Стратегия трейлинг-стопа по положительному каналу EMA


Дата создания: 2023-12-18 12:10:45 Последнее изменение: 2023-12-18 12:10:45
Копировать: 0 Количество просмотров: 668
1
Подписаться
1621
Подписчики

Стратегия трейлинг-стопа по положительному каналу EMA

Обзор

Эта стратегия является канальной стоп-стратегией, основанной на показателях EMA. Она объединяет несколько основных технических показателей, таких как определение тенденции, отслеживание каналов и динамические стопы, для определения сидячих и медленных циклов путем определения последовательности EMA, в сочетании с отслеживанием каналов ATR для реализации стопов, что позволяет остановкам постоянно отслеживать движение цен. Такая стоп-модель является более активной и эффективно избегает вероятности прорыва слишком радикальных стопов.

Стратегический принцип

Стратегия основывается на трех различных циклах кривой EMA для определения состояния быков и медведей.

  • EMA5> EMA20> EMA40 - это бычий рыночный цикл
  • EMA20>EMA5>EMA40 - это бычий рыночный цикл
  • EMA20>EMA40>EMA5 - это бычий рыночный цикл
  • EMA40>EMA20>EMA5 - это период медвежьего рынка
  • EMA40>EMA5>EMA20 - это период медвежьего рынка
  • EMA5>EMA40>EMA20 - это период медвежьего рынка

После определения бычьего и медленного циклов стратегия использует в качестве диапазона канала K-линии, отобранную по SMMA, в сочетании с кратным числом ATR-индекса. Торговый сигнал подается только тогда, когда цена прорывает этот канал. Кроме того, после подачи торгового сигнала включается ATR-динамический механизм отслеживания стоп-лосса, который в реальном времени регулирует положение стоп-лосса, чтобы гарантировать, что стоп-точка может следовать за ценой, что повышает эффективность стоп-лосса.

Стратегические преимущества

Основные преимущества этой стратегии:

  1. Используя EMA для определения бычьего и медвежьего циклов, можно эффективно улавливать переломные моменты в рыночных тенденциях.
  2. Входные пункты, построенные на канале ATR, помогают избежать ошибок в городе
  3. ATR динамически отслеживает убытки, максимально блокирует прибыль и эффективно контролирует риски

Риск и оптимизация

Основные риски этой стратегии сосредоточены на проблемах, связанных с чрезмерной торговлей, которая может быть вызвана неправильной установкой параметров, а также сбоем стоп-лосса. Можно оптимизировать следующие аспекты:

  1. Оптимизация комбинации параметров цикла EMA для поиска оптимальных параметров
  2. Оптимизация размера ATR, чтобы предотвратить слишком близкие или слишком дальние остановки
  3. Добавить другие фильтрующие показатели, чтобы избежать ошибок во время шока

Подвести итог

Эта стратегия объединяет несколько основных технических показателей и методов, таких как определение тенденций, торговля каналами и динамическое остановка, чтобы сформировать более полную систему стратегий стоп-трейдинга. Есть еще много возможностей для оптимизации параметров и контроля риска.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2023-12-10 00:00:00
end: 2023-12-12 04:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © kgynofomo

//@version=5
strategy(title="[Salavi] | Andy Advance Pro Strategy [ETH|M15]",overlay = true, pyramiding = 1,initial_capital = 10000, default_qty_type = strategy.cash,default_qty_value = 10000)

ema_short = ta.ema(close,5)
ema_middle = ta.ema(close,20)
ema_long = ta.ema(close,40)

cycle_1 = ema_short>ema_middle and ema_middle>ema_long
cycle_2 = ema_middle>ema_short and ema_short>ema_long
cycle_3 = ema_middle>ema_long and ema_long>ema_short
cycle_4 = ema_long>ema_middle and ema_middle>ema_short
cycle_5 = ema_long>ema_short and ema_short>ema_middle
cycle_6 = ema_short>ema_long and ema_long>ema_middle

bull_cycle = cycle_1 or cycle_2 or cycle_3
bear_cycle = cycle_4 or cycle_5 or cycle_6
// label.new("cycle_1")
// bgcolor(color=cycle_1?color.rgb(82, 255, 148, 60):na)
// bgcolor(color=cycle_2?color.rgb(82, 255, 148, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_3?color.rgb(82, 255, 148, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_4?color.rgb(255, 82, 82, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_5?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_6?color.rgb(255, 82, 82, 60):na)

// Inputs
a = input(2, title='Key Vaule. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(7, title='ATR Period')
h = false

xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR

src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close

xATRTrailingStop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss) : iff_2

pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 : iff_3

xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue

ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = ta.crossover(xATRTrailingStop, ema)

buy = src > xATRTrailingStop and above
sell = src < xATRTrailingStop and below

barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop




atr = ta.atr(14)
atr_length = input.int(25)
atr_rsi = ta.rsi(atr,atr_length)
atr_valid = atr_rsi>50

long_condition =  buy and bull_cycle and atr_valid
short_condition =  sell and bear_cycle and atr_valid

Exit_long_condition = short_condition
Exit_short_condition = long_condition

if long_condition
    strategy.entry("Andy Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy Buy Here")

if Exit_long_condition
    strategy.close("Andy Buy",comment="Andy Buy Out")
    // strategy.entry("Andy fandan Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy 翻單 short Here")
    // strategy.close("Andy fandan Buy",comment="Andy short Out")


if short_condition
    strategy.entry("Andy Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy short Here")


// strategy.exit("STR","Long",stop=longstoploss)
if Exit_short_condition
    strategy.close("Andy Short",comment="Andy short Out")
    // strategy.entry("Andy fandan Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy 翻單 Buy Here")
    // strategy.close("Andy fandan Short",comment="Andy Buy Out")




inLongTrade = strategy.position_size > 0
inLongTradecolor = #58D68D
notInTrade = strategy.position_size == 0
inShortTrade = strategy.position_size < 0

// bgcolor(color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
plotshape(close!=0,location = location.bottom,color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)


plotshape(long_condition, title='Buy', text='Andy Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(short_condition, title='Sell', text='Andy Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)


// //atr > close *0.01* parameter

// // MONTHLY TABLE PERFORMANCE - Developed by @QuantNomad
// // *************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************
// show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Performance ?', group='Performance - credits: @QuantNomad')
// prec = input(2, 'Return Precision', group='Performance - credits: @QuantNomad')

// if show_performance
//     new_month = month(time) != month(time[1])
//     new_year  = year(time)  != year(time[1])
    
//     eq = strategy.equity
    
//     bar_pnl = eq / eq[1] - 1
    
//     cur_month_pnl = 0.0
//     cur_year_pnl  = 0.0
    
//     // Current Monthly P&L
//     cur_month_pnl := new_month ? 0.0 : 
//                      (1 + cur_month_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1 
    
//     // Current Yearly P&L
//     cur_year_pnl := new_year ? 0.0 : 
//                      (1 + cur_year_pnl[1]) * (1 + bar_pnl) - 1  
    
//     // Arrays to store Yearly and Monthly P&Ls
//     var month_pnl  = array.new_float(0)
//     var month_time = array.new_int(0)
    
//     var year_pnl  = array.new_float(0)
//     var year_time = array.new_int(0)
    
//     last_computed = false
    
//     if (not na(cur_month_pnl[1]) and (new_month or barstate.islastconfirmedhistory))
//         if (last_computed[1])
//             array.pop(month_pnl)
//             array.pop(month_time)
            
//         array.push(month_pnl , cur_month_pnl[1])
//         array.push(month_time, time[1])
    
//     if (not na(cur_year_pnl[1]) and (new_year or barstate.islastconfirmedhistory))
//         if (last_computed[1])
//             array.pop(year_pnl)
//             array.pop(year_time)
            
//         array.push(year_pnl , cur_year_pnl[1])
//         array.push(year_time, time[1])
    
//     last_computed := barstate.islastconfirmedhistory ? true : nz(last_computed[1])
    
//     // Monthly P&L Table    
//     var monthly_table = table(na)
    
//     if (barstate.islastconfirmedhistory)
//         monthly_table := table.new(position.bottom_center, columns = 14, rows = array.size(year_pnl) + 1, border_width = 1)
    
//         table.cell(monthly_table, 0,  0, "",     bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 1,  0, "Jan",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 2,  0, "Feb",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 3,  0, "Mar",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 4,  0, "Apr",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 5,  0, "May",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 6,  0, "Jun",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 7,  0, "Jul",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 8,  0, "Aug",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 9,  0, "Sep",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 10, 0, "Oct",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 11, 0, "Nov",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 12, 0, "Dec",  bgcolor = #cccccc)
//         table.cell(monthly_table, 13, 0, "Year", bgcolor = #999999)
    
    
//         for yi = 0 to array.size(year_pnl) - 1
//             table.cell(monthly_table, 0,  yi + 1, str.tostring(year(array.get(year_time, yi))), bgcolor = #cccccc)
            
//             y_color = array.get(year_pnl, yi) > 0 ? color.new(color.teal, transp = 40) : color.new(color.gray, transp = 40)
//             table.cell(monthly_table, 13, yi + 1, str.tostring(math.round(array.get(year_pnl, yi) * 100, prec)), bgcolor = y_color, text_color=color.new(color.white, 0))
            
//         for mi = 0 to array.size(month_time) - 1
//             m_row   = year(array.get(month_time, mi))  - year(array.get(year_time, 0)) + 1
//             m_col   = month(array.get(month_time, mi)) 
//             m_color = array.get(month_pnl, mi) > 0 ? color.new(color.teal, transp = 40) : color.new(color.gray, transp = 40)
            
//             table.cell(monthly_table, m_col, m_row, str.tostring(math.round(array.get(month_pnl, mi) * 100, prec)), bgcolor = m_color, text_color=color.new(color.white, 0))