Двунаправленная торговая стратегия ADX


Дата создания: 2024-01-30 17:00:44 Последнее изменение: 2024-01-30 17:00:44
Копировать: 0 Количество просмотров: 729
1
Подписаться
1617
Подписчики

Двунаправленная торговая стратегия ADX

Обзор

Двухсторонняя ADX-стратегия - это количественная стратегия, использующая средне-направленный индекс (ADX) для двусторонней торговли. Эта стратегия определяет порог для получения прибыли, рассчитывая разницу между ADX и DIPlus и DIMinus, чтобы определить, производится ли торговый сигнал.

Стратегический принцип

  1. Расчет истинного диапазона колебаний
  2. Вычислить многоглавое направленное движение (Directional Movement Plus) и воздушное направленное движение (Directional Movement Minus)
  3. Вычислить Smoothed True Range
  4. Вычислить плавные многоголовые движения ((Smoothed Directional Movement Plus) и плавные воздушные движения ((Smoothed Directional Movement Minus)
  5. Расчет показателей DIPlus, DIMinus и ADX
  6. Расчет разницы между DIPlus и ADX, DIMinus и ADX
  7. Установка предела разности между многоголовной и пустой сделкой
  8. Признаки, которые дают сигнал, когда разница больше, чем обесценение
  9. Возникновение поручений на покупку и продажу

В основе этой стратегии лежит использование динамических индикаторов, таких как ADX, для определения направления и силы тренда, в сочетании с правилами определения разрыва для установления пороговой величины, для автоматической торговли.

Анализ преимуществ

  1. Используя ADX для определения направления тенденций, можно точно определить тенденции рынка
  2. Применение закона определения разности может эффективно отфильтровать ложные сигналы.
  3. Двухсторонние сделки позволяют максимально использовать возможности многообещающих и многообещающих компаний.
  4. Полностью автоматизированная торговля без вмешательства человека
  5. Ясная логика стратегии, легко понятная и изменяемая

Анализ рисков

  1. Индекс ADX отстает, может пропустить поворотный момент
  2. Риск двусторонней торговли увеличивается, убытки могут увеличиться
  3. Неправильно настроенные параметры могут привести к чрезмерной торговле
  4. Отзывчивые данные не могут быть представлены реальным рынком, риски на диске остаются

Решение проблемы:

  1. Сигнал подтверждения сделки в сочетании с другими показателями
  2. Оптимизация параметров, контроль частоты торгов
  3. Строгое размещение позиций

Направление оптимизации

  1. Оптимизация параметров ADX, улучшение их чувствительности
  2. Добавить другие индикаторы фильтрации
  3. Параметры оптимизации алгоритмов машинного обучения
  4. Использование стратегий по снижению убытков для контроля риска потерь
  5. Более точные торговые сигналы в сочетании с прогнозами моделей

Подвести итог

Двусторонняя ADX-стратегия вообще является очень практичной количественной стратегией. Она использует ADX-индикаторы для определения тенденции, двустороннего захвата торговых возможностей. При этом применяется разница в оценке, обеспечивающая эффективность сигнала.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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", overlay=true)


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)

// plot(DIPlus, color=color.new(color.green, 0), title='DI+')
// plot(DIMinus, color=color.new(color.red, 0), title='DI-')
// plot(ADX, color=color.new(color.white, 0), title='ADX')
// hline(th, color=color.black)


//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)

//============================================================================================================================================================================