Стратегия адаптивного выхода из канала

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-29 14:49:05
Тэги:

Обзор

Adaptive Channel Breakout Strategy - это стратегия, основанная на тренде, которая отслеживает ценовые каналы на рынке.

Преимущество этой стратегии заключается в том, что она может автоматически адаптироваться к изменениям на рынке, расширяя каналы для фильтрации шума и производства торговых сигналов, когда тенденция ясна.

Логика стратегии

Эта стратегия основана на теории прорыва канала. Она рассчитывает два набора самых высоких и самых низких цен в разные периоды (длина входа и длина выхода) для формирования каналов. Когда цены превышают каналы, генерируются сигналы.

В частности, стратегия сначала рассчитывает 20-периодную самую высокую цену (верхнюю) и самую низкую цену (нижнюю) для формирования ценового канала. Затем она рассчитывает 10-периодную самую высокую цену (sup) и самую низкую цену (спад). После того, как сигнал покупки запускается (цены прерываются выше верхней рельсы), 10-периодная самая низкая цена (спад) используется в качестве линии остановки потери. После того, как сигнал продажи запускается (цены прерываются ниже нижней рельсы), 10-периодная самая высокая цена (sup) используется в качестве линии получения прибыли. Это формирует адаптивную систему канала.

Когда цены прорываются через канал, это указывает на то, что формируется тенденция. Стратегия затем будет излучать торговые сигналы. В то же время линии получения прибыли и остановки потерь также будут корректироваться с изменениями цены, чтобы закрепить прибыль и избежать потерь.

Преимущества

Канал этой стратегии автоматически корректируется на основе последних цен, расширяя диапазон каналов, чтобы отфильтровать шум, когда начинается тренд.
Торгует на сильных прорывах. Вступает только на восходящих или нисходящих прорывах, избегая погони за высокими ценами и уничтожения низких цен.
Механизмы контроля рисков: применяется стоп-лосс и линейка получения прибыли на основе различных периодов, чтобы гибко блокировать прибыль и предотвращать увеличение потерь.
Легко внедряется, требует только двух параметров, а тестовые данные легко получить, подходящие для количественной торговли.

Анализ рисков

К основным рискам этой стратегии относятся:

Погоня за высоким и убийство низкого риска. Есть риск покупки высокого и продажи низкого, когда диапазон канала слишком большой. Это может быть смягчено путем оптимизации параметров для сокращения ненужных сделок.
Риск стоп-лосса. Линии стоп-лосса с фиксированным периодом могут быть слишком жесткими. Можно рассмотреть адаптивный стоп-лосс ATR.
Высокий риск частоты торговли. Неправильное настройка параметров может привести к чрезмерной частоте торговли. Для контроля частоты торговли могут быть добавлены фильтрующие условия.
Риск аномалии рынка. Эта стратегия оценивает будущие тенденции на основе исторических данных и может потерять деньги или потерять деньги при резких изменениях на рынке.

Оптимизация

Потенциальные оптимизации этой стратегии включают:

Индикаторы тренда, такие как EMA или MACD, могут быть введены, чтобы принимать сигналы только тогда, когда они выровняются с направлением прорыва канала.
Внедрение адаптивной линии остановки ATR. Линии остановки, рассчитанные на основе среднего истинного диапазона, могут лучше контролировать однократные убытки.
Оптимизировать комбинации параметров. Далее улучшить рентабельность стратегии путем поиска оптимизированных комбинаций параметров через большее количество бэктестов.
Использование нейронных сетей или генетических алгоритмов для создания динамических параметров для повышения надежности.

Заключение

Adaptive Channel Breakout Strategy обладает четкой логикой и сильной целесообразностью в целом. Он может автоматически отслеживать изменения рынка и генерировать торговые сигналы при формировании тенденций. Двухканальные и стоп-лосс/приобретение прибыли механизмы также помогают контролировать риски. Эта стратегия может быть еще больше улучшена в стабильности и прибыльности за счет оптимизации параметров, фильтрационных условий и т. Д. Стоит дальнейшей проверки и уточнения в режиме реального времени.

/*backtest
start: 2024-01-29 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Turtle Trade Channels Strategy", shorttitle="TTCS", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

length = input(20,"Entry Length", minval=1)
len2=input(10, "Exit Length", minval=1)

lower = lowest(length)
upper = highest(length)

up=highest(high,length)
down=lowest(low,length)
sup=highest(high,len2)
sdown=lowest(low,len2)
K1=barssince(high>=up[1])<=barssince(low<=down[1]) ? down : up
K2=iff(barssince(high>=up[1])<=barssince(low<=down[1]),sdown,sup)
K3=iff(close>K1,down,na)
K4=iff(close<K1,up,na)

buySignal=high==upper[1] or crossover(high,upper[1])
sellSignal = low==lower[1] or crossover(lower[1],low)
buyExit=low==sdown[1] or crossover(sdown[1],low)
sellExit = high==sup[1] or crossover(high,sup[1])

strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buySignal and barssince(buySignal) < barssince(sellSignal[1]))
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellSignal and barssince(sellSignal) < barssince(buySignal[1]))
strategy.exit("Buy Exit", from_entry = "Buy", when = buyExit and barssince(buyExit) < barssince(sellExit[1]))
strategy.exit("Sell Exit", from_entry = "Sell", when = sellExit and barssince(sellExit) < barssince(buyExit[1]))

plot(K1, title="Trend Line", color=color.red, linewidth=2)
e=plot(K2, title="Exit Line", color=color.blue, linewidth=1, style=6)

Больше