Стратегия покупки и продажи

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-27 14:25:11
Тэги:

img

Обзор

Стратегия покупки и продажи Bullish Engulfing - это количественная торговая стратегия, основанная на моделях свечей.

  1. Он основан на зрелых теориях технического анализа для выявления высоковероятных возможностей переворота цен.
  2. У него простые и интуитивные торговые сигналы.
  3. Риски контролируемы.

Логика стратегии

Эта стратегия определяет перевороты цен на основе Буллистского поглощения.

Когда акция находится в нисходящем тренде, если за свечами с небольшим реальным телом следует свеча, чье реальное тело полностью поглощает предыдущее реальное тело, и цена закрытия выше предыдущей высокой цены, это образует модель бычьего поглощения, сигнализирующую о надвигающемся перевороте тренда, где цена начнет расти.

Эта стратегия позволит открыть длинную позицию, когда будет выявлена тенденция бычьего поглощения, с целевой прибылью 1% и стоп-лосом 1%, чтобы закрепить прибыль.

Анализ преимуществ

Преимущества этой стратегии:

  1. Он основан на зрелых теориях технического анализа.
  2. Торговые сигналы просты и интуитивно понятны, легко понять и автоматизировать для количественной торговли.
  3. Торговля высоколиквидными продуктами, такими как индексные фьючерсы, позволяет эффективно входить и выходить.
  4. Целевая прибыль и выходы стоп-лосса эффективно контролируют соотношение риск/прибыль каждой сделки, обеспечивая прибыльность и избегая больших потерь.
  5. Гибкие настройки параметров подходят для различных продуктов и рыночных условий.

Анализ рисков

Эта стратегия сопряжена с некоторыми рисками:

  1. Риски ложных сигналов существуют, поскольку они основаны на теориях технического анализа.
  2. Изменения рыночного режима могут привести к отмене параметров, которые необходимо скорректировать.
  3. Слишком узкие значения стоп-лосса могут привести к преждевременному выходу, в то время как слишком широкие значения могут привести к большим потерям.

Для решения этих рисков мы можем:

  1. Оптимизировать параметры и проверять производительность в рыночных условиях.
  2. Расширить уровень стоп-лосса, чтобы контролировать потерю на одной сделке на приемлемом уровне.
  3. Торгуйте высоколиквидными продуктами с подходящей волатильностью, такими как индексы и фьючерсные ETF.

Руководство по оптимизации

Эта стратегия также может быть усилена путем:

  1. Добавление фильтров, таких как скользящие средние, чтобы избежать торговли против трендов.
  2. Увеличение целевой прибыли для расширения потенциала прибыли.
  3. Оптимизация механизмов остановки потерь, например, остановки отслеживания, чтобы уменьшить вероятность остановки.
  4. Использование комбинаций других моделей свечей, аналогичных Bullish Engulfing для создания торговой системы.

Заключение

Стратегия покупки и продажи Bullish Engulfing является зрелой количественной торговой стратегией, основанной на техническом анализе, с преимуществами простых и ясных торговых сигналов, которые легко внедряются.


/*backtest
start: 2022-12-20 00:00:00
end: 2023-12-26 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/
// © thequantscience

// ██████╗ ██╗   ██╗██╗     ██╗     ██╗███████╗██╗  ██╗    ███████╗███╗   ██╗ ██████╗ ██╗   ██╗██╗     ███████╗██╗███╗   ██╗ ██████╗ 
// ██╔══██╗██║   ██║██║     ██║     ██║██╔════╝██║  ██║    ██╔════╝████╗  ██║██╔════╝ ██║   ██║██║     ██╔════╝██║████╗  ██║██╔════╝ 
// ██████╔╝██║   ██║██║     ██║     ██║███████╗███████║    █████╗  ██╔██╗ ██║██║  ███╗██║   ██║██║     █████╗  ██║██╔██╗ ██║██║  ███╗
// ██╔══██╗██║   ██║██║     ██║     ██║╚════██║██╔══██║    ██╔══╝  ██║╚██╗██║██║   ██║██║   ██║██║     ██╔══╝  ██║██║╚██╗██║██║   ██║
// ██████╔╝╚██████╔╝███████╗███████╗██║███████║██║  ██║    ███████╗██║ ╚████║╚██████╔╝╚██████╔╝███████╗██║     ██║██║ ╚████║╚██████╔╝
// ╚═════╝  ╚═════╝ ╚══════╝╚══════╝╚═╝╚══════╝╚═╝  ╚═╝    ╚══════╝╚═╝  ╚═══╝ ╚═════╝  ╚═════╝ ╚══════╝╚═╝     ╚═╝╚═╝  ╚═══╝ ╚═════╝ 
                                                                                                                                  
//@version=5
strategy(
     "Buy&Sell Bullish Engulfing - The Quant Science",
     overlay = true,
     default_qty_type = strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value = 100,
     pyramiding = 1,
     currency = currency.EUR,
     initial_capital = 10000,
     commission_type = strategy.commission.percent,
     commission_value = 0.07,
     process_orders_on_close = true, 
     close_entries_rule = "ANY"
     )

startDate  = input.int(title="D: ", defval=1,    minval=1,    maxval=31,   inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
startMonth = input.int(title="M: ", defval=1,    minval=1,    maxval=12,   inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
startYear  = input.int(title="Y: ", defval=2022, minval=1800, maxval=2100, inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")

endDate    = input.int(title="D: ", defval=31,   minval=1,    maxval=31,   inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
endMonth   = input.int(title="M: ", defval=12,   minval=1,    maxval=12,   inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
endYear    = input.int(title="Y: ", defval=2023, minval=1800, maxval=2100, inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")

inDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0))

PROFIT   = input.float(defval = 1, minval = 0, title = "Target profit (%): ", step = 0.10, group = "TAKE PROFIT-STOP LOSS")
STOPLOSS = input.float(defval = 1, minval = 0, title = "Stop Loss (%): ",     step = 0.10, group = "TAKE PROFIT-STOP LOSS")

var float equity_trades = 0
strategy.initial_capital = 50000
equity_trades := strategy.initial_capital
var float equity   = 0
var float qty_order   = 0
t_ordersize = "Percentage size of each new order. With 'Reinvestment Profit' activate, the size will be calculate on the equity, with 'Reinvestment Profit' deactivate the size will be calculate on the initial capital."
orders_size = input.float(defval = 2, title = "Orders size (%): ", minval = 0.10, step = 0.10,  maxval = 100, group = "RISK MANAGEMENT", tooltip = t_ordersize)
qty_order := ((equity_trades * orders_size) / 100 ) / close 

C_DownTrend = true
C_UpTrend   = true
var trendRule1 = "SMA50"
var trendRule2 = "SMA50, SMA200"
var trendRule = input.string(trendRule1, "Detect Trend Based On", options=[trendRule1, trendRule2, "No detection"], group = "BULLISH ENGULFING")

if trendRule == trendRule1
	priceAvg = ta.sma(close, 50)
	C_DownTrend := close < priceAvg
	C_UpTrend := close > priceAvg

if trendRule == trendRule2
	sma200 = ta.sma(close, 200)
	sma50  = ta.sma(close, 50)
	C_DownTrend := close < sma50 and sma50 < sma200
	C_UpTrend := close > sma50 and sma50 > sma200
C_Len = 14
C_ShadowPercent = 5.0 
C_ShadowEqualsPercent = 100.0
C_DojiBodyPercent = 5.0
C_Factor = 2.0 

C_BodyHi = math.max(close, open)
C_BodyLo = math.min(close, open)
C_Body = C_BodyHi - C_BodyLo
C_BodyAvg = ta.ema(C_Body, C_Len)
C_SmallBody = C_Body < C_BodyAvg
C_LongBody = C_Body > C_BodyAvg
C_UpShadow = high - C_BodyHi
C_DnShadow = C_BodyLo - low
C_HasUpShadow = C_UpShadow > C_ShadowPercent / 100 * C_Body
C_HasDnShadow = C_DnShadow > C_ShadowPercent / 100 * C_Body
C_WhiteBody = open < close
C_BlackBody = open > close
C_Range = high-low
C_IsInsideBar = C_BodyHi[1] > C_BodyHi and C_BodyLo[1] < C_BodyLo
C_BodyMiddle = C_Body / 2 + C_BodyLo
C_ShadowEquals = C_UpShadow == C_DnShadow or (math.abs(C_UpShadow - C_DnShadow) / C_DnShadow * 100) < C_ShadowEqualsPercent and (math.abs(C_DnShadow - C_UpShadow) / C_UpShadow * 100) < C_ShadowEqualsPercent
C_IsDojiBody = C_Range > 0 and C_Body <= C_Range * C_DojiBodyPercent / 100
C_Doji = C_IsDojiBody and C_ShadowEquals

patternLabelPosLow  = low  - (ta.atr(30) * 0.6)
patternLabelPosHigh = high + (ta.atr(30) * 0.6)

label_color_bullish = input.color(color.rgb(43, 255, 0), title = "Label Color Bullish", group = "BULLISH ENGULFING")
C_EngulfingBullishNumberOfCandles = 2
C_EngulfingBullish = C_DownTrend and C_WhiteBody and C_LongBody and C_BlackBody[1] and C_SmallBody[1] and close >= open[1] and open <= close[1] and ( close > open[1] or open < close[1] )
if C_EngulfingBullish
    var ttBullishEngulfing = "Engulfing\nAt the end of a given downward trend, there will most likely be a reversal pattern. To distinguish the first day, this candlestick pattern uses a small body, followed by a day where the candle body fully overtakes the body from the day before, and closes in the trend’s opposite direction. Although similar to the outside reversal chart pattern, it is not essential for this pattern to completely overtake the range (high to low), rather only the open and the close."
    label.new(bar_index, patternLabelPosLow, text="BE", style=label.style_label_up, color = label_color_bullish, textcolor=color.white, tooltip = ttBullishEngulfing)
bgcolor(ta.highest(C_EngulfingBullish?1:0, C_EngulfingBullishNumberOfCandles)!=0 ? color.new(#21f321, 90) : na, offset=-(C_EngulfingBullishNumberOfCandles-1))

var float c       = 0
var float o       = 0
var float c_exit  = 0
var float c_stopl = 0

if C_EngulfingBullish and strategy.opentrades==0 and inDateRange 
    c := strategy.equity
    o := close
    c_exit  := c + (c * PROFIT / 100)
    c_stopl := c - (c * STOPLOSS / 100)
    strategy.entry(id = "LONG", direction = strategy.long, qty = qty_order, limit = o)

if ta.crossover(strategy.equity, c_exit)
    strategy.exit(id = "CLOSE-LONG", from_entry = "LONG", limit = close)
if ta.crossunder(strategy.equity, c_stopl)
    strategy.exit(id = "CLOSE-LONG", from_entry = "LONG", limit = close)


Больше