Оптимизация стратегии тренда на основе диаграммы облаков Ичимоку

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-19 14:45:21
Тэги:

Обзор

Эта стратегия сочетает в себе график облаков Ичимоку с различными вспомогательными индикаторами для отслеживания тенденций.

Принципы

Эта стратегия в основном использует трансформацию облака Ичимоку для оценки направления тренда. Она длинна, когда Тенкан-сен пересекает над облаком, и коротка, когда Тенкан-сен пересекает ниже. Между тем, она использует Чику Спан, гистограмму MACD, CMF и TSI для многослойной фильтрации для обеспечения качества сигнала.

В частности, длинный сигнал запускается, когда:

Тенкан-сен пересекает над облаком
Облака широкие и Тенкан-сен над Киджун-сен
Чику Спан выше нулевой линии.
Цена закрытия выше облака.
Гистограмма MACD выше 0
CMF больше 0,1
ТСОС выше 0

По таким всеобъемлющим критериям можно отфильтровать большинство ложных сигналов и выявить основные тенденции на рынке.

Преимущества

Самое большое преимущество этой стратегии заключается в том, что она отфильтровывает ложные сигналы и обнаруживает сильные тенденции путем сочетания нескольких индикаторов.

Облако Ичимоку определяет направление основного тренда
Вспомогательные показатели дополнительно фильтруют сигналы и снижают риски
Всесторонне рассматривает несколько временных рамок для более надежных сигналов
Строгие правила для торговли только высококачественными настройками и избегания нестабильных рынков
Механизм последовательности тренда для максимизации прибыли от тренда

С помощью таких суждений стратегия может эффективно определить средне- и долгосрочные горячие сектора и извлечь выгоду из трендовой торговли.

Риски

К основным рискам этой стратегии относятся:

Риск ложного прорыва, вызывающий ошибочные сигналы
Риск изменения тенденции, приводящий к потере всей прибыли
Относительно низкая частота торговли, отсутствующие возможности

Решения:

Упростить критерии фильтрации, чтобы увеличить частоту торговли
Добавить условие остановки потери для ограничения размера потери
Оптимизировать параметры для улучшения точности сигнала

Улучшение

Основные направления оптимизации:

Оптимизация параметров с помощью большего количества обратных тестов для поиска лучшей комбинации параметров
Добавление механизма стоп-лосса для контроля рисков
Добавить остановку потери для блокировки прибыли
Проверьте больше показателей, чтобы найти лучшую комбинацию фильтров
Добавьте правила, чтобы отличить настоящий прорыв.

Заключение

Эта стратегия эффективно сочетает в себе облако Ичимоку и несколько вспомогательных индикаторов.

/*backtest
start: 2024-01-11 00:00:00
end: 2024-01-13 14:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © exlux99

//@version=4
strategy("Ichimoku with MACD/ CMF/ TSI", overlay=true, margin_long=0, margin_short=0)



//Inputs
ts_bars = input(10, minval=1, title="Tenkan-Sen Bars")
ks_bars = input(30, minval=1, title="Kijun-Sen Bars")
ssb_bars = input(52, minval=1, title="Senkou-Span B Bars")
cs_offset = input(26, minval=1, title="Chikou-Span Offset")
ss_offset = input(26, minval=1, title="Senkou-Span Offset")
long_entry = input(true, title="Long Entry")
short_entry = input(true, title="Short Entry")

middle(len) => avg(lowest(len), highest(len))

// Ichimoku Components
tenkan = middle(ts_bars)
kijun = middle(ks_bars)
senkouA = avg(tenkan, kijun)
senkouB = middle(ssb_bars)


ss_high = max(senkouA[ss_offset-1], senkouB[ss_offset-1])
ss_low = min(senkouA[ss_offset-1], senkouB[ss_offset-1])

// Entry/Exit Signals
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=17)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=28)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 5)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=true)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=true)

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal


tk_cross_bull = tenkan > kijun
tk_cross_bear = tenkan < kijun
cs_cross_bull = mom(close, cs_offset-1) > 0
cs_cross_bear = mom(close, cs_offset-1) < 0
price_above_kumo = close > ss_high
price_below_kumo = close < ss_low


//CMF
lengthA = input(8, minval=1, title="CMF Length")
ad = close==high and close==low or high==low ? 0 : ((2*close-low-high)/(high-low))*volume
mf = sum(ad, lengthA) / sum(volume, lengthA)


//TSI
long = input(title="Long Length", type=input.integer, defval=8)
short = input(title="Short Length", type=input.integer, defval=8)
price = close
double_smooth(src, long, short) =>
	fist_smooth = ema(src, long)
	ema(fist_smooth, short)
pc = change(price)
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(abs(pc), long, short)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)



bullish = tk_cross_bull and cs_cross_bull and price_above_kumo and hist > 0 and mf > 0.1 and tsi_value > 0
bearish = tk_cross_bear and cs_cross_bear and price_below_kumo and hist < 0  and mf < -0.1 and tsi_value < 0



strategy.entry("Long", strategy.long, when=bullish and long_entry)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=bearish and short_entry)

strategy.close("Long", when=bearish and not short_entry)
strategy.close("Short", when=bullish and not long_entry)

Больше