Стратегия торговли на прорыве импульса, основанная на свечных моделях
ChaoZhang
В данной статье представлена стратегия динамического прорыва торговли, основанная на K-линейной форме. Стратегия определяет рыночные тенденции и время входа, идентифицируя криптовалютную форму.
Обзор стратегии
Стратегия динамического прорыва основное суждение о потенциальном обратном сигнале, путем идентификации многоголового поглощения формы или воздушного поглощения формы войти в поле. После идентификации сигнала, быстро отслеживать тенденцию, чтобы достичь сверхприбыли.
Стратегический принцип
Центральная логика решения стратегии динамического прорыва основана на идентификации форм поглощения, которые делятся на многоголовые и пустые.
Многоглавое поглощение означает, что цена закрытия в тот день выше цены открытия, а цена закрытия на верхней K-линии ниже цены открытия на верхней K-линии. Эта форма обычно предвещает изменение настроения рынка, возникновение реверсии в психологии многого пространства, поэтому это хорошее время для надлежащего отслеживания.
Противоположность многоглавого поглощения - это закрытие в тот же день ниже, чем открытие, и закрытие на верхней K-линии выше, чем открытие на верхней K-линии. Это также указывает на изменение настроений на рынке и, следовательно, на возможность вмешательства.
После выявления поглощающих моделей, динамическая стратегия прорыва быстро устанавливает позиции, реализует избыточный леверинг и отслеживает потенциальную обратную тенденцию. Кроме того, стратегия также динамически регулирует цены остановки и остановки, строго контролируя риск, гарантируя прибыль.
Стратегические преимущества
- Быстро распознать рыночный поворот и поймать потенциальные возможности
- Риск-прибыль совпадает, остановка убытков устанавливается разумно
- Рыночная доходность может быть изменена в зависимости от предпочтений в отношении риска
- Полностью автоматизированная торговля, более эффективная
Стратегический риск
- Форма поглощения только для справки, не может быть полностью определена обратная
- Вероятность неудачи поворота может привести к узким колебаниям
- Слишком высокий уровень леверана может привести к взрыву.
- Необходимо достаточное финансирование для поддержки надлежащей позиции
В зависимости от риска можно оптимизировать следующие аспекты:
- В сочетании с другими показателями фильтрует сигналы
- Ограничение риска с соответствующей корректировкой
- Увеличение стадии создания позиций, средняя стоимость за партию
- Оптимизация стратегии “стоп-стоп” для обеспечения прибыли
Оптимизация стратегии
Стратегия прорыва в динамике может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Многофакторная проверка надежности сигнала Можно добавить такие показатели, как средняя линия, волатильность, чтобы проверить поглощающий сигнал и обеспечить его надежность.
Эмоциональные показатели для оценки рыночной психологии В сочетании с рыночными показателями эмоционального суждения, такими как индекс паники и индекс жадности, можно более точно определить, когда рынок изменится.
Оптимизация стратегии стоп-стоп Можно блокировать прибыль, снижая риск вывода, с помощью движущихся стопов, постепенных стопов, движущихся стопов и т. д.
Введение алгоритмических сделок Модели алгоритмов, такие как машинное обучение, могут помочь в определении торговых сигналов и повысить степень автоматизации стратегии.
Подвести итог
Движущаяся стратегия прорыва в целом является более типичной стратегией обратного хода. Она быстро определяет и отслеживает рыночные тенденции путем захвата ключевых сигналов K-линии. Хотя определенные риски все еще существуют, их можно эффективно оптимизировать несколькими способами, контролируя прибыль по сравнению с риском в разумном диапазоне, подходящем для активных и предприимчивых инвесторов.
/*backtest
start: 2022-11-27 00:00:00
end: 2023-11-09 05:20:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title = "MomGulfing", shorttitle = "MomGulfing", overlay = true, initial_capital=10000, pyramiding=3, calc_on_order_fills=false, calc_on_every_tick=false, currency="USD", default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=1000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.04)
syear = input(2021)
smonth = input(1)
sday = input(1)
fyear = input(2022)
fmonth = input(12)
fday = input(31)
start = timestamp(syear, smonth, sday, 01, 00)
finish = timestamp(fyear, fmonth, fday, 23, 59)
date = time >= start and time <= finish ? true : false
longs = input(true)
shorts = input(true)
rr = input(2.5)
position_risk_percent = input(1)/100
signal_bar_check = input.string(defval="3", options=["1", "2", "3"])
margin_req = input(80)
sl_increase_factor = input(0.2)
tp_decrease_factor = input(0.0)
check_for_volume = input(true)
var long_sl = 0.0
var long_tp = 0.0
var short_sl = 0.0
var short_tp = 0.0
var long_lev = 0.0
var short_lev = 0.0
initial_capital = strategy.equity
position_risk = initial_capital * position_risk_percent
bullishEngulfing_st = close[1] < open[1] and close > open and high[1] < close and (check_for_volume ? volume[1]<volume : true)
bullishEngulfing_nd = close[2] < open[2] and close[1] > open[1] and close > open and high[2] > close[1] and high[2] < close and (check_for_volume ? volume[2]<volume : true)
bullishEngulfing_rd = close[3] < open[3] and close[2] > open[2] and close[1] > open[1] and close > open and high[3] > close[2] and high[3] > close[1] and high[3] < close and (check_for_volume ? volume[3]<volume : true)
bullishEngulfing = signal_bar_check == "1" ? bullishEngulfing_st : signal_bar_check == "2" ? bullishEngulfing_st or bullishEngulfing_nd : bullishEngulfing_st or bullishEngulfing_nd or bullishEngulfing_rd
long_stop_level = bullishEngulfing_st ? math.min(low[1], low) : bullishEngulfing_nd ? math.min(low[2], low[1], low) : bullishEngulfing_rd ? math.min(low[3], low[2], low[1], low) : na
rr_amount_long = close-long_stop_level
long_exit_level = close + rr*rr_amount_long
long_leverage = math.floor(margin_req/math.floor((rr_amount_long/close)*100))
bearishEngulfing_st = close[1] > open[1] and close < open and low[1] > close and (check_for_volume ? volume[1]<volume : true)
bearishEngulfing_nd = close[2] > open[2] and close[1] < open[1] and close < open and low[2] < close[1] and low[2] > close and (check_for_volume ? volume[2]<volume : true)
bearishEngulfing_rd = close[3] > open[3] and close[2] < open[2] and close[1] < open[1] and close < open and low[3] < close[2] and low[3] < close[1] and low[3] > close and (check_for_volume ? volume[3]<volume : true)
bearishEngulfing = signal_bar_check == "1" ? bearishEngulfing_st : signal_bar_check == "2" ? bearishEngulfing_st or bearishEngulfing_nd : bearishEngulfing_st or bearishEngulfing_nd or bearishEngulfing_rd
short_stop_level = bearishEngulfing_st ? math.max(high[1], high) : bearishEngulfing_nd ? math.max(high[2], high[1], high) : bearishEngulfing_rd ? math.max(high[3], high[2], high[1], high) : na
rr_amount_short = short_stop_level-close
short_exit_level = close - rr*rr_amount_short
short_leverage = math.floor(margin_req/math.floor((rr_amount_short/short_stop_level)*100))
long = longs and date and bullishEngulfing
short = shorts and date and bearishEngulfing
bgcolor(long[1] ? color.new(color.teal, 80) : (short[1] ? color.new(color.purple, 80) : na))
if long and strategy.position_size <= 0
long_lev := long_leverage
if short and strategy.position_size >= 0
short_lev := short_leverage
long_pos_size = long_lev * position_risk
long_pos_qty = long_pos_size/close
short_pos_size = short_lev * position_risk
short_pos_qty = short_pos_size/close
if long
if strategy.position_size <= 0
long_sl := long_stop_level
long_tp := long_exit_level
else if strategy.position_size > 0
long_sl := long_stop_level + sl_increase_factor*rr_amount_long
long_tp := long_exit_level - tp_decrease_factor*rr_amount_long
strategy.entry("L"+str.tostring(long_lev)+"X", strategy.long, qty=long_pos_qty)
label_text = str.tostring(long_lev)+"X\nSL:"+str.tostring(long_sl)+"\nTP:"+str.tostring(long_tp)
label.new(bar_index+1, na, text=label_text, color=color.green, style=label.style_label_up, xloc=xloc.bar_index, yloc=yloc.belowbar)
else if short
if strategy.position_size >= 0
short_sl := short_stop_level
short_tp := short_exit_level
else if strategy.position_size < 0
short_sl := short_stop_level - sl_increase_factor*rr_amount_short
short_tp := short_exit_level + tp_decrease_factor*rr_amount_short
strategy.entry("S"+str.tostring(short_lev)+"X", strategy.short, qty=short_pos_qty)
label_text = str.tostring(short_lev)+"X\nSL:"+str.tostring(short_sl)+"\nTP:"+str.tostring(short_tp)
label.new(bar_index+1, na, text=label_text, color=color.red, style=label.style_label_down, xloc=xloc.bar_index, yloc=yloc.abovebar)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="L TP/SL", stop=long_sl, limit=long_tp)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit(id="S TP/SL", stop=short_sl, limit=short_tp)
sl_level = strategy.position_size > 0 ? long_sl : strategy.position_size < 0 ? short_sl : na
plot(sl_level, color=color.red, style=plot.style_linebr)
tp_level = strategy.position_size > 0 ? long_tp : strategy.position_size < 0 ? short_tp : na
plot(tp_level, color=color.green, style=plot.style_linebr)