Стратегия торговли золотым соотношением среднего обратного тренда

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-07 11:03:20
Тэги:

Обзор

Стратегия торговли золотым соотношением определяет более сильные направления тренда с использованием индикаторов канала и скользящих средних и открывает позиции в направлении тренда после того, как цены снизятся до определенного соотношения.

Логика стратегии

Ключевые показатели этой стратегии включают индикаторы каналов, скользящие средние и линии сдвига.

Показатель канала рассчитывается от самого высокого максимума и самого низкого минимума для определения ценового канала.
Движущаяся средняя используется для определения общего направления тренда цен.
Линия отсчета затем открывает позиции после того, как цены отскакивают от границы канала в определенном соотношении.

Когда цена достигает дна канала, стратегия записывает самую низкую точку в качестве точки отсчета и устанавливает сигнал продажи. Когда цены растут, как только рост достигает коэффициента отклонения, короткие позиции будут открыты вокруг точки отскока.

Напротив, когда цена достигает верхней части канала, стратегия записывает самую высокую точку в качестве точки отсчета и устанавливает сигнал покупки.

Следовательно, логика торговли этой стратегии заключается в отслеживании ценового канала и вмешательстве в существующую тенденцию при появлении сигналов об обратном движении.

Анализ преимуществ

Основными преимуществами этой стратегии являются:

Он может хорошо работать на сильно развивающихся рынках.
Агрессивность вступления в сделку может быть регулирована с помощью параметра коэффициента обратного движения.
Разумный контроль за снятием может ограничить потери от одной сделки.

В частности, поскольку стратегия в основном открывает позиции в моменты переворота тренда, она лучше работает на рынках с большими колебаниями цен и более очевидными тенденциями. Кроме того, корректировка параметра коэффициента обратного притяжения может контролировать уровень агрессивности стратегии для следования тенденциям. Наконец, стоп-лосс может очень хорошо контролировать однократную потерю торговли.

Анализ рисков

К основным рискам этой стратегии также относятся:

Стратегия чувствительна к тенденционным характеристикам торговых инструментов.
Неправильные настройки коэффициента обратной связи могут привести к чрезмерной агрессивности или чрезмерной консервативности.
Время удержания позиции может быть слишком длинным, необходимо обратить внимание на риск на ночь.

В частности, если используемый в стратегии торговый инструмент имеет более слабую тенденцию и меньшую колебание, производительность может быть скомпрометирована. Кроме того, слишком большой или слишком маленький коэффициент обратного притяжения повлияет на производительность стратегии.

Чтобы избежать вышеупомянутых рисков, подумайте об оптимизации следующих аспектов:

Выбирать торговые инструменты с более очевидными тенденционными характеристиками.
Настроить параметр коэффициента отталкивания, чтобы найти лучшую комбинацию параметров.
Установите прибыль на выходе, чтобы разумно контролировать время хранения.

Заключение

Золотое соотношение означает, что стратегия торговли реверсионным трендом оценивает ценовые тенденции и сигналы оттягивания с помощью простых индикаторов, открывает позиции для отслеживания тенденций на сильных рынках и относится к типичной системе трендов.

/*backtest
start: 2022-11-30 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//
// A port of the TradeStation EasyLanguage code for a mean-revision strategy described at
//     http://traders.com/Documentation/FEEDbk_docs/2017/01/TradersTips.html
//
// "In “Mean-Reversion Swing Trading,” which appeared in the December 2016 issue of STOCKS & COMMODITIES, author Ken Calhoun
//  describes a trading methodology where the trader attempts to enter an existing trend after there has been a pullback. 
//  He suggests looking for 50% pullbacks in strong trends and waiting for price to move back in the direction of the trend
//  before entering the trade."
//
//  See Also:
//    - 9 Mistakes Quants Make that Cause Backtests to Lie (https://blog.quantopian.com/9-mistakes-quants-make-that-cause-backtests-to-lie-by-tucker-balch-ph-d/)
//    - When Backtests Meet Reality (http://financial-hacker.com/Backtest.pdf)
//    - Why MT4 backtesting does not work (http://www.stevehopwoodforex.com/phpBB3/viewtopic.php?f=28&t=4020)
//
// 
// -----------------------------------------------------------------------------
// Copyright 2018 sherwind
//
// This program is free software: you can redistribute it and/or modify
// it under the terms of the GNU General Public License as published by
// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
// any later version.
//
// This program is distributed in the hope that it will be useful,
// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
// GNU General Public License for more details.
// 
// The GNU General Public License can be found here
// <http://www.gnu.org/licenses/>.
//
// -----------------------------------------------------------------------------
//

strategy("Mean-Reversion Swing Trading Strategy v1", shorttitle="MRST Strategy v1", overlay=true)
channel_len  = input(defval=20, title="Channel Period", minval=1)
pullback_pct = input(defval=0.5, title="Percent Pull Back Trigger", minval=0.01, maxval=1, step=0.01)
trend_filter_len = input(defval=50, title="Trend MA Period", minval=1)


upper_band = highest(high, channel_len)
lower_band = lowest(low, channel_len)
trend      = sma(close, trend_filter_len)

low_ref  = 0.0
low_ref  :=  nz(low_ref[1])
high_ref = 0.0
high_ref := nz(high_ref[1])
long_ok  = false
long_ok  := nz(long_ok[1])
short_ok = false
short_ok := nz(short_ok[1])
long_ok2 = false
long_ok2  := nz(long_ok2[1])

if (low == lower_band)
    low_ref  := low
    long_ok  := false
    short_ok := true
    long_ok2 := false

if (high == upper_band)
    high_ref := high
    long_ok  := true
    short_ok := false
    long_ok2  := true

// Pull Back Level
trigger = long_ok2 ? high_ref - pullback_pct * (high_ref - low_ref) : low_ref + pullback_pct * (high_ref - low_ref)

plot(upper_band, title="Upper Band", color=long_ok2?green:red)
plot(lower_band, title="Lower Band", color=long_ok2?green:red)
plot(trigger, title="Trigger", color=purple)
plot(trend, title="Trend", color=orange)

enter_long = long_ok[1] and long_ok and crossover(close, trigger) and close > trend and strategy.position_size <= 0
enter_short = short_ok[1] and short_ok and crossunder(close, trigger) and close < trend and strategy.position_size >= 0

if (enter_long)
    long_ok := false
    strategy.entry("pullback-long", strategy.long, stop=close, comment="pullback-long")
else
    strategy.cancel("pullback-long")

if (enter_short)
	short_ok := false
    strategy.entry("pullback-short", strategy.short, stop=close, comment="pullback-short")
else
    strategy.cancel("pullback-short")

strategy.exit("exit-long", "pullback-long", limit=upper_band, stop=lower_band)
strategy.exit("exit-short", "pullback-short", limit=lower_band, stop=upper_band)

Больше