Алгоритмическая торговая стратегия модели прорыва и поглощения импульса
ChaoZhang
Обзор
В этой статье представлена алгоритмическая торговая стратегия, которая использует поглощающую модель для определения возможности получения прибыли и ценового скрещивания с движущейся средней в качестве входного сигнала. Эта стратегия объединяет технический анализ цены и методы отслеживания тенденций, чтобы сопоставить и получить прибыль от переменных точек тенденции.
Принципы
Основная логика этой стратегии основана на сочетании двух не связанных показателей:
Поглощающая форма: обращение двух K-линий, где объект второй K-линии полностью поглощает объект первой K-линии, используется для выявления возможности обращения.
Пересечение цены с подвижным средним: при появлении пересечения цены с подвижным средним вверх, создается сигнал покупки; при появлении пересечения цены с подвижным средним вверх, создается сигнал продажи.
С помощью поглощения формы можно определить время, когда рынок может перевернуться, а затем в сочетании с пересечением цены и движущейся средней в качестве фильтрующего сигнала для определения переворота можно повысить вероятность получения прибыли.
В частности, стратегия определяет вероятность скорректировки и поворота путем отслеживания трех форм поглощения: многоголовое поглощение, пустоголовое поглощение и бесследное поглощение. Затем, в сочетании с фильтрацией сигналов золотых и мертвых форков цены с движущейся средней, в конечном итоге принимается решение о направлении открытия позиции.
Преимущества
Наибольшим преимуществом этой стратегии является использование объединения нерелевантных показателей для повышения эффективности принятия решений. Поглощение формы определяет время и вероятность рыночного поворота; а цена и пересекающаяся движущаяся средняя проверяют направление и силу поворота. Оба они взаимно проверяются, что позволяет эффективно снизить торговые потери, вызванные ложными сигналами.
Еще одним преимуществом является гибкость параметров. Пользователь может самостоятельно настроить такие параметры, как цикл скользящей средней, стоп-лосс, оптимизировать стратегию.
Риск
Несмотря на использование различных индикаторов для повышения эффективности суждения, существует определенный риск ложного сигнала. Поглощающая форма не является стопроцентно надежным обратным сигналом, и пересечение цены с движущейся средней может быть неэффективным. Все это может привести к убыткам от открытия позиции вперед.
Кроме того, как и большинство стратегий технического анализа, эта стратегия плохо работает на рынках, где происходят конфликты, такие как ценовые колебания. Продолжающиеся колебания могут вызвать остановку убытков или сократить пространство для прибыли.
Для управления рисками можно соответствующим образом скорректировать параметры скользящих средних, оптимизировать степень остановки. Также можно рассмотреть степень участия в стратегии динамической корректировки в сочетании с другими показателями, идентифицирующими тенденции и шокирующие ситуации.
Направление оптимизации
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Тестируйте больше типов скользящих средних, чтобы найти оптимальные комбинации параметров. Например, взвешенные скользящие средние, последовательное сглаживание скользящих средних и т. д.
Добавление трендовых показателей, чтобы избежать рискованных позиций. Например, ADX, Bollinger Bands и т.д.
Оптимизация методов остановки, повышение эффективности остановки. Можно рассмотреть стратегию остановки, такую как отслеживание остановки, выход Чанделиера.
Добавление методов машинного обучения для определения формы K-линий, повышение точности распознавания проглощений.
Добавлена функция автоматической оптимизации параметров для самостоятельной адаптации параметров.
Подвести итог
Эта стратегия заключается в том, чтобы поглощать формы, чтобы определить время обратного хода и проверять обратное направление с помощью перекрестного пересечения цены и движущейся средней. Для повышения эффективности принятия решений путем объединения показателей, это стратегия технического анализа. Преимущества заключаются в том, что показатели взаимодополняются, параметры гибки; недостатком является то, что все еще существует риск ложного сигнала, слабость к шокирующей ситуации.
/*backtest
start: 2023-12-30 00:00:00
end: 2024-01-29 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//@author=Daveatt
StrategyName = "BEST Engulfing + MA"
ShortStrategyName = "BEST Engulfing + MA"
strategy(title=StrategyName, shorttitle=ShortStrategyName, overlay=true)
includeEngulfing = true
includeMA = true
source_ma = input(title="Source Price vs MA", type=input.source, defval=close)
typeofMA = input(title="Type of MA", defval="SMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA", "VWMA", "SMMA", "KMA", "TMA", "HullMA", "DEMA", "TEMA"])
length_ma = input(32, title = "MA Length", type=input.integer)
// ---------- Candle components and states
GreenCandle = close > open
RedCandle = close < open
NoBody = close==open
Body = abs(close-open)
// bullish conditions
isBullishEngulfing1 = max(close[1],open[1]) < max(close,open) and min(close[1],open[1]) > min(close,open) and Body > Body[1] and GreenCandle and RedCandle[1]
isBullishEngulfing2 = max(close[1],open[1]) < max(close,open) and min(close[1],open[1]) <= min(close,open) and Body > Body[1] and GreenCandle and RedCandle[1]
// bearish conditions
isBearishEngulfing1 = max(close[1],open[1]) < max(close,open) and min(close[1],open[1]) > min(close,open) and Body > Body[1] and RedCandle and GreenCandle[1]
isBearishEngulfing2 = max(close[1],open[1]) >= max(close,open) and min(close[1],open[1]) > min(close,open) and Body > Body[1] and RedCandle and GreenCandle[1]
// consolidation of conditions
isBullishEngulfing = isBullishEngulfing1 or isBullishEngulfing2
isBearishEngulfing = isBearishEngulfing1 or isBearishEngulfing2
//isBullishEngulfing = max(close[1],open[1]) < max(close,open) and min(close[1],open[1]) > min(close,open) and Body > Body[1] and GreenCandle and RedCandle[1]
//isBearishEngulfing = max(close[1],open[1]) < max(close,open) and min(close[1],open[1]) > min(close,open) and Body > Body[1] and RedCandle and GreenCandle[1]
Engulf_curr = 0 - barssince(isBearishEngulfing) + barssince(isBullishEngulfing)
Engulf_Buy = Engulf_curr < 0 ? 1 : 0
Engulf_Sell = Engulf_curr > 0 ? 1 : 0
// Price vs MM
smma(src, len) =>
smma = 0.0
smma := na(smma[1]) ? sma(src, len) : (smma[1] * (len - 1) + src) / len
smma
ma(smoothing, src, length) =>
if smoothing == "RMA"
rma(src, length)
else
if smoothing == "SMA"
sma(src, length)
else
if smoothing == "EMA"
ema(src, length)
else
if smoothing == "WMA"
wma(src, length)
else
if smoothing == "VWMA"
vwma(src, length)
else
if smoothing == "SMMA"
smma(src, length)
else
if smoothing == "HullMA"
wma(2 * wma(src, length / 2) - wma(src, length), round(sqrt(length)))
else
if smoothing == "LSMA"
src
else
if smoothing == "KMA"
xPrice = src
xvnoise = abs(xPrice - xPrice[1])
nfastend = 0.666
nslowend = 0.0645
nsignal = abs(xPrice - xPrice[length])
nnoise = sum(xvnoise, length)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2)
nAMA = 0.0
nAMA := nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))
nAMA
else
if smoothing == "TMA"
sma(sma(close, length), length)
else
if smoothing == "DEMA"
2 * src - ema(src, length)
else
if smoothing == "TEMA"
3 * (src - ema(src, length)) + ema(ema(src, length), length)
else
src
MA = ma(typeofMA, source_ma, length_ma)
plot(MA, color=#006400FF, title="MA breakout", linewidth=3)
macrossover = crossover (source_ma, MA)
macrossunder = crossunder(source_ma, MA)
since_ma_buy = barssince(macrossover)
since_ma_sell = barssince(macrossunder)
macross_curr = 0 - since_ma_sell + since_ma_buy
bullish_MA_cond = macross_curr < 0 ? 1 : 0
bearish_MA_cond = macross_curr > 0 ? 1 : 0
posUp = (Engulf_Buy ? 1 : 0) + (bullish_MA_cond ? 1 : 0)
posDn = (Engulf_Sell ? 1 : 0) + (bearish_MA_cond ? 1 : 0)
conditionUP = posUp == 2 and posUp[1] < 2
conditionDN = posDn == 2 and posDn[1] < 2
sinceUP = barssince(conditionUP)
sinceDN = barssince(conditionDN)
// primary-first signal of the trend
nUP = crossunder(sinceUP,sinceDN)
nDN = crossover(sinceUP,sinceDN)
// and the following secondary signals
// save of the primary signal
sinceNUP = barssince(nUP)
sinceNDN = barssince(nDN)
buy_trend = sinceNDN > sinceNUP
sell_trend = sinceNDN < sinceNUP
// engulfing by
barcolor(nUP ? color.orange : na, title="Bullish condition")
barcolor(nDN ? color.yellow : na, title="Bearish condition")
isLong = nUP
isShort = nDN
long_entry_price = valuewhen(nUP, close, 0)
short_entry_price = valuewhen(nDN, close, 0)
longClose = close[1] < MA
shortClose = close[1] > MA
///////////////////////////////////////////////
//* Backtesting Period Selector | Component *//
///////////////////////////////////////////////
StartYear = input(2017, "Backtest Start Year",minval=1980)
StartMonth = input(1, "Backtest Start Month",minval=1,maxval=12)
StartDay = input(1, "Backtest Start Day",minval=1,maxval=31)
testPeriodStart = timestamp(StartYear,StartMonth,StartDay,0,0)
StopYear = input(2020, "Backtest Stop Year",minval=1980)
StopMonth = input(12, "Backtest Stop Month",minval=1,maxval=12)
StopDay = input(31, "Backtest Stop Day",minval=1,maxval=31)
testPeriodStop = timestamp(StopYear,StopMonth,StopDay,0,0)
testPeriod() => true
//////////////////////////
//* Profit Component *//
//////////////////////////
input_tp_pips = input(600, "Backtest Profit Goal (in USD)",minval=0)
input_sl_pips = input(300, "Backtest STOP Goal (in USD)",minval=0)
tp = buy_trend? long_entry_price + input_tp_pips : short_entry_price - input_tp_pips
sl = buy_trend? long_entry_price - input_sl_pips : short_entry_price + input_sl_pips
long_TP_exit = buy_trend and high >= tp
short_TP_exit = sell_trend and low <= tp
plot(tp, title="TP", style=plot.style_circles, linewidth=3, color=color.blue)
plot(sl, title="SL", style=plot.style_circles, linewidth=3, color=color.red)
if testPeriod()
strategy.entry("Long", 1, when=isLong)
strategy.close("Long", when=longClose )
strategy.exit("XL","Long", limit=tp, when=buy_trend, stop=sl)
if testPeriod()
strategy.entry("Short", 0, when=isShort)
strategy.close("Short", when=shortClose )
strategy.exit("XS","Short", when=sell_trend, limit=tp, stop=sl)