Стратегия мгновенной линии тренда Els
ChaoZhang
Обзор
Стратегия мгновенных трендовых линий Элерса была предложена Джоном Элерсом в его контрольной аналитической палитре для книжных акций и фьючерсов. Эта стратегия использует технические показатели для определения мгновенных тенденций в акции или фьючерсе и открытия позиций при обратном тренде.
Стратегический принцип
В основе этой стратегии лежит вычисление мгновенных трендовых линий. Формула вычисления линий IT выглядит следующим образом:
it := (a-((a*a)/4.0))*src+0.5*a*a*src[1]-(a-0.75*a*a)*src[2]+2*(1-a )*it[1]-(1-a )*(1-a )*it[2]
где src представляет собой цену, а a - фактор сглаживания, по умолчанию 0.07. Формула представляет собой вторичный фильтр, способный сглаживать цену и генерировать тренд.
Другим ключевым показателем является задержка (lag), формулой которого является:
lag = 2.0 * it - nz(it[2])
Эта линия отстает от линии ИТ на один цикл. Когда цена пересекает отстающую линию вверх, это означает обратный тренд, и она делает больше; когда цена пересекает отстающую линию вниз, это означает обратный тренд, и она делает больше.
Кроме того, в стратегии предусмотрена система сдерживания убытков, чтобы контролировать риски.
Анализ преимуществ
Эта стратегия имеет следующие преимущества:
- Использование тенденций идентификации ИТ-линий, чтобы эффективно отфильтровать рыночный шум и улучшить качество сигнала
- Применение фильтров второго уровня, большое пространство для оптимизации параметров, высокая регулируемость
- Создание торговых сигналов в сочетании с отсталой линией, чтобы избежать повторного открытия позиций в тренде
- Установка единого контроля риска стоп-лосса с возможностью предустановки стоп-процента
- Ясная структура кода, легко понятная и изменяемая
Анализ рисков
Однако эта стратегия также несет в себе некоторые риски:
- Неправильная настройка параметров IT-линий и задержанных линий может привести к появлению ошибочного сигнала
- Неправильная установка точки остановки может привести к преждевременной или слишком большой остановке
- Частота сделок может быть высокой, а стоимость сделок влияет на прибыль
- Слишком длительный период концентрации может повлиять на доходность
Эти риски можно снизить следующими способами:
- Параметры оптимизации алгоритмов машинного обучения
- Настройка адаптивной точки остановки
- Соответствующая корректировка количества открытых позиций, снижение частоты торгов
- Настройка остановочного цикла
Направление оптимизации
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих направлениях:
- Тест на влияние различных параметров фильтра на результаты, чтобы найти оптимальные параметры
- Попытка фильтрации торговых сигналов в сочетании с другими показателями для улучшения качества сигналов
- Оптимизация логики открытия позиций, увеличение позиций во время ускорения тренда
- Настройка адаптивной стратегии стоп-лосса, корректировка стоп-лосса в зависимости от степени волатильности рынка
- Проведение анализа временной последовательности для определения влияния времени и цикла торгов на результаты
в заключение
В целом, стратегия мгновенных линий тренда Элерса использует технические показатели для идентификации реальных тенденций в акциях / фьючерсах и открытия позиций при обратном тренде. Она имеет такие преимущества, как эффективная шумовая фильтрация, высокая параметрическая настройка, четкая логика генерирования сигналов и встроенный контроль риска.
/*backtest
start: 2022-12-13 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Ehlers Instantaneous Trendline Strategy", shorttitle = "Ehlers Instantaneous Trendline Strategy", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100.0, pyramiding = 1, backtest_fill_limits_assumption = 1)
src = input(hl2, title="Source")
a = input(0.07, title="Alpha", step=0.01)
fr = input(false, title="Fill Trend Region")
it = na
if (na(it[2]) or na(it[1]))
it := (src + 2 * src[1] + src[2]) / 4.0
else
it := (a-((a*a)/4.0))*src+0.5*a*a*src[1]-(a-0.75*a*a)*src[2]+2*(1-a )*it[1]-(1-a )*(1-a )*it[2]
lag = 2.0 * it - nz(it[2])
rngFrac = input(0.35)
revPct = input(0.015)
stopType = input(title="Stop type", defval = "stop-order", options = ["stop-order", "market-order", "None"])
diff = input(0.5, title = "Spread")
LongPrice(p) =>
LongPrice = diff == 0 ? p : floor(p / diff) * diff
ShortPrice(p) =>
ShortPrice = diff == 0 ? p : ceil(p / diff) * diff
strategy.cancel_all()
reverseTrade = false
if stopType == "market-order"
if strategy.position_size > 0 and close < strategy.position_avg_price * (1 - revPct)
strategy.order("StopLoss open short", strategy.short, 2 * strategy.position_size, limit = close - 2 * diff)
reverseTrade := true
if strategy.position_size < 0 and close > strategy.position_avg_price * (1 + revPct)
strategy.order("StopLoss open long", strategy.long, -2 * strategy.position_size, limit = close + 2 * diff)
reverseTrade := true
if lag > it and not reverseTrade
price = LongPrice(max(close - (high - low) * rngFrac, low))
if strategy.position_size <= 0
strategy.order("Open long", strategy.long, strategy.equity / price - strategy.position_size, limit = price)
if stopType == "stop-order"
strategy.order("StopLoss open long", strategy.short, 2 * strategy.equity / price, stop = ShortPrice(price * (1 - revPct)))
else
if stopType == "stop-order"
strategy.order("StopLoss open short", strategy.short, 2 * strategy.position_size, stop = ShortPrice(strategy.position_avg_price * (1 - revPct)))
if lag < it and not reverseTrade
price = ShortPrice(min(close - (high - low) * rngFrac, high))
if strategy.position_size >= 0
strategy.order("Open short", strategy.short, strategy.equity / price + strategy.position_size, limit = price)
if stopType == "stop-order"
strategy.order("StopLoss open short", strategy.long, 2 * strategy.equity / price, stop = LongPrice(price * (1 + revPct)))
else
if stopType == "stop-order"
strategy.order("StopLoss open long", strategy.long, -2 * strategy.position_size, stop = LongPrice(strategy.position_avg_price * (1 + revPct)))
itPlot=plot(it, color=red, linewidth=1, title="Trend")
lagPlot=plot(lag, color=blue, linewidth=1, title="Trigger")
fill(itPlot, lagPlot, it < lag ? green : red, transp=70)
// === Backtesting Dates ===
testPeriodSwitch = input(false, "Custom Backtesting Dates")
testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(9, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,testStartHour,0)
testStopYear = input(2018, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(14, "Backtest Stop Day")
testStopHour = input(14, "Backtest Stop Hour")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,testStopHour,0)
testPeriod() =>
time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
isPeriod = testPeriodSwitch == true ? testPeriod() : true
// === /END
if not isPeriod
strategy.cancel_all()
strategy.close_all()