли в направлении основной тенденции.

Логика стратегии

  1. Установка параметров для индикатора Дончианского канала, период по умолчанию - 20;

  2. Установите скользящую среднюю величину EMA, период дефолта равен 200;

  3. Установлено соотношение риск/прибыль, по умолчанию 1,5;

  4. Установите параметры оттягивания после выхода на длинный и короткий;

  5. Записывать, был ли предыдущий прорыв высокой или низкой точкой;

  6. Длинный сигнал: если предыдущий прорыв был низким, цена превышает верхнюю полосу Дончиана и линию EMA;

  7. Короткий сигнал: если предыдущий прорыв был высоким, цена прорывается ниже нижней полосы Дончиана и ниже линии EMA;

  8. После длинного входа, установите стоп-лосс на нижней полосе Дончиа минус 5 пунктов, возьмите прибыль по соотношению риск/вознаграждение разы стоп-лосс расстояние;

  9. После короткого входа, установите стоп-лосс на верхней полосе Дончиана плюс 5 пунктов, возьмите прибыль по соотношению риск/вознаграждение разы стоп-лосс расстояние.

Таким образом, стратегия сочетает в себе следующий тренд и торговлю с прорывом, чтобы торговать вместе с основным трендом.

Анализ преимуществ

  1. Следуйте за основным трендом, избегайте торговли против тренда.

  2. Канал Донкиа как долгосрочный индикатор, в сочетании с фильтром EMA, может эффективно идентифицировать тенденцию.

  3. Стоп-лосс и прибыль контролируют риск на торговую сделку, ограничивают потенциальные потери.

  4. Оптимизация соотношения риск/вознаграждение может увеличить коэффициент прибыли, преследуя избыточные доходы.

  5. Гибкие параметры обратного теста, могут оптимизировать параметры для разных рынков.

Анализ рисков

  1. Дончианский канал и ЭМА иногда могут давать неверные сигналы.

  2. Брейк-трейдинг может быть легко пойман в ловушку, необходимо четко определить фон тренда.

  3. Фиксированные стоп-лосс и прибыль не могут корректироваться на основе волатильности рынка.

  4. Ограниченное пространство для оптимизации параметров, не гарантированная производительность.

  5. Торговые системы, уязвимые к черным лебедям, могут привести к серьезным потерям.

Руководство по оптимизации

  1. Подумайте о добавлении дополнительных фильтров, таких как осцилляторы, чтобы улучшить качество сигнала.

  2. Установите адаптивную стоп-лосс и принимайте прибыль на основе волатильности рынка и ATR.

  3. Используйте машинное обучение для тестирования и оптимизации параметров, чтобы соответствовать реальным рынкам.

  4. Оптимизировать логику входа с объемом или волатильностью в качестве условия, чтобы избежать ловушек.

  5. Сочетание с системами, следующими за тенденциями, или машинным обучением для создания гибридных моделей надежности.

Заключение

Эта стратегия - стратегия отслеживания прорыва, с логикой торговли вдоль идентифицированного основного тренда и принятия прорыва в качестве сигнала входа, при этом устанавливая стоп-лосс и получение прибыли для контроля риска на торговле. Стратегия имеет некоторые преимущества, но также имеет место для улучшений. В целом, с правильной настройкой параметров, сроком входа и улучшениями с другими методами, она может стать практической стратегией после тренда. Но инвесторы всегда должны помнить, что ни одна торговая система не может полностью устранить рыночный риск, и управление рисками является необходимым.


/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
// Welcome to my second script on Tradingview with Pinescript
// First of, I'm sorry for the amount of comments on this script, this script was a challenge for me, fun one for sure, but I wanted to thoroughly go through every step before making the script public
// Glad I did so because I fixed some weird things and I ended up forgetting to add the EMA into the equation so our entry signals were a mess
// This one was a lot tougher to complete compared to my MACD crossover trend strategy but I learned a ton from it, which is always good and fun
// Also I'll explain the strategy and how I got there through some creative coding(I'm saying creative because I had to figure this stuff out by myself as I couldn't find any reference codes)
// First things first. This is a Donchian Channel Breakout strategy which follows the following rules
// If the price hits the upperband of the Donchian Channel + price is above EMA and the price previously hit the lowerband of the Donchian Channel it's a buy signal
// If the price hits the lowerband of the Donchian Channel + price is below EMA and the price prevbiously hit the upper band of the Donchian Channel it's a sell signal
// Stop losses are set at the lower or upper band with a 0.5% deviation because we are acting as if those two bands are the resistance in this case
// Last but not least(yes, this gave BY FAR the most trouble to code), the profit target is set with a 1.5 risk to reward ratio
// If you have any suggestions to make my code more efficient, I'll be happy to hear so from you
// So without further ado, let's walk through the code

// The first line is basically standard because it makes backtesting so much more easy, commission value is based on Binance futures fees when you're using BNB to pay those fees in the futures market
// strategy(title="Donchian Channels", shorttitle="DC", overlay=true, default_qty_type = strategy.cash, default_qty_value = 150, initial_capital = 1000, currency = currency.USD, commission_type = "percent", commission_value = 0.036)
// The built-in Donchian Channels + an added EMA input which I grouped with the historical bars from the Donchian Channels
length          = input(20, minval=1, group = "Indicators")
lower           = lowest(length)
upper           = highest(length)
basis           = avg(upper, lower)
emaInput        = input(title = "EMA Input", type = input.integer, defval = 200, minval = 10, maxval = 400, step = 1, group = "Indicators")
// I've made three new inputs, for risk/reward ratio and for the standard pullback deviation. My advise is to not use the pullback inputs as I'm not 100% sure if they work as intended or not
riskreward      = input(title = "Risk/Reward Ratio", type = input.float, defval = 1.50, minval = 0.01, maxval = 100, step = 0.01, group = "Risk/Reward")
pullbackLong    = input(title = "Distance from Long pullback %", type = input.float, defval = 0.995, minval = 0.001, maxval = 2, step = 0.001, group = "Risk/Reward")
pullbackShort   = input(title = "Distance from Short pullback %", type = input.float, defval = 1.005, minval = 0.001, maxval = 2, step = 0.001, group = "Risk/Reward")

// Input backtest range, you can adjust these in the input options, just standard stuff
fromMonth       = input(defval = 1,    title = "From Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12, group = "Backtest Date Range")
fromDay         = input(defval = 1,    title = "From Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31, group = "Backtest Date Range")
fromYear        = input(defval = 2000, title = "From Year",       type = input.integer, minval = 1970,           group = "Backtest Date Range")
thruMonth       = input(defval = 1,    title = "Thru Month",      type = input.integer, minval = 1, maxval = 12, group = "Backtest Date Range")
thruDay         = input(defval = 1,    title = "Thru Day",        type = input.integer, minval = 1, maxval = 31, group = "Backtest Date Range")
thruYear        = input(defval = 2099, title = "Thru Year",       type = input.integer, minval = 1970,           group = "Backtest Date Range")
// Date variable also standard stuff
inDataRange     = (time >= timestamp(syminfo.timezone, fromYear, fromMonth, fromDay, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, thruYear, thruMonth, thruDay, 0, 0))

// I had to makes these variables because the system has to remember whether the previous 'breakout' was a high or a low
// Also, because I based my stoploss on the upper/lower band of the indicator I had to find a way to change this value just once without losing the value, that was added, on the next bar
var previousishigh = false
var previousislow = false
var longprofit = 0.0
var shortprofit = 0.0
var stoplossLong = 0.0
var stoplossShort = 0.0
// These are used as our entry variables
emaCheck = ema(close, emaInput)
longcond = high >= upper and close > emaCheck
shortcond = low <= lower and close < emaCheck

// With these two if statements I'm changing the boolean variable above to true, we need this to decide out entry position
if high >= upper
    previousishigh := true
if low <= lower
    previousislow := true

// Made a last minute change on this part. To clean up our entry signals we don't want our breakouts, while IN a position, to change. This way we do not instantly open a new position, almost always in the opposite direction, upon exiting one
if strategy.position_size > 0 or strategy.position_size < 0 
    previousishigh := false
    previousislow := false

// Strategy inputs
// Long - previous 'breakout' has to be a low, the current price has to be a new high and above the EMA, we're not allowed to be in a position and ofcourse it has to be within our given data for backtesting purposes
if previousislow == true and longcond and strategy.position_size == 0 and inDataRange
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long, comment = "Entry Long")
    stoplossLong := lower * pullbackLong
    longprofit := ((((1 - stoplossLong / close) * riskreward) + 1) * close)
    strategy.exit("Long Exit", "Long Entry", limit = longprofit, stop = stoplossLong, comment = "Long Exit")

// Short - Previous 'breakout' has to be a high, current price has to be a new low and lowe than the 200EMA, we're not allowed to trade when we're in a position and it has to be within our given data for backtesting purposes
if previousishigh == true and shortcond and strategy.position_size == 0 and inDataRange
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Entry Short")
    stoplossShort := upper * pullbackShort
    shortprofit := (close - ((((1 - close / stoplossShort) * riskreward) * close)))
    strategy.exit("Short Exit", "Short Entry", limit = shortprofit, stop = stoplossShort, comment = "Short Exit")
    
// This plots the Donchian Channels on the chart which is just using the built-in Donchian Channels
plot(basis, "Basis", color=color.blue)
u = plot(upper, "Upper", color=color.green)
l = plot(lower, "Lower", color=color.red)
fill(u, l, color=#0094FF, transp=95, title="Background")

// These plots are to show if the variables are working as intended, it's a mess I know but I didn't have any better ideas, they work well enough for me
// plot(previousislow ? close * 0.95 : na, color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
// plot(previousishigh ? close * 1.05 : na, color=color.green, style=plot.style_linebr)
// plot(longprofit, color=color.purple)
// plot(shortprofit, color=color.silver)
// plot(stoplossLong)
// plot(stoplossShort)
// plot(strategy.position_size)

Больше