Улучшенная стратегия "СуперТренд"

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-17 15:55:15
Тэги:

Обзор

В этой статье подробно анализируется стратегия следования трендам, которая сочетает в себе индикатор SuperTrend с фильтром Stochastic RSI для повышения точности.

Логика стратегии

Вычисление супертенденции

Сначала вычисляется истинный диапазон (TR) и средний истинный диапазон (ATR).

Верхняя полоса = SMA ((Close, ATR Period) + ATR Multiplier * ATR Нижняя полоса = SMA ((Close, ATR Period) - ATR Multiplier * ATR

Повышающий тренд определяется при закрытии > нижней полосы.

Во время восходящего тренда SuperTrend устанавливается на нижнюю полосу. Во время нисходящего тренда SuperTrend устанавливается на верхнюю полосу.

Механизм фильтрации

Чтобы уменьшить ложные сигналы, SuperTrend сглаживается с использованием скользящей средней для получения фильтрованного SuperTrend.

Стохастический показатель RSI

Считается значение RSI, затем на него применяется стохастический индикатор, чтобы генерировать стохастический RSI.

Условия въезда и выхода

Длинный вход: закрытие перекрестков выше фильтрованного SuperTrend при восходящем тренде и стохастическом RSI < 80 Короткий вход: закрытие перекрестков ниже фильтрованного SuperTrend в нисходящем тренде и стохастическом RSI > 20

Длинный выход: закрытие перекрестков ниже фильтрованного SuperTrend в восходящем тренде
Короткий выход: закрытие перекрестков выше фильтрованного SuperTrend в нисходящем тренде

Преимущества стратегии

Эта улучшенная стратегия следования тренду имеет следующие преимущества по сравнению с простыми скользящими средними:

Сам SuperTrend обладает хорошей способностью определять тренды и фильтровать ложные сигналы.
Механизм фильтрации еще больше уменьшает ложные сигналы, что приводит к более надежным сигналам.
Стохастический RSI избегает ложных сигналов вокруг важных уровней поддержки/сопротивления во время условий перекупа/перепродажи.
Стратегия рассматривает как направление тренда, так и условия перекупки/перепродажи, что позволяет лучше сбалансировать следование тренду и избегать ложных сигналов.
Гибкое регулирование параметров позволяет адаптироваться к различным рыночным условиям.

Риски и оптимизация

Потенциальные риски

Стоп-лосс может быть достигнут во время высокой волатильности.
Проблемы с SuperTrend и фильтрацией, вызывающие отсутствие недавних изменений цен.
Неправильные параметры RSI, влияющие на эффективность стратегии.

Управление рисками

Соответствующее регулирование стоп-лосса или использование последующего стоп-лосса.
Настройка параметров, таких как период ATR и период фильтрации, чтобы сбалансировать эффект отставания.
Тестировать и оптимизировать параметры стохастического RSI.

Возможности оптимизации

Испытайте различные комбинации параметров, чтобы найти оптимальные параметры.
Попробуйте различные механизмы фильтрации, такие как сглаживание EMA и т.д.
Применять машинное обучение для автоматической оптимизации параметров.
Включить другие показатели для дополнения условий ввода.

Заключение

Эта стратегия сочетает в себе сильные стороны SuperTrend и Stochastic RSI для эффективной идентификации трендов и качественных торговых сигналов, а также делает стратегию надежной для шума рынка через фильтрационные механизмы. Дальнейшее улучшение производительности может быть достигнуто путем оптимизации параметров или сочетания с другими индикаторами / моделями. В целом эта стратегия демонстрирует хорошую способность следовать за трендом и некоторое управление рисками для тех, кто ищет стабильную прибыль.

/*backtest
start: 2024-01-09 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Improved SuperTrend Strategy with Stochastic RSI", shorttitle="IST+StochRSI", overlay=true)

// Input parameters
atr_length = input(14, title="ATR Length")
atr_multiplier = input(1.5, title="ATR Multiplier")
filter_length = input(5, title="Filter Length")
stoch_length = input(14, title="Stochastic RSI Length")
smooth_k = input(3, title="Stochastic RSI %K Smoothing")

// Calculate True Range (TR) and Average True Range (ATR)
tr = ta.rma(ta.tr, atr_length)
atr = ta.rma(tr, atr_length)

// Calculate SuperTrend
upper_band = ta.sma(close, atr_length) + atr_multiplier * atr
lower_band = ta.sma(close, atr_length) - atr_multiplier * atr

is_uptrend = close > lower_band
is_downtrend = close < upper_band

super_trend = is_uptrend ? lower_band : na
super_trend := is_downtrend ? upper_band : super_trend

// Filter for reducing false signals
filtered_super_trend = ta.sma(super_trend, filter_length)

// Calculate Stochastic RSI
rsi_value = ta.rsi(close, stoch_length)
stoch_rsi = ta.sma(ta.stoch(rsi_value, rsi_value, rsi_value, stoch_length), smooth_k)

// Entry conditions
long_condition = ta.crossover(close, filtered_super_trend) and is_uptrend and stoch_rsi < 80
short_condition = ta.crossunder(close, filtered_super_trend) and is_downtrend and stoch_rsi > 20

// Exit conditions
exit_long_condition = ta.crossunder(close, filtered_super_trend) and is_uptrend
exit_short_condition = ta.crossover(close, filtered_super_trend) and is_downtrend

// Plot SuperTrend and filtered SuperTrend
plot(super_trend, color=color.orange, title="SuperTrend", linewidth=2)
plot(filtered_super_trend, color=color.blue, title="Filtered SuperTrend", linewidth=2)

// Plot Buy and Sell signals
plotshape(series=long_condition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar)
plotshape(series=short_condition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar)

// Output signals to the console for analysis
plotchar(long_condition, "Long Signal", "▲", location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotchar(short_condition, "Short Signal", "▼", location.abovebar, color=color.red, size=size.small)

// Strategy entry and exit
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_condition)
strategy.close("Long", when=exit_long_condition)
strategy.close("Short", when=exit_short_condition)

Больше