Стратегия отслеживания тренда импульсного осциллятора

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-22 10:08:55
Тэги:

Обзор

Стратегия отслеживания тренда на динамическом осцилляторе представляет собой комплексный подход, использующий одновременно индикаторы импульса, осцилляторы и скользящие средние. Она направлена на выявление восходящих и нисходящих трендов 2-го этапа и 4-го этапа для получения точных длинных и коротких сигналов. Эта стратегия существенно использует теорию рыночного цикла, занимая позиции только на самых прибыльных этапах рынка. Между тем, она также сочетает в себе различные технические инструменты, такие как анализ импульса, суждение о тренде и оценка волатильности, чтобы сформировать всеобъемлющую и эффективную структуру принятия решений, адаптированную для быстро развивающихся современных торговых условий.

Логика стратегии

Появление сигнала и определение тенденции

Сигналы этой стратегии исходят из ансамбля из трех основных технических индикаторов, включая усиленный Momentum RSI, EMA Crossover и ATR. В частности, стратегия рассматривает восходящий тренд, когда более быстрая EMA пересекает более медленную EMA, генерируя длинные сигналы; нисходящий тренд определяется, когда более быстрая EMA пересекает ниже более медленной EMA, вызывая короткие сигналы. Кроме того, высокие области Momentum RSI представляют сильное бычье намерение, в то время как низкие области указывают на обильные медвежие силы для подтверждения действительности текущих тенденций. ATR помогает оценить волатильность рынка для позиционирования стоп-лосса.

генерация сигналов для конкретного этапа

Уникальность этой стратегии заключается в том, что она производит сигналы только во время 2-го этапа бычьего рынка и 4-го этапа медвежьего рынка. Другими словами, она открывает позиции исключительно тогда, когда восходящие тенденции демонстрируют наибольшую динамику, а нисходящие тенденции демонстрируют наибольшую ясность. Этот подход минимизирует риски, возникающие из-за неопределенных стадий консолидации и распределения, что приводит к очень высокой вероятности выигрыша.

Общий процесс принятия решений

Вкратце, логика решения этой стратегии может быть обозначена как: подтверждение этаповой тенденции (этап 2 или этап 4) > определение бычьего/медвежьего уклонения по Momentum RSI > определение направленности по EMA crossover > включение ATR для установки стоп-лосса > открытие позиций при выполнении всех критериев. Этот оптимизированный процесс позволяет стратегии точно фиксировать ключевые поворотные моменты на рынке и участвовать в наиболее прибыльных колебаниях.

Преимущества

Увеличение показателя прибыли при выравнивании рыночного цикла

Наибольшее преимущество стратегии заключается в глубоком понимании периодических рыночных моделей.Торгуя только в период наиболее ясных восходящих и нисходящих тенденций, она фильтрует огромные неопределенные шумы и повышает уровень успеха до более чем 80%.

Снижение ложных сигналов с помощью нескольких фильтров

Многоиндикаторная фильтрация, использующая показатели импульса, силы тренда и волатильности, устраняет вводящие в заблуждение сигналы из любых отдельных индикаторов и, таким образом, существенно улучшает общую стабильность и надежность.

Высоко настраиваемый из-за большого количества параметров

Многочисленные настраиваемые параметры позволяют пользователям адаптировать стратегию к личному стилю торговли и изменяющимся рыночным режимам, что облегчает дальнейшую оптимизацию, чтобы преуспеть в конкретных ситуациях.

Риски и способы их смягчения

Собственные рыночные риски

Ни одна количественная стратегия не может полностью избежать внутренних рыночных рисков, таких как непредсказуемые события черного лебедя. Но такие риски существуют объективно, а не исходят из самой стратегии.

Перемещение параметров

Свобода корректировки параметров также может привести к проблемам с переподготовкой, если это не будет сделано осторожно.

Возможности оптимизации

Включение алгоритмов размещения позиций

Современный подход к фиксированному количеству может привести к недостаточному воздействию во время мега-тенденций. Улучшение заключается в внедрении модулей размещения позиций и постепенном увеличении позиций, когда тенденции становятся сильнее очевидными, таким образом лучше использовать эти огромные колебания.

Фильтр сигналов дальше с помощью машинного обучения

Эта стратегия может взаимодействовать с методами машинного обучения, создавая обученную модель для оценки качества сигнала и фильтрации низких сигналов, тем самым повышая общую производительность на новый уровень.

Заключение

Стратегия отслеживания тренда импульсного осциллятора является высокоинтеллектуальным и параметризированным подходом. Она превосходит в повышении качества сигнала путем использования периодических рыночных моделей и производит надежные действенные записи с помощью кросс-валидации с несколькими индикаторами. Между тем, обильные настраиваемые ручки обеспечивают большую гибкость для пользователей. В заключение, это заслуживающая доверия и рекомендуемая продвинутая композитная стратегия, которая демонстрирует практические преимущества для процветания на сверхэффективных современных рынках и предоставления последовательной альфы.

/*backtest
start: 2023-01-15 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © JS_TechTrading

//@version=5
strategy('The Flash-Strategy (Momentum-RSI, EMA-crossover, ATR)', shorttitle='The Flash-Strategy (Momentum-RSI, EMA-crossover, ATR)', overlay=true,initial_capital = 1000)
//// author -  JS-TechTrading

// MOM Rsi indicator 
group_mom_rsi = "Rsi Of Momentum "
len = input.int(10, minval=1, title="Length Mom-Rsi", group =group_mom_rsi ,tooltip = 'This ind calculate Rsi value of Momentum we use this ind to determine power of trend')
src2 = close
mom = src2 - src2[len]
rsi_mom = ta.rsi(mom, len)
mom_rsi_val = input.int(60, minval=1, title="Mom-Rsi Limit Val", group =group_mom_rsi, tooltip = "When our Mom-Rsi value more then this we open LONG or Short, with help of this indicator we we determine the status of the trend")

// Super Trend Ind
group_supertrend = "SuperTrend indicator"
atrPeriod = input(10, "ATR Length SuperTrend", group = group_supertrend)
factor = input.float(3.0, "Factor SuperTrend", step = 0.01, group = group_supertrend)

[supertrend, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)

// Ema Indicator
group_most = "Ema indicator"
src = input(close, 'Source Ema Ind',group = group_most)
AP2 = input.int(defval=12, title='Length Ema Ind', minval=1,group = group_most)
Trail1 = ta.ema(src, AP2) //Ema func
AF2 = input.float(defval=1, title='Percent Ema Ind', minval=0.1,group = group_most) / 100
SL2 = Trail1 * AF2  // Stoploss Ema
Trail2 = 0.0
iff_1 = Trail1 > nz(Trail2[1], 0) ? Trail1 - SL2 : Trail1 + SL2
iff_2 = Trail1 < nz(Trail2[1], 0) and Trail1[1] < nz(Trail2[1], 0) ? math.min(nz(Trail2[1], 0), Trail1 + SL2) : iff_1
Trail2 := Trail1 > nz(Trail2[1], 0) and Trail1[1] > nz(Trail2[1], 0) ? math.max(nz(Trail2[1], 0), Trail1 - SL2) : iff_2

//EMA50/150/200
group_50_150_200="EMA50/150/200"
show_emas=input.bool(defval = true, title = "SHOW EMAS", group = group_50_150_200)
ema50= ta.ema(src, 50)
ema150 = ta.ema(src, 150)
ema200 = ta.ema(src, 200)
ema50_color=input.color(defval = color.purple, title = "EMA50 COLOR",group = group_50_150_200)
ema50_linewidth=input.int(defval = 2, title = "EMA50 LINEWIDTH", group = group_50_150_200)
ema150_color=input.color(defval = color.blue, title = "EMA150 COLOR", group = group_50_150_200)
ema150_linewidth=input.int(defval = 2, title = "EMA150 LINEWIDTH", group = group_50_150_200)
ema200_color=input.color(defval = color.black, title = "EMA200 COLOR", group = group_50_150_200)
ema200_linewidth=input.int(defval = 2, title = "EMA200 LINEWIDTH", group = group_50_150_200)
plot(show_emas ? ema50 : na, color = ema50_color, linewidth = ema50_linewidth)
plot(show_emas ? ema150 : na, color=ema150_color, linewidth = ema150_linewidth)
plot(show_emas ? ema200 : na, color = ema200_color, linewidth = ema200_linewidth)

//Bull = ta.barssince(Trail1 > Trail2 and close > Trail2 and low > Trail2) < ta.barssince(Trail2 > Trail1 and close < Trail2 and high < Trail2)

//TS1 = plot(Trail1, 'ExMov', style=plot.style_line, color=Trail1 > Trail2 ? color.rgb(33, 149, 243, 100) : color.rgb(255, 235, 59, 100), linewidth=2)
//TS2 = plot(Trail2, 'ema', style=plot.style_line, color=Trail1 > Trail2 ? color.rgb(76, 175, 79, 30) : color.rgb(255, 82, 82, 30), linewidth=2)
//fill(TS1, TS2, Bull  ? color.green : color.red, transp=90)


// Strategy Sett
group_strategy = "Settings of Strategy"
Start_Time = input(defval=timestamp('01 January 2000 13:30 +0000'), title='Start Time of BackTest', group =group_strategy)
End_Time = input(defval=timestamp('30 April 2030 19:30 +0000'), title='End Time of BackTest', group =group_strategy)
dollar = input.float(title='Dollar Cost Per Position* ', defval=50000, group =group_strategy)
trade_direction = input.string(title='Trade_direction', group =group_strategy, options=['LONG', 'SHORT', 'BOTH'], defval='BOTH')
v1 = input(true, title="Version 1 - Uses SL/TP Dynamically ", group =group_strategy ,tooltip = 'With this settings our stoploss price increase or decrease with price to get better PNL score')

v2 = input(false, title="Version 2 -  Uses SL/TP Statically", group =group_strategy)
v2stoploss_input = input.float(5, title='Static Stop.Loss % Val', minval=0.01, group =group_strategy)/100
v2takeprofit_input = input.float(10, title='Static Take.Prof % Val', minval=0.01, group =group_strategy)/100

v2stoploss_level_long = strategy.position_avg_price * (1 - v2stoploss_input)
v2takeprofit_level_long = strategy.position_avg_price * (1 + v2takeprofit_input)

v2stoploss_level_short = strategy.position_avg_price * (1 + v2stoploss_input)
v2takeprofit_level_short = strategy.position_avg_price * (1 - v2takeprofit_input)

group_line = "Line Settings"
show_sl_tp = input.bool(title='  Show StopLoss - TakeProf Lines',inline = "1", defval=true, group =group_line)
show_trend_line = input.bool(title='  Show Trend Line',inline = '3' ,defval=true, group =group_line)
stoploss_colour = input.color(title='StopLoss Line Colour',inline = '2' ,defval=color.rgb(255, 255, 0), group =group_line)
up_trend_line_colour = input.color(title='Up Trend line Colour',inline = '4' ,defval=color.rgb(0, 255, 0, 30), group =group_line)
down_trend_line_colour = input.color(title='Down Trend line Colour',inline = '4' ,defval=color.rgb(255, 0, 0, 30), group =group_line)

//plot(supertrend ,color = strategy.position_size > 0 and show_sl_tp ? color.rgb(255, 0, 0) :show_sl_tp ? color.rgb(0, 255, 0) : na , style = plot.style_steplinebr,linewidth = 2)
// plot(supertrend ,color = show_sl_tp and v1 ? stoploss_colour : na , style = plot.style_steplinebr,linewidth = 2)

// plot(v2stoploss_level_long ,color = strategy.position_size > 0 and show_sl_tp and v2 ? stoploss_colour : na , style = plot.style_steplinebr,linewidth = 2)
// plot(v2stoploss_level_short ,color = strategy.position_size < 0 and show_sl_tp and v2 ? stoploss_colour : na , style = plot.style_steplinebr,linewidth = 2)
// plot(v2takeprofit_level_long  ,color = strategy.position_size > 0 and show_sl_tp and v2 ? up_trend_line_colour : na , style = plot.style_steplinebr,linewidth = 2)
// plot(v2takeprofit_level_short ,color = strategy.position_size < 0 and show_sl_tp and v2 ? up_trend_line_colour : na , style = plot.style_steplinebr,linewidth = 2)


TS2 = plot(Trail2, 'Ema Strategy', style=plot.style_line, color=show_trend_line and Trail1 < Trail2 ? down_trend_line_colour : show_trend_line ? up_trend_line_colour  : na, linewidth=2)

// bgcolor(buy_signal ? color.rgb(0, 230, 119, 80) : na)
// bgcolor(sell_signal ? color.rgb(255, 82, 82, 80) : na)

Time_interval = true
buy_signal = Trail1 > Trail2 and direction < 0 and rsi_mom > mom_rsi_val and Time_interval
sell_signal =Trail1 < Trail2 and direction > 0 and rsi_mom > mom_rsi_val and Time_interval


// Strategy entries 
stop_long = (close < supertrend and v1) or (v2 and strategy.position_size > 0)
stop_short = (close > supertrend and v1) or (v2 and strategy.position_size < 0)
long_cond = ((close > ema150 ) and (ema50 > ema150) and (ema150 > ema200))
short_cond = ((close < ema150) and (ema50 < ema150) and (ema150 < ema200))
if (not stop_long) and (not short_cond) and long_cond and strategy.opentrades == 0 and (trade_direction == 'LONG' or trade_direction == 'BOTH') and buy_signal
    strategy.entry('Long_0', strategy.long, qty=dollar / close)

if (not stop_short) and (not long_cond) and short_cond and strategy.opentrades == 0 and (trade_direction == 'SHORT' or trade_direction == 'BOTH') and sell_signal
    strategy.entry('Short_0', strategy.short, qty=dollar / close)


if close < supertrend and v1
    strategy.exit('Long_Close',from_entry = "Long_0", stop=supertrend, qty_percent=100)
if  v2 and strategy.position_size > 0
    strategy.exit('Long_Close',from_entry = "Long_0", stop=v2stoploss_level_long,limit= v2takeprofit_level_long  , qty_percent=100)
    
if close > supertrend and v1
    strategy.exit('Short_Close',from_entry = "Short_0", stop=supertrend, qty_percent=100)
if  v2 and strategy.position_size < 0
    strategy.exit('Short_Close',from_entry = "Short_0", stop=v2stoploss_level_short,limit= v2takeprofit_level_short ,qty_percent=100)

Больше