ianzeng123
2
Подписаться
319
Подписчики
Обзор
Стратегия представляет собой систему отслеживания тенденций в сочетании с несколькими техническими индикаторами. Она основана на перекрестных сигналах RSI, MACD и SMA для определения направления торговли, а также использует индикаторы ATR для динамического регулирования уровней стоп-лосса и прибыли. Стратегия также включает в себя фильтр объема торгов, чтобы гарантировать, что торговля осуществляется при достаточной рыночной ликвидности, и использует частичный механизм стоп-стоп для оптимизации управления капиталом.
Стратегический принцип
Стратегия использует механизм тройной проверки, чтобы подтвердить транзакционный сигнал:
- Основные направления тенденций определяются в зависимости от местоположения 50- и 200-дневных средних
- Используйте RSI в пересечении сверхпокупаемой и сверхпродаваемой зоны, чтобы найти время для входа
- Тенденционная динамика в сочетании с MACD
- Использование фильтров загрузки для обеспечения достаточной ликвидности рынка
- Настройка динамических стоп-лостов и прибыльных целей на основе ATR
Целью многократной проверки является уменьшение ложных сигналов и повышение точности торгов. Стратегия заключается в том, чтобы открыть позицию при выполнении нескольких условий: (повышение тренда + RSI, 40 + MACD + подтверждение объема сделки) и использовать ATR в два раза больше, чем убыток, и в четыре раза больше, чем остановка.
Стратегические преимущества
- Круговая проверка многочисленных технических показателей, эффективное снижение ложных сигналов
- Динамичный механизм остановки колебаний, адаптированный к различным рыночным условиям
- Применение стратегии частичного остановки, блокирующей часть прибыли при сохранении свободного пространства для роста
- Фильтрация объема сделок обеспечивает достаточную ликвидность рынка
- Полная система управления рисками, включающая фиксированные остановки, отслеживание остановок и частичные прибыли
Стратегический риск
- Многочисленные показатели могут привести к упущенным торговым возможностям
- Могут пострадать от значительных спадов на нестабильных рынках
- Чрезмерная оптимизация параметров может привести к переобучению
- Фильтрация объемов сделок может привести к упущенным возможностям на рынке с низкой ликвидностью
- Динамические остановки могут быть преждевременно задействованы во время высоких колебаний
Направление оптимизации стратегии
- Рассмотрение возможности включения механизма адаптации к рыночной волатильности, динамического корректировки параметров в различных волатильных условиях
- Внедрение многоциклического анализа для повышения точности определения тенденций
- Оптимизация доли частичного сдерживания, адаптация стратегии сдерживания к различным рыночным условиям
- Увеличение фильтра силы тренда, чтобы избежать торговли в условиях слабого тренда
- Анализ сезонных факторов для оптимизации сроков торгов
Подвести итог
Это всеобъемлющая стратегия отслеживания тенденций, создающая надежную торговую систему с помощью комбинированного использования нескольких технических показателей. Основная особенность стратегии заключается в том, что она приспосабливается к изменениям рынка с помощью динамического механизма остановки и получения прибыли, обеспечивая при этом безопасность. Хотя есть некоторые места, где требуется оптимизация, общая структура является разумной и подходит для дальнейшего совершенствования и тестирования на практике.
Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy( title="AI Trade Strategy v2 (Extended) - Fixed", shorttitle="AI_Trade_v2", overlay=true, format=format.price, initial_capital=100000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=0)
//============================================================================
//=== 1) Basic Indicators (SMA, RSI, MACD) ==================================
//============================================================================
// Time Filter (optional, you can update)
inDateRange = (time >= timestamp("2018-01-01T00:00:00")) and (time <= timestamp("2069-01-01T00:00:00"))
// RSI Parameters
rsiLength = input.int(14, "RSI Period")
rsiOB = input.int(60, "RSI Overbought Level")
rsiOS = input.int(40, "RSI Oversold Level")
rsiSignal = ta.rsi(close, rsiLength)
// SMA Parameters
smaFastLen = input.int(50, "SMA Fast Period")
smaSlowLen = input.int(200, "SMA Slow Period")
smaFast = ta.sma(close, smaFastLen)
smaSlow = ta.sma(close, smaSlowLen)
// MACD Parameters
fastLength = input.int(12, "MACD Fast Period")
slowLength = input.int(26, "MACD Slow Period")
signalLength = input.int(9, "MACD Signal Period")
[macdLine, signalLine, histLine] = ta.macd(close, fastLength, slowLength, signalLength)
//============================================================================
//=== 2) Additional Filter (Volume) ========================================
//============================================================================
useVolumeFilter = input.bool(true, "Use Volume Filter?")
volumeMaPeriod = input.int(20, "Volume MA Period")
volumeMa = ta.sma(volume, volumeMaPeriod)
// If volume filter is enabled, current bar volume should be greater than x times the average volume
volMultiplier = input.float(1.0, "Volume Multiplier (Volume > x * MA)")
volumeFilter = not useVolumeFilter or (volume > volumeMa * volMultiplier)
//============================================================================
//=== 3) Trend Conditions (SMA) ============================================
//============================================================================
isBullTrend = smaFast > smaSlow
isBearTrend = smaFast < smaSlow
//============================================================================
//=== 4) Entry Conditions (RSI + MACD + Trend + Volume) ====================
//============================================================================
// RSI crossing above 30 + Bullish Trend + Positive MACD + Volume Filter
longCondition = isBullTrend and ta.crossover(rsiSignal, rsiOS) and (macdLine > signalLine) and volumeFilter
shortCondition = isBearTrend and ta.crossunder(rsiSignal, rsiOB) and (macdLine < signalLine) and volumeFilter
//============================================================================
//=== 5) ATR-based Stop + Trailing Stop ===================================
//============================================================================
atrPeriod = input.int(14, "ATR Period")
atrMultiplierSL = input.float(2.0, "Stop Loss ATR Multiplier")
atrMultiplierTP = input.float(4.0, "Take Profit ATR Multiplier")
atrValue = ta.atr(atrPeriod)
//============================================================================
//=== 6) Trade (Position) Management ======================================
//============================================================================
if inDateRange
//--- Long Entry ---
if longCondition
strategy.entry(id="Long", direction=strategy.long, comment="Long Entry")
//--- Short Entry ---
if shortCondition
strategy.entry(id="Short", direction=strategy.short, comment="Short Entry")
//--- Stop & TP for Long Position ---
if strategy.position_size > 0
// ATR-based fixed Stop & TP calculation
longStopPrice = strategy.position_avg_price - atrValue * atrMultiplierSL
longTakeProfit = strategy.position_avg_price + atrValue * atrMultiplierTP
// PARTIAL EXIT: (Example) take 50% of the position at early TP
partialTP = strategy.position_avg_price + (atrValue * 2.5)
strategy.exit( id = "Partial TP Long", stop = na, limit = partialTP, qty_percent= 50, from_entry = "Long" )
// Trailing Stop + Final ATR Stop
// WARNING: trail_offset=... is the offset in price units.
// For example, in BTCUSDT, a value like 300 means a 300 USDT trailing distance.
float trailingDist = atrValue * 1.5
strategy.exit( id = "Long Exit (Trail)", stop = longStopPrice, limit = longTakeProfit, from_entry = "Long", trail_offset= trailingDist )
//--- Stop & TP for Short Position ---
if strategy.position_size < 0
// ATR-based fixed Stop & TP calculation for Short
shortStopPrice = strategy.position_avg_price + atrValue * atrMultiplierSL
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price - atrValue * atrMultiplierTP
// PARTIAL EXIT: (Example) take 50% of the position at early TP
partialTPShort = strategy.position_avg_price - (atrValue * 2.5)
strategy.exit( id = "Partial TP Short", stop = na, limit = partialTPShort, qty_percent= 50, from_entry = "Short" )
// Trailing Stop + Final ATR Stop for Short
float trailingDistShort = atrValue * 1.5
strategy.exit( id = "Short Exit (Trail)", stop = shortStopPrice, limit = shortTakeProfit, from_entry = "Short", trail_offset= trailingDistShort )
//============================================================================
//=== 7) Plot on Chart (SMA, etc.) =========================================
//============================================================================
plot(smaFast, color=color.blue, linewidth=2, title="SMA (Fast)")
plot(smaSlow, color=color.orange, linewidth=2, title="SMA (Slow)")
// (Optional) Plot Stop & TP levels dynamically:
longStopForPlot = strategy.position_size > 0 ? strategy.position_avg_price - atrValue * atrMultiplierSL : na
longTPForPlot = strategy.position_size > 0 ? strategy.position_avg_price + atrValue * atrMultiplierTP : na
shortStopForPlot = strategy.position_size < 0 ? strategy.position_avg_price + atrValue * atrMultiplierSL : na
shortTPForPlot = strategy.position_size < 0 ? strategy.position_avg_price - atrValue * atrMultiplierTP : na
plot(longStopForPlot, color=color.red, style=plot.style_linebr, title="Long Stop")
plot(longTPForPlot, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Long TP")
plot(shortStopForPlot, color=color.red, style=plot.style_linebr, title="Short Stop")
plot(shortTPForPlot, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Short TP")