Стратегия торговли волатильностью с разворотом тренда на разных таймфреймах
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия разработала торговую стратегию для обратного превращения тренда, рассчитывая разницу в давлении на продажу и продажу торгового объема в течение разных временных окон в сочетании с многополосными сигналами MACD. Эта стратегия в основном использует смещение торгового объема в качестве сигнала для определения обратного тренда и проверяется с помощью многополосного сигнала MACD, чтобы захватить возможность обратного превращения.
Стратегический принцип
Основная логика этой стратегии заключается в следующем:
Расчет объема сделок в различные временные окна (длинные и короткие окна) с учетом давления на покупку и давления на продажу. Расчет направления будущих тенденций с учетом различий в давлении на покупку и продажу.
Используйте разницу MACD (разрыв между MACD-линией и сигнальной линией) для определения пустоты. Комбинируйте сигналы давления на покупку и продажу в количестве, чтобы подтвердить обратный тренд.
Когда объем торгов увеличивается, и MACD-линия пересекается, считается, что может возникнуть обратная тенденция.
Когда объем торгов увеличивается, и MACD-линия пересекается, считается, что может возникнуть обратная тенденция.
После входа в обратный сигнал, используйте стратегию остановки и убытка, чтобы контролировать риск.
Анализ преимуществ
Эта стратегия имеет следующие преимущества:
Используйте многомерную разницу в объеме сделок, чтобы определить обратную точку тенденции, избегайте использования таких показателей, как уравненная линия, и игнорируйте роль сделок.
В сочетании с MACD-индикатором для обратной проверки многополосного сигнала, можно повысить точность суждения.
Использование длинного и короткого временного окна для определения диверсионного направления перемещения, что делает обратный сигнал более надежным.
Средняя доходность антитрансформационной стратегии выше.
Анализ рисков
Также существуют следующие риски:
Ошибочные сигналы могут быть получены как от количества сделанных сделок, так и от MACD-сигнала, что может привести к обратному риску ошибочного суждения.
Риск того, что после сигнала обратного курса ситуация может снова измениться, и не будет возможности прямого обратного.
Неправильно установленная остановка может привести к риску увеличения убытков.
Высокий уровень вывода не подходит для инвесторов, которые стремятся к стабильной прибыли.
Направление оптимизации
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Оптимизируйте интервалы между более длинными и более короткими окнами времени, чтобы сделать обратный отсчет более точным.
Оптимизация MACD-параметров для повышения точности многомерного суждения.
Оптимизация алгоритмов стоп-стоп для снижения риска потерь.
Повышение показателей пассивного суждения, повышение успешности обращения.
Добавление модулей контроля позиций и управления капиталом.
Подвести итог
Эта стратегия в целом является типичной стратегией торговли с алгоритмом обратного преобразования тренда. Она основно основывается на проверке сигналов MACD с помощью усиления инерции объема сделки, чтобы судить и улавливать шансы на обратный поворот цены из многоголового в пустой или из пустого в многоголовый. Эта стратегия обладает высокой точностью суждения и лучшей доходностью, но также имеет определенные риски.
/*backtest
start: 2024-01-26 00:00:00
end: 2024-02-25 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=false)
signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10)
takeProfit = input( title="Take Profit", defval=0.75)
stopLoss = input( title="Stop Loss", defval=0.5)
fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)
buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
plot(macd, color=color.blue, title="Total Volume")
plot(signal, color=color.orange, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low
getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack]
getBuyerVolBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if buyVolume[i] > sellVolume[i]
j += 1
j
getSellerVolBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if sellVolume[i] > buyVolume[i]
j += 1
j
getVolBias(lookBack) =>
float b = 0
float s = 0
for i = 1 to lookBack
b += buyVolume[i]
s += sellVolume[i]
b > s
getSignalBuyerBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] > signalBiasValue
j += 1
j
getSignalSellerBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] < ( 0 - signalBiasValue )
j += 1
j
getSignalNoBias(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0 - signalBiasValue )
j += 1
j
getPriceRising(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if close[i] > close[i + 1]
j += 1
j
getPriceFalling(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if close[i] < close[i + 1]
j += 1
j
getRangeNarrowing(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1]
j+= 1
j
getRangeBroadening(lookBack) =>
j = 0
for i = 1 to lookBack
if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1]
j+= 1
j
bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0 and signalSlope[1] > 0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0
bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0
bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0
bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue )
bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0
bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0 - macdBiasValue )
bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)
bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )
// 7.48 Profit 52.5%
if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion)
strategy.entry("Short1", strategy.short, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - takeProfit, stop=strategy.position_avg_price + stopLoss)
// 32.53 Profit 47.91%
if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias)
strategy.entry("Long1", strategy.long, qty=10)
strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + takeProfit, stop=strategy.position_avg_price - stopLoss)