1. Площадь
  2. Динамическая стратегия прорыва объемов покупок и продаж

Динамическая стратегия прорыва объемов покупок и продаж

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-26 11:15:31
Тэги:

img

Обзор

Эта стратегия определяет длинный и короткий объем покупки и продажи с помощью индивидуальных временных рамок, в сочетании с еженедельным VWAP и полосами Боллинджера для фильтрации, чтобы реализовать отслеживание тренда с высокой вероятностью.

Принцип стратегии

  1. Вычислить показатели объема покупок и продаж в соответствии с конкретными сроками
  • BV: Объем покупок, вызванный покупкой в низкой точке
  • SV: Объем продаж, вызванный продажами на пике
  1. Объем закупок и продаж в процессе
  • Неизмененная по 20-периодической EMA
  • Процессированный объем покупок и продаж разделен на положительный и отрицательный
  1. Направление указателя судьи
  • Больше 0 - это рост, меньше 0 - падение.
  1. Определить дивергенцию в сочетании с еженедельными VWAP и Bollinger Bands
  • Цена выше VWAP и индикатор "бычий" - это длинный сигнал
  • Цена ниже VWAP и индикатор медвежьего - короткий сигнал
  1. Динамическая прибыль и стоп-лосс
  • Установленный процент прибыли и стоп-лосса на основе ежедневного ATR

Преимущества

  1. Объем покупок и продаж отражает реальный рыночный импульс, улавливает потенциальную энергию тенденций
  2. Еженедельный VWAP оценивает направление тренда на более длительный период времени, полосы Боллинджера определяют сигналы прорыва
  3. Динамические наборы ATR принимают прибыль и останавливают убытки, максимизируют блокировку прибыли и избегают перенастройки

Риски

  1. Данные о объемах покупок и продаж содержат определенные ошибки, которые могут привести к ошибочным оценкам.
  2. Комбинированное суждение по одному показателю, как правило, порождает ложные сигналы
  3. Неправильные настройки параметров Bollinger Bands ограничивают действительные прорывы

Руководство по оптимизации

  1. Оптимизировать с помощью индикаторов объема покупки и продажи на разные временные рамки
  2. Добавление объема торговли и других вспомогательных показателей для фильтрации
  3. Динамическое регулирование параметров полос Боллинджера для повышения эффективности прорыва

Заключение

Эта стратегия в полной мере использует предсказуемость объема покупок и продаж, генерируя высоковероятные сигналы, дополненные VWAP и полосами Боллинджера, одновременно эффективно контролируя риск с помощью динамического получения прибыли и остановки убытков.

/*backtest
start: 2022-12-19 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © original author ceyhun
//@ exlux99 update

//@version=5
strategy('Buying Selling Volume Strategy', format=format.volume, precision=0, overlay=false)

weekly_vwap = request.security(syminfo.tickerid, "W", ta.vwap(hlc3))

vi = false
customTimeframe = input.timeframe("60", group="Entry Settings")

allow_long = input.bool(true, group="Entry Settings")
allow_short = input.bool(false, group="Entry Settings")

xVolume = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, volume)
xHigh = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, high)
xLow = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, low)
xClose = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, close)

BV = xHigh == xLow ? 0 : xVolume * (xClose - xLow) / (xHigh - xLow)
SV = xHigh == xLow ? 0 : xVolume * (xHigh - xClose) / (xHigh - xLow)

vol = xVolume > 0 ? xVolume : 1
TP = BV + SV
BPV = BV / TP * vol
SPV = SV / TP * vol
TPV = BPV + SPV

tavol20 = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(vol, 20))
tabv20= request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(BV, 20))
tasv20= request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.ema(SV, 20))
VN = vol / tavol20
BPN = BV / tabv20 * VN * 100
SPN = SV / tasv20 * VN * 100
TPN = BPN + SPN

xbvp = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(BPV))
xbpn = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(BPN))
xspv = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(SPV))
xspn = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe,-math.abs(SPN))

BPc1 = BPV > SPV ? BPV : xbvp
BPc2 = BPN > SPN ? BPN : xbpn
SPc1 = SPV > BPV ? SPV : xspv
SPc2 = SPN > BPN ? SPN : xspn
BPcon = vi ? BPc2 : BPc1
SPcon = vi ? SPc2 : SPc1


minus = BPcon + SPcon
plot(minus, color = BPcon > SPcon  ? color.green : color.red , style=plot.style_columns) 

length = input.int(20, minval=1, group="Volatility Settings")
src = minus//input(close, title="Source")
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev", group="Volatility Settings")
xtasma = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.sma(src, length))
xstdev = request.security(syminfo.tickerid, customTimeframe, ta.stdev(src, length))
basis = xtasma
dev = mult * xstdev
upper = basis + dev
lower = basis - dev
plot(basis, "Basis", color=#FF6D00, offset = 0)
p1 = plot(upper, "Upper", color=#2962FF, offset = 0)
p2 = plot(lower, "Lower", color=#2962FF, offset = 0)
fill(p1, p2, title = "Background", color=color.rgb(33, 150, 243, 95))

// Original a
longOriginal = minus > upper and BPcon > SPcon and close > weekly_vwap
shortOriginal = minus > upper and BPcon < SPcon and close< weekly_vwap



high_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", high)
low_daily  = request.security(syminfo.tickerid, "D", low)
close_daily = request.security(syminfo.tickerid, "D", close)

true_range = math.max(high_daily - low_daily, math.abs(high_daily - close_daily[1]), math.abs(low_daily - close_daily[1]))
atr_range = ta.sma(true_range*100/request.security(syminfo.tickerid, "D", close), 14)

ProfitTarget_Percent_long = input.float(100.0, title='TP Multiplier for Long entries ', step=0.5, step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Profit_Ticks_long = close + (close * (atr_range * ProfitTarget_Percent_long))/100
LossTarget_Percent_long = input.float(1.0, title='SL Multiplier for Long entries', step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Loss_Ticks_long = close - (close * (atr_range * LossTarget_Percent_long ))/100

ProfitTarget_Percent_short = input.float(100.0, title='TP Multiplier for Short entries ', step=0.5, step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Profit_Ticks_short = close - (close * (atr_range*ProfitTarget_Percent_short))/100
LossTarget_Percent_short = input.float(5.0, title='SL Multiplier for Short entries', step=0.5, group='Dynamic Risk Management')
Loss_Ticks_short = close + (close * (atr_range*LossTarget_Percent_short))/100



var longOpened_original = false
var int timeOfBuyLong = na
var float tpLong_long_original = na
var float slLong_long_original = na
long_entryx = longOriginal

longEntry_original = long_entryx and not longOpened_original 


if longEntry_original
    longOpened_original := true
    tpLong_long_original := Profit_Ticks_long
    slLong_long_original := Loss_Ticks_long
    timeOfBuyLong := time
    //lowest_low_var_sl := lowest_low

     
tpLong_trigger = longOpened_original[1] and ((close > tpLong_long_original) or (high > tpLong_long_original)) //or high > lowest_low_var_tp
slLong_Trigger = longOpened_original[1] and ((close < slLong_long_original) or (low < slLong_long_original)) //or low < lowest_low_var_sl

longExitSignal_original =   shortOriginal or tpLong_trigger or slLong_Trigger 


if(longExitSignal_original)
    longOpened_original := false
    tpLong_long_original := na
    slLong_long_original := na


if(allow_long)
    strategy.entry("long", strategy.long, when=longOriginal) 
    strategy.close("long", when= longExitSignal_original) //or shortNew

if(allow_short)
    strategy.entry("short", strategy.short, when=shortOriginal ) 
    strategy.close("short", when= longOriginal) //or shortNew
Больше

2019 FMZ - Все права защищены.