Стратегия следования тренду с использованием осциллятора импульса
ChaoZhang
Обзор
Стратегия отслеживания трендов с помощью динамического шокера представляет собой комплексную стратегию, которая одновременно использует динамический показатель, шокера и движущуюся среднюю. Она направлена на выявление тенденций к росту на стадии 2 и тенденций к снижению на стадии 4, генерируя точные сигналы о покупке и продаже на этих двух стадиях. Эта стратегия использует теорию циклов рынка, открывая позиции только в наиболее выгодные стадии рынка.
Стратегический принцип
Генерирование сигналов и определение тенденций
Сигналы этой стратегии в основном исходят из комплексного суждения о трех основных технических показателях, включая усиленную версию динамического RSI, среднелинейный пересечение EMA и реальный диапазон колебаний ATR. В частности, стратегия считает, что в краткосрочной EMA, когда она проходит длительную EMA, наблюдается восходящая тенденция, образующая полисигнал; а в краткосрочной EMA, когда она проходит длительную EMA, она указывает на понижающуюся тенденцию, образующую пустой сигнал. Кроме того, высокие области динамического RSI указывают на сильную многоголовую энергию, а низкие - на полную пустую энергию, которую можно использовать для подтверждения эффективности текущей тенденции.
Поэтапная генерация сигнала
Уникальность этой стратегии заключается в том, что она генерирует сигналы только на стадии 2 бычьего рынка и на стадии 4 медвежьего рынка. То есть, она строит позиции только в периоды, когда восходящая тенденция наиболее сильна, а нисходящая - наиболее очевидна. Этот способ позволяет максимально снизить риск, связанный с неопределенными фазами консолидации и распределения, и повышает вероятность получения прибыли до высокого уровня.
Общий процесс принятия решений
В целом, логика принятия решений в этой стратегии может быть обобщена следующим образом: подтверждение поэтапных тенденций (стадия 2 или стадия 4), определение пустого намерения динамического RSI, определение направления EMA-равновесия, установление соответствующего стоп-ложа в сочетании с ATR, открытие позиции при выполнении всех условий. Этот набор процессов является четким и эффективным, что позволяет стратегии точно улавливать ключевые рыночные переломы и участвовать в наиболее выгодных ситуациях.
Стратегические преимущества
Использование рыночных циклов для повышения шансов на победу
Самым большим преимуществом стратегии является то, что она глубоко понимает цикличность рынка. Торгуя только в самые яркие периоды роста и падения, она может отфильтровывать большое количество неопределенного шума, что повышает вероятность успеха более чем на 80%.
Многопоказательная фильтрация снижает ложные сигналы
Эта стратегия использует несколько показателей, таких как динамика, тенденции, волатильность и т. д., для перекрестной проверки. Это позволяет избежать ошибочных сигналов, которые могут быть получены от любого отдельного показателя, что значительно повышает общую стабильность и надежность стратегии.
Богатый параметрами и высоко настраиваемый
Стратегия предлагает очень богатые настраиваемые параметры, пользователи могут настроить их в соответствии с личным стилем и рыночной обстановкой, оптимизируя стратегию до максимального уровня, что также повышает адаптивность стратегии.
Риски и решения
Объективные рыночные риски
Никакая количественная стратегия не может полностью избежать рисков рынка, таких как непредвиденные крупные черные лебеди. Однако это относится к объективно существующим рискам рынка, а не к самой стратегии, которая требует от трейдеров сохранять трезвость ума, разумно контролировать позиции и использовать рычаг.
Риски оптимизации параметров
Поскольку параметры стратегии могут быть свободно скорректированы, ненадлежащая корректировка может привести к появлению явления пересоответствия. Это необходимо предотвратить с помощью строгой обратной связи, чтобы убедиться, что любые корректировки параметров были полностью проверены и могли быть адаптированы к более широким рыночным условиям, а не ограничены определенным историческим периодом.
Направление оптимизации
Добавление функций управления размером позиций
Существующая стратегия построения позиций с фиксированным количеством, что может привести к слишком легким позициям в больших трендовых ситуациях. Поэтому одним из возможных направлений оптимизации является добавление модуля управления позициями, который может постепенно увеличивать позиции, когда тенденция достаточно четкая, чтобы получить более отличный эффект в больших трендовых ситуациях.
Фильтрация сигналов с помощью машинного обучения
Эта стратегия может быть использована в сочетании с машинным обучением для создания хорошо обученной модели, которая может быть использована для оценки качества сигнала, отфильтровывая некоторые сигналы с более низким качеством, что может способствовать дальнейшему повышению эффективности стратегии в целом. Это также важно для оптимизации стратегии.
Подвести итог
Стратегия отслеживания трендов динамического шокера является высокоинтеллектуальной и параметрической стратегией. Она успешно использует цикличность рынка для повышения качества сигнала и использует многомерный метод перекрестной проверки для создания высокой надежности входа в рынок. В то же время, богатые настраиваемые параметры предоставляют пользователям большую гибкость.
/*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)