Chiến lược Uptrend và Index Oversold Swing Trading System

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-09-11 11:35:33
Tags:

Xu hướng đi và đảo ngược trung bình với I11L Hypertrend

Chiến lược I11L Hypertrend sử dụng một hệ thống điểm số động lực trên nhiều khung thời gian để xác định mức bán quá mức để mua và xu hướng tăng để giao dịch.

Chiến lược hoạt động như thế nào

Các thành phần chính bao gồm:

Hệ thống điểm so sánh EMA/SMA trên 20 giai đoạn
Điểm số cao cho thấy xu hướng tăng, điểm số thấp điều kiện bán quá mức
Crossover của điểm số được sử dụng làm tín hiệu nhập/đi
Đặt dừng lỗ để bảo vệ lợi nhuận mở
Mục tiêu thu lợi nhuận cố định dựa trên giá nhập cảnh

Long được đưa vào khi bán quá mức khi điểm giao thoa.

Một lệnh dừng kéo theo khóa trong lợi nhuận trong khi lợi nhuận lấy ra ở một rủi ro / phần thưởng xác định.

Lợi ích của hệ thống I11L

Những lợi thế chính của phương pháp này:

Kết hợp có nghĩa là đảo ngược và xu hướng sau
Điểm số thích nghi với các điều kiện thị trường thay đổi
Nhiều khung thời gian xác định các bước ngoặt
Trailing stop tự động hóa quản lý thương mại
Phụ hợp tăng lợi nhuận trong xu hướng mạnh mẽ

Hệ thống điểm năng động cung cấp thông tin chi tiết có giá trị cho việc giao dịch cả đảo ngược và phá vỡ.

Những điểm yếu và rủi ro tiềm tàng

Tuy nhiên, có một số hạn chế:

Tối ưu hóa quá mức có khả năng trên dữ liệu trong quá khứ
Điểm số chậm và nhập tín hiệu muộn
Nhiều tham số để cấu hình
Có xu hướng bị chém trong thời kỳ chấn động
Không có lọc giao dịch cho xác suất cao

Các chỉ số hiệu suất trong quá khứ có thể gây hiểu lầm nếu không được kiểm tra trước.

Các thông số điều chỉnh phím

Một số đầu vào quan trọng có thể được tối ưu hóa:

Số lượng EMA/SMA trong hệ thống điểm
Độ dài của các khoảng thời gian trung bình
Các ngưỡng vượt quá mức bán/crossover xu hướng tăng
Khoảng cách dừng lỗ từ giá
Lấy rủi ro/lợi nhuận gấp đôi

Các chiến lược mạnh mẽ cân bằng hiệu suất trên các thị trường tăng, giảm và giới hạn phạm vi.

Tóm lại

I11L Hypertrend cung cấp một quy trình có hệ thống để giao dịch tăng quá mức bán và vượt qua các bước đột phá tăng.

/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-04-15 00:00:00
period: 8h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// strategy("I11L Hypertrend",overlay=false, initial_capital=1000000,default_qty_value=1000000,default_qty_type=strategy.cash,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.00)
strategy.initial_capital=50000
tradingMode = input.string("Oversold or Trend", "Trading Mode", ["Oversold or Trend", "Always Buy"], tooltip="Choose the Trading Mode by trying Both in your Backtesting. I use it if one is far better then the other one.")
 
invertStrategy = tradingMode == "Trend" ? true : false
compoundingMode = input.bool(false,"Work with the total equity")
useTSL = input.bool(true,"Use a trailing SL")
useTP = input.bool(true,"Use a TP")
scoreLookbackDistance = input.int(20, step=1,title="Lookbackdistance for the Score")
scoreLoopCountTo = 20
leverage = input.float(1.0,"Leverage (x)",[20,10,5,2,1])
SL_Factor = 1 - input.float(3.0,"Risk Capital per Trade unleveraged (%)", minval=0.1, maxval=100, step=0.25) / 100 / leverage
TPFactor = input.float(1.2, step=0.1)

chooseDate = input.string(title="Select Date", defval="All available Records", options=["Start-2012","2012-Now","All available Records"],tooltip="Seperation works best for 8hr cfd markets, you might want to finetune your Settings in the past and see if the future results (2010 to now) are better then random")
dateFrom = chooseDate == "Start-2012" ? timestamp("01 Jan 1970 00:00") : chooseDate == "2012-Now" ? timestamp("01 Jan 2012 00:00") : timestamp("01 Jan 1970 00:00")
dateTo = chooseDate == "Start-2012" ? timestamp("31 Dec 2011 23:59") : chooseDate == "2012-Now" ? timestamp("31 Dec 2170 23:59") : timestamp("31 Dec 2170 23:59")
inDateRange = (time >= dateFrom) and (time < dateTo)

var disableAdditionalBuysThisDay = false
var minuteOfLastSell = 0


if(dayofmonth != dayofmonth[1])
    disableAdditionalBuysThisDay := false


longStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
    if(useTSL)
        math.max(high * SL_Factor, longStopPrice[1])
    else
        strategy.position_avg_price*SL_Factor
else
    0

if(strategy.position_size != strategy.position_size[1])
    disableAdditionalBuysThisDay := true

//Trade Logic
//isOversold
SCORE = 0
loopCount = 1
for i=0 to scoreLoopCountTo
    trendLengthAdjusted = loopCount
    loopCount := loopCount + 1 
    if(ta.ema(close,trendLengthAdjusted) / ta.sma(close,trendLengthAdjusted) > 1)
        SCORE := SCORE + 1
 
SCORE_ema50 = ta.ema(SCORE,scoreLookbackDistance)
SCORE_sma50 = ta.sma(SCORE,scoreLookbackDistance)
isOversold = ta.crossover(SCORE_sma50 / SCORE_ema50,1.0)
isTrend = ta.crossover(SCORE_ema50 / SCORE_sma50,1.0)


isBuy = isTrend or isOversold or tradingMode == "Always Buy"


if(isBuy and not(disableAdditionalBuysThisDay) and inDateRange)
    if(compoundingMode)
        strategy.entry("Buy", strategy.long, (strategy.equity / close) * leverage)
    else
        strategy.entry("Buy", strategy.long, (strategy.initial_capital / close) * leverage)


if(strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("TSL", "Buy", stop=longStopPrice)
    if(useTP) 
        strategy.close("Buy",  when=close > strategy.position_avg_price * (1 + (1 - SL_Factor) * TPFactor), comment="TP")


findTrendOrOversold(i) => ta.ema(close,i) / ta.sma(close,i)

plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(1) - 1),color = findTrendOrOversold(1) > 1 ? #6efa7b44 : #ff222244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(2) - 1),color = findTrendOrOversold(2) > 1 ? #73fa7a44 : #ff302244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(3) - 1),color = findTrendOrOversold(3) > 1 ? #78fb7944 : #ff3a2244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(4) - 1),color = findTrendOrOversold(4) > 1 ? #7cfb7844 : #ff432244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(5) - 1),color = findTrendOrOversold(5) > 1 ? #81fb7744 : #ff4b2244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(6) - 1),color = findTrendOrOversold(6) > 1 ? #85fc7644 : #ff522344)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(7) - 1),color = findTrendOrOversold(7) > 1 ? #89fc7644 : #fe592444)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(8) - 1),color = findTrendOrOversold(8) > 1 ? #8dfc7544 : #fe602544)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(9) - 1),color = findTrendOrOversold(9) > 1 ? #91fc7444 : #fe662744)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(10) - 1),color = findTrendOrOversold(10) > 1 ? #95fd7344 : #fe6b2944)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(11) - 1),color = findTrendOrOversold(11) > 1 ? #99fd7344 : #fd712b44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(12) - 1),color = findTrendOrOversold(12) > 1 ? #9dfd7244 : #fd762d44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(13) - 1),color = findTrendOrOversold(13) > 1 ? #a1fd7144 : #fd7b3044)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(14) - 1),color = findTrendOrOversold(14) > 1 ? #a4fe7144 : #fd803244)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(15) - 1),color = findTrendOrOversold(15) > 1 ? #a8fe7044 : #fc853544)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(16) - 1),color = findTrendOrOversold(16) > 1 ? #abfe7044 : #fc8a3944)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(17) - 1),color = findTrendOrOversold(17) > 1 ? #affe6f44 : #fc8f3c44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(18) - 1),color = findTrendOrOversold(18) > 1 ? #b2ff6f44 : #fc933f44)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(19) - 1),color = findTrendOrOversold(19) > 1 ? #b6ff6e44 : #fb984344)
plot(1 + 100 * (findTrendOrOversold(20) - 1),color = findTrendOrOversold(20) > 1 ? #b9ff6e44 : #fb9c4744) 

plot(invertStrategy ? SCORE_ema50 / SCORE_sma50 : SCORE_sma50 / SCORE_ema50, color=(invertStrategy and isTrend) or (not(invertStrategy) and isOversold) ? color.green : color.gray, linewidth=2)
plot(1,color=color.white)

Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu