Стратегия разворота в двух направлениях
ChaoZhang
Обзор
Двухтрейлевая стратегия обратного отслеживания - это стратегия обратного отслеживания в сочетании с поясом Бурина, каналом Келтнера и динамическим индикатором. Эта стратегия использует комбинированное суждение по поясу Бурина и каналу Келтнера, чтобы определить, когда цена входит в зону сжатия; в сочетании с динамическим индикатором, чтобы определить обратный сигнал цены и сформировать вход и выход.
Стратегический принцип
Расчет средних, верхних и нижних путей в поясе Бурин
- Средняя полоса с использованием SMA close
- Верхний и нижний треки - это средний треки плюс минус стандартный разрыв в корректируемом кратном числе
Расчет средних, верхних и нижних путей в канале Келтнера
- Средняя полоса с использованием SMA close
- Верхний и нижний треки - это средний треки плюс минус ATR с регулируемым кратным числом
Определить, находится ли лента Брин внутри прохода Келтнера
- Считается, что находится в сжатии, когда верхняя полоса Бринна находится ниже верхней полосы Келтнера, а нижняя полоса Бринна выше нижней полосы Келтнера
- Наоборот, не сжатие.
Вычислить склонность линейной регрессии close к средней точке в поясе Брин и в канале Келтнера
- val > 0 означает, что close растет, val < 0 означает, что close падает
Рассчитайте изменение коэффициента ROC и его EMA
- Определите, достигла ли изменяющаяся скорость корректируемого порога
- Если превышает порог, считается, что находится в тренде
При сжатии делается больше, когда val > 0 и коэффициент изменения достигает порогового значения
- Наоборот, пустота.
Установка параметров остановки
Стратегические преимущества
Повышенная точность в сочетании с двусторонней системой для определения времени разворота
Добавление линейной регрессии и оценки скорости изменения, предотвращение ложных обратных сигналов
Настраиваемые параметры, гибкие и оптимизируемые для разных сортов
Применение стратегии “стоп-стоп” позволяет эффективно контролировать риски в одной сделке.
Достаточные данные отслеживают эффективность стратегии
Стратегические риски и решения
Двойной сжатие рельсов не обязательно приводит к эффективному обратному повороту
- Параметры оптимизации, строгие условия сжатия на двухрельсовой основе
Ложный взлом дает ошибочный сигнал
- Добавление линейной регрессии для определения направления тренда
Стоп-лосс слишком мягкий, одноразовые убытки слишком большие
- Оптимизация стоп-стоп, строгий контроль одноразовых потерь
Тест-цикл Datenichinhalt
- Увеличение циклов повторных испытаний для долгосрочной проверки эффективности
Направление оптимизации стратегии
Оптимизация параметров для большего количества сортов
Ключевые точки сопротивления, поддерживаемые машинным обучением
Повышенная аутентичность в сочетании с изменением объема транзакций
Добавление анализа по временным промежуткам для оценки устойчивости тенденций
Оптимизация стратегии остановки убытков и динамическое отслеживание
Подвести итог
Двойной отслеживающий обратный путь в целом является обратной стратегией, использующей такие показатели, как каналы Keltner с поясом Бурин. Эта стратегия может быть оптимизирована с помощью параметров, адаптироваться к различным видам и в какой-то степени идентифицировать подлинность прорыва. Однако сам по себе обратный путь сохраняет определенные риски и требует дальнейшего сочетания технологий, таких как машинное обучение, для повышения точности суждения, что приводит к более устойчивой дополнительной прибыли.
/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Credit for the initial Squeeze Momentum code to LazyBear, rate of change code is from Kiasaki
strategy("Squeeze X 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(2012, "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
/////////////// Squeeeeze ///////////////
length = input(20, title="BB Length")
mult = input(2.0,title="BB MultFactor")
lengthKC=input(22, title="KC Length")
multKC = input(1.5, title="KC MultFactor")
useTrueRange = input(true, title="Use TrueRange (KC)")
// Calculate BB
source = close
basis = sma(source, length)
dev = mult * stdev(source, length)
upperBB = basis + dev
lowerBB = basis - dev
// Calculate KC
ma = sma(source, lengthKC)
range = useTrueRange ? tr : (high - low)
rangema = sma(range, lengthKC)
upperKC = ma + rangema * multKC
lowerKC = ma - rangema * multKC
sqzOn = (lowerBB > lowerKC) and (upperBB < upperKC)
sqzOff = (lowerBB < lowerKC) and (upperBB > upperKC)
noSqz = (sqzOn == false) and (sqzOff == false)
val = linreg(source - avg(avg(highest(high, lengthKC), lowest(low, lengthKC)),sma(close,lengthKC)), lengthKC,0)
///////////// Rate Of Change /////////////
roclength = input(30, minval=1), pcntChange = input(7, 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 = val > 0 and isMoving()
short = val < 0 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(100.0, title='Stop Loss %') / 100
tp_inp = input(5000.0, 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 ///////////////
bcolor = iff(val > 0, iff(val > nz(val[1]), color.lime, color.green), iff(val < nz(val[1]), color.red, color.maroon))
plot(val, color=bcolor, linewidth=4)
bgcolor(not isMoving() ? color.white : long ? color.lime : short ? color.red : na, transp=70)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=50)
hline(0, color = color.white)