Количественная стратегия торговли на основе индикаторов TRSI и SUPER

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-15 16:05:51
Тэги:

Обзор

Эта стратегия сочетает в себе индикаторы относительной силы (TRSI) и супер тренда, чтобы сформировать относительно полную количественную торговую стратегию.

Логика стратегии

Вычислить индикатор TRSI для определения того, находится ли рынок в состоянии перекупа или перепродажи, и выпустить сигналы купли и продажи.
Используйте индикатор Super Trend для фильтрации сигналов шума и подтверждения основной тенденции
Установка стоп-лосса и точек получения прибыли на разных этапах прибыльных позиций

В частности, стратегия сначала рассчитывает индикатор TRSI, чтобы судить о том, вошел ли рынок в зону перекупленности или перепроданности, а затем рассчитывает индикатор Super Trend, чтобы определить направление основного тренда.

Анализ преимуществ

Эта стратегия имеет следующие преимущества:

ТРСИ определяет время, а Super Trend фильтрует направление.
Применимо к средне- и долгосрочной трендовой торговле.
Настройки стоп-лосса и прибыли разумны, вывод разных долей средств на разных стадиях прибыльности для эффективного контроля риска.

Анализ рисков

Эта стратегия также сопряжена с некоторыми рисками:

Средне- и долгосрочная торговля не может использовать краткосрочные торговые возможности.
Неправильные настройки параметров TRSI могут пропустить зоны перекупа и перепродажи.
Неправильные настройки параметров Super Trend могут выдавать неправильные сигналы.
Чрезмерно большое пространство стоп-лосса не позволяет эффективно контролировать риски.

Для решения этих рисков мы можем оптимизировать следующие аспекты:

Руководство по оптимизации

Включить больше краткосрочных показателей для выявления большего количества торговых возможностей.
Настроить параметры TRSI, чтобы сузить интервал ошибок.
Тестируйте и оптимизируйте параметры Super Trend.
Установите плавающие стоп-потери для отслеживания линий стоп-потери в режиме реального времени.

Резюме

Эта стратегия объединяет несколько индикаторов, таких как TRSI и Super Trend, чтобы сформировать относительно полную количественную торговую стратегию. Она может эффективно идентифицировать средне- и долгосрочные тенденции, устанавливая стоп-лосс и получая прибыль для контроля рисков.

/*backtest
start: 2022-12-14 00:00:00
end: 2023-11-26 05:20:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/


//@version=4
strategy(title = "SuperTREX strategy", overlay = true)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
length = input( 14 )
overSold = input( 35 )
overBought = input( 70 )
HTF = input("W", type=input.resolution)
ti = change( time(HTF) ) != 0
p = fixnan( ti ? close : na )

vrsi = rsi(p, length)
price = close
var bool long = na
var bool short = na

long :=crossover(vrsi,overSold) 
short := crossunder(vrsi,overBought)

var float last_open_long = na
var float last_open_short = na

last_open_long := long ? close : nz(last_open_long[1])
last_open_short := short ? close : nz(last_open_short[1])


entry_value =last_open_long
entry_value1=last_open_short

xy=(entry_value+entry_value)/2

// INPUTS //
st_mult   = input(4,   title = 'SuperTrend Multiplier', minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
st_period = input(10, title = 'SuperTrend Period',     minval = 1)

// CALCULATIONS //
up_lev =xy - (st_mult * atr(st_period))
dn_lev =xy + (st_mult * atr(st_period))

up_trend   = 0.0
up_trend   := entry_value[1] > up_trend[1]   ? max(up_lev, up_trend[1])   : up_lev

down_trend = 0.0
down_trend := entry_value1[1] < down_trend[1] ? min(dn_lev, down_trend[1]) : dn_lev

// Calculate trend var
trend = 0
trend := close > down_trend[1] ? 1: close < up_trend[1] ? -1 : nz(trend[1], 1)

// Calculate SuperTrend Line
st_line = trend ==1 ? up_trend : down_trend
plot(xy,color = trend == 1 ? color.green : color.red)

buy=crossover( close, st_line) 
sell1=crossunder(close, st_line) 
 


buy1=buy
//

sell=sell1


// STRATEGY

plotshape(buy , title="buy", text="Buy", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar, size=size.small, textcolor=color.white, transp=0)  //plot for buy icon
plotshape(sell, title="sell", text="Sell", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, size=size.small, textcolor=color.white, transp=0)  //plot for sell icon
// Take profit

//
l = buy 
s1=sell 
if l 
    strategy.entry("buy", strategy.long)
if s1 
    strategy.entry("sell", strategy.short)
per(pcnt) =>  strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=25, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=25, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=25, minval=1)
q3=input(title=" qty_percent3", defval=25, minval=1)
tp1=input(title=" Take profit1", defval=2, minval=0.01)
tp2=input(title=" Take profit2", defval=4, minval=0.01)
tp3=input(title=" Take profit3", defval=6, minval=0.01)
tp4=input(title=" Take profit4", defval=8, minval=0.01)
strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp1), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp2), loss = los)
strategy.exit("x3", qty_percent = q3, profit = per(tp3), loss = los)
strategy.exit("x4", profit = per(tp4), loss = los)

Больше