
Эта стратегия является торговой системой, которая сочетает в себе высокие и низкие ценовые прорывы, альфа-тенденционный индикатор и фильтрацию движущихся средних. Она предназначена для того, чтобы улавливать изменения в тренде, когда цена прорывает критические уровни, и одновременно использовать альфа-тенденции и движущиеся средние для фильтрации ложных сигналов, повышая точность торговли. Эта стратегия применима к различным финансовым рынкам, включая акции, валюту и криптовалюты.
Высокий низкий прорыв: стратегия использует пользовательские определения цикла (по умолчанию 20 K-линий) для определения недавних максимумов и минимумов закрытия. Когда текущие закрытые цены прорывают эти уровни, это вызывает потенциальные торговые сигналы.
Тренд-индикатор альфа: это индикатор отслеживания трендов, основанный на ATR (средний реальный диапазон). Он идентифицирует текущую тенденцию путем динамической корректировки вверх и вниз.
Фильтрация по движущимся средним: стратегия использует простое движущееся среднее ((SMA) в качестве дополнительного фильтра тренда. Задачи рассматриваются только в том случае, если цена находится выше движущегося среднего, а не в другом случае.
Сигналы транзакций генерируются:
Управление рисками: в стратегии встроены функции остановки и остановки. Пользователь может установить уровень остановки и остановки на основе процентов, чтобы контролировать риск и прибыль от каждой сделки.
Множественное подтверждение: стратегия позволяет эффективно уменьшить ложные сигналы и повысить точность торговли путем сочетания ценовых прорывов, альфа-тенденций и движущихся средних.
Адаптируемость: стратегия может адаптироваться к различным рыночным условиям и волатильности, так как индикатор тренда Альфа автоматически корректируется в зависимости от рыночных колебаний.
Управление рисками: встроенные функции Stop Loss и Stop Stop помогают контролировать риски каждой сделки и защищать безопасность средств.
Визуализация: стратегия наносит на график различные индикаторы и сигналы, позволяющие трейдерам интуитивно понимать состояние рынка и потенциальные торговые возможности.
Оптимизация параметров: пользователи могут настраивать различные параметры, такие как прорывный цикл, длина скользящей средней и кратность ATR, в зависимости от рынка и личных предпочтений.
Риск шокирующего рынка: при отсутствии четкой тенденции в рыночном горизонте, стратегия может привести к частому возникновению ложных сигналов, что приводит к чрезмерной торговле и потерям.
Риск скольжения: в условиях быстрого прорыва или высокой волатильности рынка фактическая цена сделки может значительно отличаться от ожидаемой, что влияет на эффективность стратегии.
Избыточная зависимость от исторических данных: стратегия принимает решения на основе исторических ценовых моделей, но прошлые результаты не гарантируют будущих результатов.
Чувствительность к параметрам: эффективность стратегии может быть очень чувствительна к параметрам, а неправильный выбор параметров может привести к неудачным результатам.
Риск обратного тренда: в случае сильного обратного тренда, стратегия может быть не вовремя адаптирована, что приводит к большим потерям.
Динамическая коррекция параметров: можно рассмотреть возможность автоматической коррекции прорывного цикла и ATR-множителя в зависимости от волатильности рынка, чтобы адаптироваться к различным рыночным условиям.
Добавление подтверждения количества сделанных сделок: При создании сигнала учитывается фактор количества сделанных сделанных сделок, что повышает надежность прорыва.
Внедрение машинного обучения: оптимизация выбора параметров и фильтрации сигналов с использованием алгоритмов машинного обучения, что может улучшить общую производительность стратегии.
Анализ многократных временных рамок: в сочетании с более длинными и более короткими временными рамками для подтверждения тенденций, можно уменьшить ложные сигналы и повысить качество торгов.
Повышение показателей рыночных настроений: интеграция таких показателей, как VIX или другие, может помочь стратегии лучше оценить рыночную обстановку.
Улучшение методов остановки убытков: рассмотрение возможности использования отслеживаемой остановки или динамической остановки на основе ATR может повысить эффективность управления рисками.
Увеличение контроля частоты сделок: введение охлаждающего периода или ограничения количества сделок в день может предотвратить чрезмерную торговлю и снизить стоимость торгов.
Высоко-низкая прорывная стратегия в сочетании с альфа-тенденцией и фильтром движущейся средней является всеобъемлющей торговой системой, которая идентифицирует потенциальные изменения тенденции и торговые возможности с помощью комбинации нескольких технических показателей. Преимущества стратегии заключаются в ее многоуровневом механизме подтверждения и встроенной функции управления рисками, позволяющей ей сохранять относительно стабильную производительность в различных рыночных условиях. Однако пользователи должны обращать внимание на ограничения стратегии на рынке в условиях потрясений и на важное влияние выбора параметров на производительность.
С помощью постоянных оптимизаций и улучшений, таких как адаптация динамических параметров, многовременный анализ и внедрение машинного обучения, стратегия имеет потенциал стать более мощным и адаптивным торговым инструментом. Наконец, рекомендуется, чтобы трейдеры, прежде чем торговать в реальном мире, полностью тестировали и оптимизировали параметры стратегии в симуляторной среде, чтобы убедиться, что они соответствуют индивидуальной способности к риску и торговым целям.
/*backtest
start: 2023-07-25 00:00:00
end: 2024-07-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("TRMUS", overlay=true)
// Kullanıcının ayarlayabileceği mum sayısı
length = input.int(20, minval=1, title="Number of Bars")
// Stop Loss ve Take Profit seviyeleri
stopLossPerc = input.float(2.0, title="Stop Loss %", minval=0.0) / 100.0
takeProfitPerc = input.float(4.0, title="Take Profit %", minval=0.0) / 100.0
// Trend filtresi için hareketli ortalama
maLength = input.int(50, minval=1, title="Moving Average Length")
ma = ta.sma(close, maLength)
// ATR ve Alpha Trend parametreleri
lengthATR = input.int(14, minval=1, title="ATR Length")
multiplier = input.float(1.5, minval=0.1, step=0.1, title="Multiplier")
// ATR hesaplaması
atr = ta.atr(lengthATR)
// Alpha Trend hesaplaması
upperLevel = close + (multiplier * atr)
lowerLevel = close - (multiplier * atr)
var float alphaTrend = na
alphaTrend := na(alphaTrend[1]) ? close : (close > lowerLevel[1] ? math.max(alphaTrend[1], lowerLevel) : close < upperLevel[1] ? math.min(alphaTrend[1], upperLevel) : alphaTrend[1])
// Son belirlenen mumun en yüksek ve en düşük kapanış fiyatlarını hesaplayalım
highestClose = ta.highest(close, length)
lowestClose = ta.lowest(close, length)
// Alım ve satım sinyalleri
buySignal = close > highestClose[1] and close[1] <= highestClose[1] and close > ma and close > alphaTrend
sellSignal = close < lowestClose[1] and close[1] >= lowestClose[1] and close < ma and close < alphaTrend
// Alım işlemi
if (buySignal)
strategy.entry("Buy", strategy.long, stop=close * (1 - stopLossPerc), limit=close * (1 + takeProfitPerc))
// Satım işlemi
if (sellSignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, stop=close * (1 + stopLossPerc), limit=close * (1 - takeProfitPerc))
// Grafik üzerine göstergeler ekleyelim
plot(highestClose, color=color.green, linewidth=2, title="Highest Close")
plot(lowestClose, color=color.red, linewidth=2, title="Lowest Close")
plot(ma, color=color.blue, linewidth=2, title="Moving Average")
plot(alphaTrend, color=color.orange, linewidth=2, title="Alpha Trend")
// Alım ve satım sinyalleri için işaretleyiciler ekleyelim
plotshape(series=buySignal, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, title="Buy Signal", text="BUY")
plotshape(series=sellSignal, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, title="Sell Signal", text="SELL")