Стратегия, основанная на доверии к тренду

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-22 15:50:07
Тэги:

Обзор

Основная идея этой стратегии заключается в том, чтобы реализовать как можно более точную следующую стратегию. Она оценивает возможность непрерывности текущей линейной тенденции, рассчитывая уверенность определенного количества прошлых цен закрытия. Стратегия предполагает, что как только уверенность превышает определенный уровень, текущая линейная тенденция с большей вероятностью продолжится.

Принцип стратегии

Стратегия рассчитывает линейную соответствие прошлых N закрывающих цен с помощью обычной линейной регрессии, получая наклон k и стандартное отклонение σ от отклонения от закрывающих цен.

Когда уверенность в тренде превышает порог длинного входа, идете в длинный; когда она падает до порога длинного выхода, закрывайте длинный. Аналогично, когда уверенность в тренде ниже порога короткого входа, идете в короткий; когда она превышает порог короткого выхода, закрывайте короткий.

Таким образом, он может отфильтровать сигналы от диких движений цен, которые не следуют четкой линейной тенденции.

Анализ преимуществ

Стратегия сочетает в себе методы следования тенденциям и линейной регрессии в статистике, которые могут избежать краткосрочных колебаний цен и следовать только долгосрочным тенденциям, тем самым получая более низкую частоту торговли и более высокий показатель выигрыша.

Стратегия имеет большое пространство для настройки параметров и может быть адаптирована к различным продуктам и временным рамкам путем корректировки параметров, достигая хорошей обобщенности.

Анализ рисков

Стратегия имеет риск быть пойманной в ловушку. Она будет генерировать большие потери, когда произойдет значительное изменение тренда. Кроме того, неправильные настройки параметров также могут привести к переоценке или упущению хороших торговых возможностей.

Стоп-лосс можно установить для контроля риска снижения, в то же время выбор параметров должен быть тщательно оценен, чтобы избежать перенапряжения.

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть дополнительно оптимизирована в следующих аспектах:

Добавить логику стоп-лосса/приобретения прибыли для блокировки прибыли и контроля рисков
Добавить модуль адаптивной оптимизации для регулировки динамических параметров
Добавьте модель машинного обучения для определения точек переворота тренда и дальнейшего улучшения показателя победы
Испытание адаптивности на различных продуктах и сроках для улучшения обобщения

Заключение

В целом, это долгосрочная стратегия с контролем рисков. Она сочетает в себе методы трендового отслеживания и линейной регрессии для фильтрации шума торговых сигналов. Благодаря настройке параметров, она может хорошо адаптироваться к различным продуктам и временным рамкам, и является эффективной стратегией, достойной углубленных исследований и улучшений.

/*backtest
start: 2022-11-15 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © carefulCamel61097

// ################################################################################################

// "This is a trend following strategy that performed very well on the past 5 years"
// "Intended to be used on BTC-USDT, 4hr timeframe"

// "A factor 2 Leverage can be added by changing Order Size to 200% of equity"
// "Higher leverage is not recommended due to big drawdowns"

// "Also seems to work on 1D timeframe, although ideal parameters may be different"
// "Also seems to work on ETH-USDT and some other altcoins, although ideal parameters are different"

// ################################################################################################

//@version=5
strategy("Trend Following based on Trend Confidence", overlay=false )

// Inputs

source      = input(close)

since       = input(timestamp('2000-01-01'), title='Start trading interval')
till        = input(timestamp('2030-01-01'), title='End trading interval')

length      = input(30, title='Length')

longs_on    = input.bool(true, title='Longs')
shorts_on   = input.bool(true, title='Shorts')

// Parameters for best performance 2018 - 2022
// long_entry  = input.float(0.26, step=0.01, title='Long entry threshold')
// long_exit   = input.float(-0.10, step=0.01, title='Long exit threshold')
// short_entry = input.float(-0.24, step=0.01, title='Short entry threshold')
// short_exit  = input.float(-0.04, step=0.01, title='Short exit threshold')

long_entry  = input.float(0.25, step=0.01, title='Long entry threshold')
long_exit   = input.float(-0.10, step=0.01, title='Long exit threshold')
short_entry = input.float(-0.25, step=0.01, title='Short entry threshold')
short_exit  = input.float(-0.05, step=0.01, title='Short exit threshold')

stop_loss   = input.float(10, step=1, title='Stop loss (percentage)') / 100

// Trend Confidence

linreg = ta.linreg(source, length, 0)
linreg_p = ta.linreg(source, length, 0+1)

x = bar_index
slope = linreg - linreg_p
intercept = linreg - x*slope
deviationSum = 0.0
for i = 0 to length-1
    deviationSum := deviationSum + math.pow(source[i]-(slope*(x-i)+intercept), 2)
deviation = math.sqrt(deviationSum/(length))

slope_perc = slope / source[0]
deviation_perc = deviation / source[0]
trend_confidence = slope_perc / deviation_perc

// Strategy

in_interval = true

sl_long = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss)
sl_short = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss)

if in_interval and longs_on and ta.crossover(trend_confidence, long_entry)
    strategy.entry("TC Long Entry", strategy.long)
    strategy.exit("TC Long Exit", stop=sl_long)
if in_interval and longs_on and ta.crossunder(trend_confidence, long_exit)
    strategy.close("TC Long Entry")

if in_interval and shorts_on and ta.crossunder(trend_confidence, short_entry)
    strategy.entry("TC Short Entry", strategy.short)
    strategy.exit("TC Short Exit", stop=sl_short)
if in_interval and shorts_on and ta.crossover(trend_confidence, short_exit)
    strategy.close("TC Short Entry")

// Plots 

plot(trend_confidence, "Trend Confidence", color.rgb(255, 255, 255))

plot(long_entry, "", color.rgb(0, 255, 0), linewidth=1)
plot(long_exit, "", color.rgb(255, 0, 0), linewidth=1)
plot(short_entry, "", color=bar_index % 10 == 0 ? color.rgb(0, 255, 0) : #00000000, linewidth=1)
plot(short_exit, "", color=bar_index % 10 == 0 ? color.rgb(255, 0, 0) : #00000000, linewidth=1)

Больше