Количественная стратегия кросс-паров Bollinger Band Crossover
Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-27 14:28:21Тэги:
Обзор
Эта стратегия генерирует сигналы покупки и продажи путем сравнения перекрестного действия быстрой линии и медленной линии индикатора MACD. Когда генерируется сигнал покупки, он откроет позицию с определенным процентом собственного капитала счета. Затем дополнительные позиции будут добавлены в конкретных точках ретрекшемента. Когда накопленная прибыль позиций достигнет конфигурированной точки получения прибыли, все позиции будут закрыты. Логика сигналов продажи аналогична сигналам покупки.
Логика стратегии
Основная логика этой стратегии заключается в сравнении перекрестка быстрой линии MACD и медленной линии для определения тренда. MACD - это разница между скользящими средними, рассчитывая разницу между краткосрочными и долгосрочными скользящими средними, он оценивает тенденцию и импульс рынка.
Когда быстрая линия пересекает медленную линию, генерируется золотой крест, указывающий на то, что рынок находится в восходящей тенденции, и стратегия откроет длинные позиции. Когда быстрая линия пересекает медленную линию, генерируется смертельный крест, указывающий на нисходящую тенденцию, и стратегия откроет короткие позиции.
После открытия позиций стратегия будет добавляться к существующим длинным или коротким позициям в определенных точках ретрассейнга. Это может увеличить потенциал прибыли с помощью принципа Мартингейла. Когда накопленная прибыль достигнет конфигурированной точки получения прибыли, стратегия закроет все позиции.
Анализ преимуществ
Эта стратегия имеет следующие преимущества:
-
Использует индикатор MACD для определения тенденции рынка, который является классическим и надежным индикатором технического анализа.
-
Принимает подход к открытию позиций по партиям, которые могут контролировать риск одной сделки.
-
Добавление к позициям может увеличить потенциал прибыли с помощью принципа Мартингейла.
-
Конфигурирование точки получения прибыли для ограничения потерь.
Анализ рисков
Эта стратегия также сопряжена с некоторыми рисками:
-
Индикатор MACD не может точно предсказать движения рынка, могут возникать ложные сигналы.
-
Существует риск того, что ретрексейн будет расширяться с добавлением полной позиции.
-
Установка точки получения прибыли слишком низкой может ограничить потенциал прибыли.
-
Необходимость установить разумный процент капитала для открытия позиций на продукт, чтобы избежать превышения лимитов счета.
Руководство по оптимизации
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
-
Проверьте параметры MACD, найдите параметры, которые лучше подходят для конкретных торговых продуктов.
-
Оптимизируйте процент денег и процент ретрекера для каждой добавленной позиции, найдите оптимальные комбинации параметров.
-
Проверьте долгосрочные и краткосрочные точки прибыли соответственно, чтобы определить оптимальные уровни.
-
Оценить возможности маржи счета, установить разумный максимальный лимит позиции на продукт.
-
Добавьте логику стоп-лосса. Стоп-лосс может эффективно контролировать потери при резких изменениях на рынке.
Резюме
В общем, это типичная стратегия, основанная на тренде. Он использует индикатор MACD для определения направления тренда на рынке, использует подход добавления позиций в партиях, чтобы следовать тренду, и получает прибыль, когда накопленная прибыль достигает определенного уровня. Эта простая и практичная стратегия легко внедряется и подходит для начинающих количественных трейдеров. Оптимизируя параметры и расширяя логику управления рисками, стратегия может стать более надежной.
/*backtest
start: 2023-11-26 00:00:00
end: 2023-12-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © TradingSoft_tech
//@version=5
strategy("MAPM-V1", overlay=true, default_qty_value=10, max_bars_back=5000,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, commission_value=0.1, initial_capital = 100, pyramiding=6, currency=currency.USD)
///////// Options
SignalFast = input.int(300, step=10)
SignalSlow = input.int(600, step=10)
StepAddPurchases = input.float(2.5, step=0.1)
VolumePurchases = input.int(6,step=1)
Buy = input(true)
Sell = input(true)
longProfitPerc = input.float(title="Long Take Profit (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortProfitPerc = input.float(title="Short Take Profit (%)", minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
Martingale = input.float(1.6, minval = 1, step = 0.1)
VolumeDepo = input.int(100, step=1)
PercentOfDepo = input.float(10, step=1)
Close = (close)
EnterVolume = VolumeDepo*PercentOfDepo*0.01/Close
///////// Calculation indicator
fastAverage = ta.ema(close, 8)
slowAverage = ta.ema(close, 49)
macd = fastAverage - slowAverage
macdSignalF = ta.ema(macd,SignalFast)
macdSignalS = ta.ema(macd,SignalSlow)
// Test Start
startYear = input(2005, "Test Start Year")
startMonth = input(1, "Test Start Month")
startDay = input(1, "Test Start Day")
startTest = timestamp(startYear,startMonth,startDay,0,0)
//Test End
endYear = input(2050, "Test End Year")
endMonth = input(12, "Test End Month")
endDay = input(30, "Test End Day")
endTest = timestamp(endYear,endMonth,endDay,23,59)
timeRange = time > startTest and time < endTest ? true : false
///////// Plot Data
//plot(macd, style = plot.style_histogram)
//plot(macdSignalF*10000, style = plot.style_line, color=color.red)
//plot(macdSignalS*10000, style = plot.style_line, color=color.blue)
//plot(fastAverage, style = plot.style_line, color=color.red)
//plot(slowAverage, style = plot.style_line, color=color.blue)
///////// Calculation of the updated value
var x = 0.0
if strategy.opentrades>strategy.opentrades[1]
x := x + 1
else if strategy.opentrades==0
x := 0
y = x+1
///////// Calculation of reference price data
entryPrice = strategy.opentrades==0? 0 : strategy.opentrades.entry_price(0)
limitLong = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPerc)
limitShort = strategy.position_avg_price * (1 - shortProfitPerc)
SteplimitLong = entryPrice[0]*(1-StepAddPurchases*y/100)
SteplimitShort = entryPrice[0]*(1+StepAddPurchases*y/100)
///////// Conditions for a long
bool EntryLong = ta.crossover(macdSignalF, macdSignalS) and Buy and strategy.opentrades==0 and strategy.position_size==0
bool PurchasesLong = Buy and strategy.opentrades==x and strategy.position_size>0 and x<=VolumePurchases
bool CancelPurchasesLong = strategy.position_size==0 and strategy.opentrades==0
bool TPLong = strategy.position_size>0 and strategy.opentrades!=0
///////// Entry Long + add.purchases + cancel purchases + Take profit Long
switch
EntryLong => strategy.entry("Entry Long", strategy.long, qty = EnterVolume)
PurchasesLong => strategy.entry("PurchasesLong", strategy.long, qty = EnterVolume*math.pow(Martingale,y), limit = SteplimitLong)
CancelPurchasesLong => strategy.cancel("PurchasesLong")
switch
TPLong => strategy.exit("TPLong", qty_percent = 100, limit = limitLong)
///////// Conditions for a Short
bool EntryShort = ta.crossunder(macdSignalF, macdSignalS) and Sell and strategy.opentrades==0 and strategy.position_size==0
bool PurchasesShort = Sell and strategy.opentrades==x and strategy.position_size<0 and x<=VolumePurchases
bool CancelPurchasesShort = strategy.position_size==0 and strategy.opentrades==0
bool TPShort = strategy.position_size<0 and strategy.opentrades!=0
///////// Entry Short + add.purchases + cancel purchases + Take profit Short
switch
EntryShort => strategy.entry("Entry Short", strategy.short, qty = EnterVolume)
PurchasesShort => strategy.entry("PurchasesShort", strategy.short, qty = EnterVolume*math.pow(Martingale,y), limit = SteplimitShort)
CancelPurchasesShort => strategy.cancel("PurchasesShort")
switch
TPShort => strategy.exit("TPShort", qty_percent = 100, limit = limitShort)
/////////Calculation of conditions and reference data for level drawing
InTradeLong = strategy.position_size<0
InTradeShort = strategy.position_size>0
PickInLong = strategy.opentrades.entry_price(0)*(1-StepAddPurchases*y/100)
PickInShort = strategy.opentrades.entry_price(0)*(1+StepAddPurchases*y/100)
/////////Displaying the level of Take Profit
plot(InTradeLong ? na : limitLong, color=color.new(#00d146, 0), style=plot.style_linebr, linewidth=1)
plot(InTradeShort ? na : limitShort, color=color.new(#00d146, 0), style=plot.style_linebr, linewidth=1)
/////////Displaying the level of add.purchases
plot(InTradeLong ? na : PickInLong, color=color.white, style=plot.style_linebr, linewidth=1)
plot(InTradeShort ? na : PickInShort, color=color.white, style=plot.style_linebr, linewidth=1)
- Внутреннедневный тренд после стратегии с многократным стоп-лосом
- Стратегия прорыва Kana Candle на основе скользящей средней и поддержки сопротивления
- Трехкратный супертенд Ichimoku Cloud Количественная стратегия торговли
- Сочетание двойной стратегии
Индекс стохастической медленной и относительной силы - Стратегия количественного развития JBravo
- Стратегия отмены канала Келтнера
- Тенденционная стратегия торговли Darvas Box Quantitative
- Стратегия количественного перевода на основе МФИ и МР
- Стратегия подъема против падения с фильтром EMA и временными рамками сеанса
- Двойная стратегия прорыва RSI
- Стратегия покупки и продажи
- Квантовая стратегия торговли биткойнами, объединяющая MACD, RSI и FIB
- Двойная скользящая средняя Золотой крест
- Размер позиций с использованием рычага с использованием стратегии управления рисками маржинальных операций
- Стратегия баланса Ичимоку
- Облако Ичимоку со стратегией перекрестки двойной скользящей средней
- Стратегия торговли ETF на основе ATR и Breakout
- Стратегия отслеживания супертенда
- Стратегия торговли скользящими средними конвертами
- Двойная скользящая средняя Золотой крест