Стратегия MyQuant для идентификации трендов

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-22 16:04:04
Тэги:

Обзор

MyQuant Trend Identifier Strategy - это стратегия для ежедневной торговли биткойнами. Она определяет рыночные тенденции путем расчета скользящей средней и первой и второй порядковых производных цены и принимает соответствующие решения о покупке и продаже.

Принцип стратегии

Стратегия сначала рассчитывает адаптивную скользящую среднюю (ALMA) цены и ее производных первого порядка и второго порядка. Первый производный порядка отражает скорость изменения цены, а производный второго порядка отражает кривизну цены. Затем он оценивает текущую тенденцию как восходящую, нисходящую или колеблющуюся на основе значений производных первого и второго порядка. В сочетании с показателями акций он определяет, выполнены ли условия покупки или продажи.

В частности, стратегия рассчитывает следующие показатели:

ALMA: адаптивная скользящая средняя цены, длина 140, быстрый коэффициент 1.1, сигма 6
dema: Дериватив первого порядка ALMA
d2ema: дериватив первого порядка dema, отражающий дериватив второго порядка цены
индекс: индекс колебаний индикатора dema
Ind: Индекс отклонения цены от скользящей средней

Когда условие покупки выполнено, он рассчитывает количество акций, которые необходимо купить, на основе сигналов от CAUSED Accumulation/Distribution Bands и Caused Exposure Top and Bottom Finder.

Преимущества стратегии

Эта стратегия позволяет эффективно идентифицировать переломные моменты в рыночных тенденциях. Использование производных цен первого и второго порядка для определения тенденций избегает влияния колебаний цен и делает сигналы более ясными. По сравнению с обычными стратегиями скользящих средних, она имеет такие преимущества, как более высокая точность.

Анализ рисков

Эта стратегия очень чувствительна к выбору периода времени торговли и корректировке параметров. Если период времени выбран неправильно и важные переломные моменты цен не охвачены, стратегия не будет очень эффективной. Если параметры индикатора установлены неправильно, сигналы покупки и продажи будут более подвержены воздействию шума, что повлияет на доходность стратегии. Кроме того, условия остановки потери, предварительно установленные в стратегии, также влияют на конечную доходность.

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть дополнительно оптимизирована в следующих аспектах:

Оптимизировать логику для выбора временных периодов, посредством более умного выбора временных периодов бэкстеста и торговли в режиме реального времени.
Оптимизировать параметры показателей, такие как регулирование длины ALMA и dema и т.д.
Добавить определения условий остановки потери для контроля максимальных потерь.
Оцените эффекты различных криптовалют и выберите те, которые работают лучше всего.

Заключение

Вычисляя первые и вторые порядковые производные адаптивной скользящей средней цены, MyQuant Trend Identifier Strategy эффективно идентифицирует рыночные тенденции для Биткоина и принимает соответствующие решения о покупке и продаже. Объединяя несколько индикаторов для суждения, он избегает чрезмерного шумового помех с сигналами. С дальнейшей оптимизацией времени и параметров, производительность этой стратегии может быть еще лучше.

/*backtest
start: 2023-02-15 00:00:00
end: 2024-02-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © spacekadet17
// 
//@version=5

strategy(title="Trend Identifier Strategy", shorttitle="Trend Identifier Strategy", format=format.price, precision=4, overlay = false, initial_capital = 1000, pyramiding = 10, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, commission_value = 0.03)

//start-end time
startyear = input.int(2020,"start year")
startmonth = input.int(1,"start month")
startday = input.int(1,"start day")
endyear = input.int(2025,"end year")
endmonth = input.int(1,"end month")
endday = input.int(1,"end day")

timeEnd = time <= timestamp(syminfo.timezone,endyear,endmonth,endday,0,0)
timeStart = time >= timestamp(syminfo.timezone,startyear,startmonth,startday,0,0)
choosetime = input(false,"Choose Time Interval")
condTime = (choosetime ? (timeStart and timeEnd) : true)

// time frame?
tfc = 1
if timeframe.isdaily
    tfc := 24

// indicators: price normalized alma, and its 1st and 2nd derivatives
ema = ta.alma(close,140,1.1,6)
dema = (ema-ema[1])/ema
stodema = ta.ema(ta.ema(ta.stoch(dema,dema,dema,100),3),3)

d2ema = ta.ema(dema-dema[1],5)
stod2ema = ta.ema(ta.ema(ta.stoch(d2ema,d2ema,d2ema,100),3),3)

ind = (close-ta.ema(close,120*24/tfc))/close
heat = ta.ema(ta.stoch(ind,ind,ind,120*24/tfc),3)
index = ta.ema(heat,7*24/tfc)

//plot graph
green = color.rgb(20,255,100)
yellow = color.yellow
red = color.red
blue = color.rgb(20,120,255)
tcolor = (dema>0) and (d2ema>0)? green : (dema>0) and (d2ema<0) ? yellow : (dema < 0) and (d2ema<0) ? red : (dema < 0) and (d2ema>0) ? blue : color.black
demaema = ta.ema(dema,21)
plot(demaema, color = tcolor)

//strategy buy-sell conditions
cond1a = strategy.position_size <= 0
cond1b = strategy.position_size > 0

if (condTime and cond1a and ( ( ((tcolor[1] == red and demaema<0.02) or (tcolor[1] == blue and demaema < 0.02) or (tcolor[1] == yellow and demaema>-0.02) ) and tcolor == green) or (tcolor[1] == red and tcolor == blue and demaema < -0.01) ) and index<85 and ind<0.4)
    strategy.entry("buy",strategy.long, (strategy.equity-strategy.position_size*close)/1/close)
    
if (condTime and cond1b and ( (((tcolor[1] == yellow and demaema > -0.02) or (tcolor[1] == blue and demaema < 0.02) or (tcolor[1] == green and demaema < 0.02)) and tcolor == red) or (tcolor[1] == green and tcolor == yellow and demaema > 0.015) ) and index>15 and ind>-0.1)
    strategy.order("sell",strategy.short, strategy.position_size)

Больше