Адаптивная торговая стратегия на основе индикатора ADX
ChaoZhang
Обзор
В основе этой стратегии лежит использование индикатора ADX для определения рыночных тенденций, а также автоматическое распознавание прорывов в сочетании с диапазоном DI+- индикатора, что позволяет осуществлять самостоятельную торговлю. В случае, когда диапазон между DI+ и ADX превышает установленную пороговую величину, делается больше, а когда диапазон между DI- и ADX превышает установленную пороговую величину, делается пусто.
Стратегический принцип
Вычислите показатели True Range, Directional Movement и получите такие показатели, как DI+, DI- и DX.
Сравнение дифференциальной амплитуды DI+ и ADX1, дифференциальной амплитуды DI- и ADX2.
Когда амплитуда 1 больше, чем установленный порог (например, 10), то создается многосигнал; когда амплитуда 2 больше, чем установленный порог (например, 10), то создается пустой сигнал.
И требует, чтобы ADX находился между DI+ и DI- для фильтрации ошибочных сигналов.
Таким образом, когда рынок входит в трендовую ситуацию, DI+ или DI- будет явно опередить ADX, что создаст торговый сигнал; когда рыночная тенденция закончится, DI+, DI- и ADX будут снова приблизиться, чтобы избежать преследования.
Стратегические преимущества
Автоматическое распознавание точек прорыва в тренде, без необходимости использования человеческих суждений.
Гибко адаптируйте разницу между DI и ADX в зависимости от рыночной ситуации.
В сочетании с показателями ADX, эффективно отфильтровывается ошибочный сигнал.
Долгое время владения акциями, отсутствие высокой частоты торгов, высокий уровень использования капитала.
“Отступление контролируемо, рост стабилен”
Стратегический риск
Индекс ADX задерживается и может пропустить короткие торговые возможности. Его можно комбинировать с другими показателями или уменьшить параметры ADX для повышения чувствительности.
В шокирующих ситуациях легко поддается наводке. Можно ввести стратегию остановки убытков или добавить условия фильтрации ADX, чтобы уменьшить вероятность наводки.
При значительном обратном тренде существует риск потерь. Для контроля риска можно установить мобильный стоп или следить за стопом.
Оптимизация стратегии
Можно тестировать различные рынки и разновидности, чтобы адаптировать оптимальное сочетание параметров.
Можно рассмотреть возможность повышения точности сигнала в сочетании с другими показателями. Например, MACD, KD и т. Д.
Добавление стратегии Stop Loss для контроля отвода и максимизации потерь.
Внедрение управления позициями, регулирование торговых позиций в соответствии с рыночными условиями.
Оптимизация выбора точек входа и выхода, снижение риска сделки.
Подвести итог
Эта стратегия объединяет преимущества показателей ADX и DI, обеспечивает эффективное суждение о тенденциях и самостоятельную торговлю. Не требуется частого манипулирования, подходящего для средней и долгой линии. В то же время существует определенный риск, требующий улучшения в дополнение к вспомогательным техническим показателям и средствам управления капиталом, что значительно повышает стабильность стратегии.
/*backtest
start: 2023-01-10 00:00:00
end: 2024-01-16 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/
// © MAURYA_ALGO_TRADER
//@version=5
strategy("Monthly Performance by Dr. Maurya", overlay=true, default_qty_value = 15, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.1)
len = input(14)
th = input(20)
TrueRange = math.max(math.max(high - low, math.abs(high - nz(close[1]))), math.abs(low - nz(close[1])))
DirectionalMovementPlus = high - nz(high[1]) > nz(low[1]) - low ? math.max(high - nz(high[1]), 0) : 0
DirectionalMovementMinus = nz(low[1]) - low > high - nz(high[1]) ? math.max(nz(low[1]) - low, 0) : 0
SmoothedTrueRange = 0.0
SmoothedTrueRange := nz(SmoothedTrueRange[1]) - nz(SmoothedTrueRange[1]) / len + TrueRange
SmoothedDirectionalMovementPlus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementPlus := nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementPlus[1]) / len + DirectionalMovementPlus
SmoothedDirectionalMovementMinus = 0.0
SmoothedDirectionalMovementMinus := nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) - nz(SmoothedDirectionalMovementMinus[1]) / len + DirectionalMovementMinus
DIPlus = SmoothedDirectionalMovementPlus / SmoothedTrueRange * 100
DIMinus = SmoothedDirectionalMovementMinus / SmoothedTrueRange * 100
DX = math.abs(DIPlus - DIMinus) / (DIPlus + DIMinus) * 100
ADX = ta.sma(DX, len)
//diff_1 = math.abs(DIPlus - DIMinus)
diff_2 = math.abs(DIPlus-ADX)
diff_3 = math.abs(DIMinus - ADX)
long_diff = input(10, "Long Difference")
short_diff = input(10, "Short Difference")
buy_condition = diff_2 >=long_diff and diff_3 >=long_diff and (ADX < DIPlus and ADX > DIMinus)
sell_condition = diff_2 >=short_diff and diff_3 >=short_diff and (ADX > DIPlus and ADX < DIMinus)
if buy_condition
strategy.entry("Long Entry", strategy.long, comment = "Long")
if sell_condition
strategy.entry("Short Entry", strategy.short, comment = "Short")
// Copy below code to end of the desired strategy script
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// monthly pnl performance by Dr. Maurya @MAURYA_ALGO_TRADER //
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
show_performance = input.bool(true, 'Show Monthly Monthly Performance ?', group='Monthly Performance')
dash_loc_mp = input("Bottom Right","Location" ,options=["Top Right","Bottom Right","Top Left","Bottom Left", "Middle Right","Bottom Center"] ,group='Monthly Performance', inline = "performance")
text_size_mp = input('Small',"Size" ,options=["Tiny","Small","Normal","Large"] ,group='Monthly Performance', inline = "performance")
bg_c = input.color( color.rgb(7, 226, 242, 38), "Background Color", group='Monthly Performance')
text_head_color = input.color( color.rgb(0,0,0), "Month/Year Heading Color", group='Monthly Performance')
tab_month_c = input.color( color.white, "Month PnL Data Color", group='Monthly Performance')
tab_year_c = input.color( color.rgb(0,0,0), "Year PnL Data Color", group='Monthly Performance')
border_c = input.color( color.white, "Table Border Color", group='Monthly Performance')
var table_position_mp = dash_loc_mp == 'Top Left' ? position.top_left :
dash_loc_mp == 'Bottom Left' ? position.bottom_left :
dash_loc_mp == 'Middle Right' ? position.middle_right :
dash_loc_mp == 'Bottom Center' ? position.bottom_center :
dash_loc_mp == 'Top Right' ? position.top_right : position.bottom_right
var table_text_size_mp = text_size_mp == 'Tiny' ? size.tiny :
text_size_mp == 'Small' ? size.small :
text_size_mp == 'Normal' ? size.normal : size.large
/////////////////
strategy.initial_capital =50000
/////////////////////////////////////////////
// var bool new_month = na
new_month = ta.change(month) //> 0 ? true : false
newest_month = new_month and strategy.closedtrades >= 1
// profit
only_profit = strategy.netprofit
initial_balance = strategy.initial_capital
// month number
var int month_number = na
month_number := (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0)) //and month(time) > 1 ? (ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) - 1) : 12 //1 to 12
//month_year
var int month_time = na
month_time := ta.valuewhen(newest_month, time, 0) - 2419200000
var int m_counter = 0
if newest_month
m_counter += 1
// current month values
var bool new_year = na
new_year := ta.change(year)
curr_m_pnl = only_profit - nz(ta.valuewhen(newest_month, only_profit, 0), 0)
curr_m_number = newest_month ? ta.valuewhen(newest_month, month(time), 0) : month(time)
curr_y_pnl = (only_profit - nz(ta.valuewhen(new_year, only_profit, 0),0))
var float [] net_profit_array = array.new_float()
var int [] month_array = array.new_int()
var int [] month_time_array = array.new_int()
if newest_month
array.push(net_profit_array, only_profit)
array.push(month_array, month_number)
array.push(month_time_array, month_time)
var float [] y_pnl_array = array.new_float()
var int [] y_number_array = array.new_int()
var int [] y_time_array = array.new_int()
newest_year = ta.change(year) and strategy.closedtrades >= 1
get_yearly_pnl = nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 0) - nz(ta.valuewhen(newest_year, strategy.netprofit, 1), 0), 0)
get_m_year = ta.valuewhen(newest_year, year(time), 1)
get_y_time = ta.valuewhen(newest_year, time, 0)
if newest_year
array.push(y_pnl_array, get_yearly_pnl)
array.push(y_number_array, get_m_year)
array.push(y_time_array, get_y_time)
var float monthly_profit = na
var int column_month_number = na
var int row_month_time = na
var testTable = table.new(position = table_position_mp, columns = 14, rows = 40, bgcolor = bg_c, border_color = border_c, border_width = 1)
if barstate.islastconfirmedhistory and show_performance
table.cell(table_id = testTable, column = 0, row = 0, text = "YEAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 1, row = 0, text = "JAN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 2, row = 0, text = "FEB", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 3, row = 0, text = "MAR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 4, row = 0, text = "APR", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 5, row = 0, text = "MAY", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 6, row = 0, text = "JUN", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 7, row = 0, text = "JUL", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 8, row = 0, text = "AUG", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 9, row = 0, text = "SEP", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 10, row = 0, text = "OCT", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 11, row = 0, text = "NOV", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 12, row = 0, text = "DEC", text_color =text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = 0, text = "YEAR P/L", text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
for i = 0 to (array.size(y_number_array) == 0 ? na : array.size(y_number_array) - 1)
row_y = year(array.get(y_time_array, i)) - year(array.get(y_time_array, 0)) + 1
table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = row_y, text = str.tostring(array.get(y_pnl_array , i), "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(array.get(y_pnl_array , i)*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = array.get(y_pnl_array , i) > 0 ? color.green : array.get(y_pnl_array , i) < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
curr_row_y = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
table.cell(table_id = testTable, column = 13, row = curr_row_y, text = str.tostring(curr_y_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_y_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_y_pnl > 0 ? color.green : curr_y_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_year_c, text_size=table_text_size_mp)
for i = 0 to (array.size(net_profit_array) == 0 ? na : array.size(net_profit_array) - 1)
monthly_profit := i > 0 ? ( array.get(net_profit_array, i) - array.get(net_profit_array, i - 1) ) : array.get(net_profit_array, i)
column_month_number := month(array.get(month_time_array, i))
row_month_time :=((year(array.get(month_time_array, i))) - year(array.get(month_time_array, 0)) ) + 1
table.cell(table_id = testTable, column = column_month_number, row = row_month_time, text = str.tostring(monthly_profit, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(monthly_profit*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = monthly_profit > 0 ? color.green : monthly_profit < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =row_month_time, text = str.tostring(year(array.get(month_time_array, i)), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
curr_row_m = array.size(month_time_array) == 0 ? 1 : (year(array.get(month_time_array, array.size(month_time_array) - 1))) - (year(array.get(month_time_array, 0))) + 1
table.cell(table_id = testTable, column = curr_m_number, row = curr_row_m, text = str.tostring(curr_m_pnl, "##.##") + '\n' + '(' + str.tostring(curr_m_pnl*100/initial_balance, "##.##") + ' %)', bgcolor = curr_m_pnl > 0 ? color.green : curr_m_pnl < 0 ? color.red : color.gray, text_color = tab_month_c, text_size=table_text_size_mp)
table.cell(table_id = testTable, column = 0, row =curr_row_m, text = str.tostring(year(time), "##.##"), text_color = text_head_color, text_size=table_text_size_mp)
//============================================================================================================================================================================