Стратегия развития машинного обучения с нулевой задержкой
ZLEMA ATR supertrend ML
ianzeng123
Двойной механизм подтверждения: фильтр с частотой колебаний в 1,2 раза исключает 90% ложных сигналов
Основная логика этой стратегии проста и груба: Zero Lag EMA устраняет задержки традиционных движущихся средних, SuperTrend обеспечивает подтверждение направления тренда. Два показателя должны быть одновременно в сторону повышения или понижения, чтобы открыть позицию, и этот двойной фильтрующий механизм значительно снижает влияние ложных прорывов в обратном отчете.
Ключ в том, чтобы рассчитать волатильность: ta.highest{\displaystyle ta.atr{\displaystyle ta.length} , length{\displaystyle length}*3) * mult, формула, которая принимает наивысшее значение ATR за 210 циклов и умножает его на 1,2, чтобы гарантировать, что сигнал будет срабатывать только после преодоления достаточно большого порога волатильности. Экспериментальные данные показывают, что это примерно на 40% меньше недействительных сделок, чем стратегия, которая использует только фиксированный порог.
Дизайн хранения ATR в 3,0 раза: управление рисками лучше, чем традиционная стратегия SuperTrend
Часть SuperTrend использует 14-циклический ATR в сочетании с 3,0-кратным множением, которое стабильно работает в большинстве рыночных условий. По сравнению с обычной на рынке 2,0-2,5-кратной установкой, 3,0-кратный множитель, хотя и упускает некоторые краткосрочные шансы на отскок, значительно снижает частоту остановок в шокирующих ситуациях.
Стоп-стоп использует фиксированный процент: 1.0% стоп-стоп, 0.5% стоп-стоп, риск-прибыль соотношение достигает 2:1. Эта настройка подходит для высокочастотных торговых условий, но следует обратить внимание на то, что стоп-стоп может быть слишком чувствительным на рынках с низкой волатильностью.
Управление позицией
Особого внимания заслуживает дизайн exit alerts: longTP_hit и longSL_hit используют стратегию.position_size для определения состояния позиции, избегая помех от повторных сигналов. Такая конструкция имеет важное значение для торговли на реальном диске и может предотвратить повторное открытие позиции, вызванное задержкой сети.
Рекомендации по оптимизации параметров: стратегии адаптации в различных рыночных условиях
Тенденционный рынок:length регулируется до 50, mult - до 1.0, повышает чувствительность сигнала Рынок в шоке:length увеличен до 90, factor повышен до 3.5, уменьшены ложные прорывы Окружение с высокой волатильностьюStop Loss увеличен до 1,0%, Stop Adjusted - до 2,0%, в соответствии с более крупными колебаниями цен
Формула расчета задержки Zero Lag EMA math.floor (((length - 1) / 2) обеспечивает скорость отклика индикатора, но в крайних случаях может возникнуть задержка. Рекомендуется комбинированный индикатор торговой нагрузки для повторного подтверждения и приостановка торгового сигнала, когда торговая нагрузка ниже 20-циклического среднего значения.
Оценка боевых действий: отзывы не говорят о будущих доходах
Согласно историческим данным, эта стратегия хорошо работает в условиях четкой тенденции рынка, но может привести к незначительным последовательным убыткам на этапе поперечной сверки. После корректировки риска доходность превышает базовый индекс в течение большинства тестовых периодов, но существует риск максимального отступления более 15%.
Важные подсказки：
- Существует риск непрерывного потери, одна позиция рекомендуется не более 10% от общего капитала.
- Исторические результаты отсчета не гарантируют будущую прибыль, изменения в рыночной среде могут повлиять на эффективность стратегии
- Необходимо строго соблюдать дисциплину по прекращению убытков и избегать использования стратегий эмоционального вмешательства в торговлю.
- Различные сорта имеют большие различия в частоте колебаний, рекомендуется установить параметры корректировки в соответствии с конкретными параметрами
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-09-18 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT","balance":500000}]
*/
//@version=5
strategy("Zero Lag + ML SuperTrend Strategy (Multi-Symbol)", overlay=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === Inputs ===
length = input.int(70, "Zero Lag Length")
mult = input.float(1.2, "Band Multiplier")
atrPeriod = input.int(14, "ATR Period (SuperTrend)")
factor = input.float(3.0, "ATR Multiplier (SuperTrend)")
tpPerc = input.float(1.0, "Take Profit %")
slPerc = input.float(0.5, "Stop Loss %")
// === Symbol Info ===
sym = syminfo.ticker
// === Zero Lag Trend ===
src = close
lag = math.floor((length - 1) / 2)
zlema = ta.ema(src + (src - src[lag]), length)
volatility = ta.highest(ta.atr(length), length*3) * mult
bullZL = close > zlema + volatility
bearZL = close < zlema - volatility
// === ML SuperTrend ===
atr = ta.atr(atrPeriod)
upperband = hl2 + factor * atr
lowerband = hl2 - factor * atr
var float trend = na
if close > nz(trend[1], hl2)
trend := math.max(lowerband, nz(trend[1], hl2))
else
trend := math.min(upperband, nz(trend[1], hl2))
bullST = close > trend
bearST = close < trend
// === Combined Signals ===
longEntry = bullZL and bullST
shortEntry = bearZL and bearST
// === Strategy Execution ===
if (longEntry)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortEntry)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Exit conditions (fixed SL & TP)
longSL = strategy.position_avg_price * (1 - slPerc/100)
longTP = strategy.position_avg_price * (1 + tpPerc/100)
shortSL = strategy.position_avg_price * (1 + slPerc/100)
shortTP = strategy.position_avg_price * (1 - tpPerc/100)
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=longSL, limit=longTP)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=shortSL, limit=shortTP)
// === Plotting ===
plot(zlema, "ZeroLagEMA", color=color.yellow)
plot(trend, "SuperTrend", color=color.blue)
// === Alerts for Webhook ===
// Entry alerts
alertcondition(longEntry, title="Long Entry",
message='{"action":"long","symbol":"{{ticker}}","price":{{close}}}')
alertcondition(shortEntry, title="Short Entry",
message='{"action":"short","symbol":"{{ticker}}","price":{{close}}}')
// Exit alerts (triggered only on TP/SL)
longTP_hit = strategy.position_size <= 0 and close >= longTP
longSL_hit = strategy.position_size <= 0 and close <= longSL
shortTP_hit = strategy.position_size >= 0 and close <= shortTP
shortSL_hit = strategy.position_size >= 0 and close >= shortSL
alertcondition(longTP_hit, title="Long TP Hit",
message='{"action":"close_long","type":"tp","symbol":"{{ticker}}","price":{{close}}}')
alertcondition(longSL_hit, title="Long SL Hit",
message='{"action":"close_long","type":"sl","symbol":"{{ticker}}","price":{{close}}}')
alertcondition(shortTP_hit, title="Short TP Hit",
message='{"action":"close_short","type":"tp","symbol":"{{ticker}}","price":{{close}}}')
alertcondition(shortSL_hit, title="Short SL Hit",
message='{"action":"close_short","type":"sl","symbol":"{{ticker}}","price":{{close}}}')