Chiến lược giao dịch Orion
Ngày tạo:
2023-09-25 18:32:52
sửa đổi lần cuối:
2023-09-25 18:32:52
sao chép:
0
Số nhấp chuột:
819
ChaoZhang
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi
Tổng quan
Chiến lược giao dịch Orion (tiếng Anh: Orion Trading Strategy) là một chiến lược giao dịch định lượng kết hợp nhiều chỉ số kỹ thuật. Chiến lược này nhằm mục đích xác định trước các điểm cao và thấp của thị trường để các nhà giao dịch có thể đưa ra quyết định mua và bán kịp thời. Chiến lược này sử dụng một cơ chế dự đoán đường cong độc đáo, cố gắng phát tín hiệu giao dịch trước khi giá thực sự biến đổi.
Nguyên tắc chiến lược
Cốt lõi của chiến lược này là đường cong tín hiệu Orion độc đáo. Các đường cong này tổng hợp nhiều chỉ số kỹ thuật, bao gồm MACD, WPR, Stoch, RSI và nhiều hơn nữa, để tính toán một tín hiệu tổng hợp.
Điều quan trọng là đường cong này cũng có một mô hình dự báo, phân tích sự thay đổi độ dốc của đường cong, cố gắng dự đoán sự biến đổi tiềm năng sau 1-2 đường K. Khi đường cong dự báo khác với đường cong thực tế, tín hiệu giao dịch có thể được phát đi trước.
Ngoài ra, chiến lược cũng sử dụng chỉ số sóng động lực để xác định hướng xu hướng ở cấp độ lớn hơn. Khi sóng động lực thay đổi hướng, gợi ý có thể xảy ra sự đảo ngược ở cấp độ lớn hơn.
Cuối cùng, chiến lược đưa ra đề xuất mua và bán tương ứng khi tín hiệu được tạo ra. Người dùng có thể tự quyết định xem họ có tham gia hay không.
Phân tích lợi thế
- Đánh giá tổng hợp đa chỉ số, tăng độ chính xác
Việc kết hợp nhiều chỉ số sẽ giúp xác định xu hướng và phát hiện các điểm thay đổi, tránh nguy cơ bị đánh giá sai về chỉ số đơn lẻ.
- Mô hình dự đoán phát hiện cơ hội đảo ngược sớm
Đường cong dự đoán có thể đảo ngược tín hiệu thực tế trước, cung cấp cơ sở cho quyết định giao dịch.
- Dòng sóng động lượng định hướng xu hướng lớn
Kết hợp với các chỉ số sóng động lực của khung thời gian cao hơn, có thể tránh hoạt động ngược.
- Các tham số có thể tùy chỉnh để phù hợp với các giống khác nhau
Người dùng có thể điều chỉnh các tham số chỉ số để phù hợp với các đặc điểm của các giống khác nhau.
Phân tích rủi ro
- Mô hình dự đoán có thể gây ra quá nhiều giao dịch
Mô hình dự đoán dễ phát ra các tín hiệu sai lệch, có thể dẫn đến giao dịch quá mức nếu không theo dõi.
- Giao diện đa tham số khó tối ưu hóa
Có rất nhiều tham số, và để tìm ra sự kết hợp tối ưu cần có một bộ dữ liệu lớn và thử nghiệm lâu dài.
- Đánh giá hiệu quả của các chỉ số một cách thận trọng
Các chỉ số thực tế về việc nâng cao tín hiệu cần được đánh giá cẩn thận và tránh sử dụng các chỉ số dư thừa.
- Cần xem xét các yếu tố chi phí giao dịch trên đĩa cứng
Việc giao dịch thường xuyên sẽ gây ra nhiều chi phí hơn, điều này cần phải được xem xét trong điều kiện giao dịch thực.
Hướng tối ưu hóa
- Đánh giá hiệu quả của mô hình dự đoán, điều chỉnh các tham số
Đánh giá độ chính xác của mô hình dự báo, tối ưu hóa điều chỉnh các tham số dự báo để tăng độ chính xác.
- Mô hình đơn giản hóa, giảm các chỉ số dư thừa
Sử dụng phương pháp đánh giá hiệu quả chỉ số và đơn giản hóa mô hình để giảm sự phức tạp không cần thiết.
- Thử nghiệm phản hồi đa thị trường chứng minh sự ổn định
Thử nghiệm lại ở nhiều thị trường hơn, xác minh kết quả tối ưu hóa tham số và tính ổn định.
- Điều chỉnh chiến lược để tính đến chi phí thực tế
Theo đánh giá, đưa ra các yếu tố chi phí thực, điều chỉnh các tham số chiến lược để giảm tần suất giao dịch.
Tóm tắt
Chiến lược này có một số ưu điểm, nhưng khả năng mở rộng cũng có giới hạn. Cần giữ thái độ thận trọng, liên tục tối ưu hóa điều chỉnh từ hiệu quả tín hiệu giao dịch và hiệu quả chi phí, và cố gắng thu được lợi nhuận ổn định lâu dài trong tự động hóa giao dịch.
Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-09-17 00:00:00
end: 2023-09-21 22:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © OrionAlgo
// () /? | () |\| /\ |_ (_, () //
//@version=4
version = '2.0'
strategy("Orion Algo Strategy v"+version, shorttitle="Orion Algo Strategy v"+version, overlay=false, pyramiding=100)
// Getting inputs --------------------------------------------------------------
userAgreement = input(true, title='I understand that Orion Algo cannot be 100% accurate and overall performance will shift with market conditions. While Orion Algo increases my chances of entering better positions, I must use smart trade management. ', type=input.bool,group='User Agreement ─────────────',
tooltip='In order to use Orion Algo, you must click the checkbox to acknowledge the user agreement')
src = close
//smoothing inputs -------------------------------------------------------------
//superSmooth = input(true, title='Super Smooth', inline='Super Smooth', group='Smoothing ─────────────────')
superSmooth = true
smoothType = 1
superSmoothStrength = input(10, title='Super Smooth',minval = 3, inline='Super Smooth', group='Signal ────────────────────',
tooltip='Smooths the signal. Lower values move pivots to the left while increasing noise, higher values move pivots to the right and reduce noise. 8 is a good mix of both') // set to timeframe for decent results?
//trendSmoothing = input(30, title='Trend Smooth',minval = 3, group='Smoothing ─────────────────') // set to timeframe for decent results?
trendSmoothing = 30 // set to timeframe for decent results?
showPrediction = input(false, title='Prediction', group='Signal ────────────────────',inline='prediction')
predictionBias = input(0.45, minval = 0.,maxval=1., step=0.05, title='Bias', group='Signal ────────────────────',inline='prediction')
showPredictionCurve = input(true, title='Curve', group='Signal ────────────────────',inline='prediction', tooltip='Prediction model that attempts to predict short range reversals (0-2 bars). Adjust Bias to change the prediction curve.')
//momentum wave inputs ---------------------------------------------------------
showMomentumWave = input(true, 'Momentum Wave', group='Momentum Wave ─────────────', inline='mom')
momentumWaveLength = input(3, '', group='Momentum Wave ─────────────', inline='mom', tooltip='Secondary signal that shows medium to large movements based on the input variable. The wave will change depending on the current timeframe.')
momentumOutside = input(true, 'Position Outside', group='Momentum Wave ─────────────', inline='mom2', tooltip='Positions the wave outside of the main signal area.')
//visuals input-----------------------------------------------------------------
useDarkMode = input(true, 'Dark Mode', group='Visuals ───────────────────',inline='Colors')
// 0:backgroundlines, 1:signal, 2:bullish, 3:bearish, 4:hiddenbull, 5:hiddenbear, 6:deltav, 7:prediction, 8:predictionbull, 9:predictionbear, 10:dash, 11:mom2
visualMode = input('Pro', 'Mode',options=['Beginner', 'Pro'] ,group='Visuals ───────────────────')
dashOn = input(true, "Dashboard", group='Dashboard ─────────────────', inline='dash', tooltip='A dashboard with some usefual stats')
dashColor = color.new(#171a27, 100)
showPivots = input(true, title='Signal Pivots', group='Pivots ────────────────────',inline='pivots')
showPredictionPivots = input(false, title='Prediction Pivots', group='Pivots ────────────────────',inline='pivots')
// Functions -------------------------------------------------------------------
f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => security(_symbol, _res, _src,barmerge.gaps_on, lookahead = barmerge.lookahead_on)
f_slope(x) =>
slopePeriod = 1
(x - x[slopePeriod]) / slopePeriod
f_superSmooth(inputVal,smoothType) =>
smoothType==1? (hma(inputVal,superSmoothStrength)) :
smoothType==2? (ema((ema((ema(inputVal,3)),3)),superSmoothStrength)):
smoothType==3? linreg(inputVal,superSmoothStrength,0) :
smoothType==4? (hma(inputVal,superSmoothStrength * momentumWaveLength)) : na
f_bias(bias, min, max) =>
(bias * (max - min) ) + min
f_resInMinutes() =>
_resInMinutes = timeframe.multiplier * (
timeframe.isseconds ? 1. / 60. :
timeframe.isminutes ? 1. :
timeframe.isdaily ? 1440. :
timeframe.isweekly ? 10080. :
timeframe.ismonthly ? 43800. : na)
f_resFromMinutes(_minutes) =>
_minutes <= 0.0167 ? "1S" :
_minutes <= 0.0834 ? "5S" :
_minutes <= 0.2500 ? "15S" :
_minutes <= 0.5000 ? "30S" :
_minutes <= 1 ? "1":
_minutes <= 1440 ? tostring(round(_minutes)) :
_minutes <= 43800 ? tostring(round(min(_minutes / 1440, 365))) + "D" :
tostring(round(min(_minutes / 43800, 12))) + "M"
f_output_signal()=>
a = ((ema(close, 12) - ema(close, 26)) - ema((ema(close, 12) - ema(close, 26)), 8))/10
b = wpr(8)
c = (100 * ( close + 2*stdev( close, 21) - sma( close, 21 ) ) / ( 4 * stdev( close, 21 ) ))
d = (rsi(close - sma(close, 21)[11],8)*2)-100
e = (rsi(fixnan(100 * rma(change(high) > change(low) and change(high) > 0 ? change(high) : 0, 1) / rma(tr, 1)) - fixnan(100 * rma(change(low) > change(high) and change(low) > 0 ? change(low) : 0, 1) / rma(tr, 1)),8)*2)-100 //causes slow down
f = rsi((((close-( (sum(volume, 20) - volume)/sum(volume, 20)) + (volume*close/sum(volume, 20)))/((close+( (sum(volume, 20) - volume)/sum(volume, 20)) + (volume*close/sum(volume, 20)))/2)) * 100),8)-100
g = (rsi(sma(highest(high,14)-lowest(low,14)==0.0?0.0:(close-lowest(low,14))/highest(high,14)-lowest(low,14)-0.5,max(1,int(2))),8)*2)-100 //causes slow down
avg(a,b,c,d,e,f,g)*2
output_signal = f_output_signal()
output_signal := f_superSmooth(output_signal,1)
// output_signal2 = plot(f_superSmoothSlow(f_output_signal()), color=color.blue, linewidth=2)
//Orion Signal Higher Timeframe / Momentum Wave --------------------------------
f_momentumWave(wavelength,smooth) =>
currentMinutes = f_resInMinutes()
m = currentMinutes * wavelength //multiply current resolution by momentumWaveLength to get higher resolution
momentumWaveRes = f_resFromMinutes(m)
f_secureSecurity(syminfo.tickerid, momentumWaveRes,f_superSmooth(f_output_signal(),1))
// Plot ------------------------------------------------------------------------
f_color(x) =>
if userAgreement
white = useDarkMode ? #e5e4f4 : #505050ff
lightgray = useDarkMode ? #808080 : #909090ff
gray = useDarkMode ? #808080 : #505050ff
//blue = useDarkMode ? #007EA7 : #007EA7ff
blue = useDarkMode ? #2862FFFF : #2862FFFF
// 0:backgroundlines, 1:signal, 2:bullish, 3:bearish, 4:hiddenbull, 5:hiddenbear, 6:deltav, 7:prediction, 8:predictionbull, 9:predictionbear, 10:trendbull, 11:trendbear, 12:dash, 13:mom1, 14:mom2
x==0? lightgray : x==1? gray : x==2? white : x==3? blue : x==4? white : x==5? blue : x==6? blue : x==7? blue : x==8? white : x==9? blue : x==10? blue : x==11? blue : na
// Lines -----------------------------------------------------------------------
h1 = plot(0, "Mid Band", color=f_color(0),editable=0, transp=80)
// Signal ----------------------------------------------------------------------
orionSignal = plot(output_signal, title="Orion Signal Curve", style=plot.style_line,linewidth=1, transp=0, color= f_color(1), offset=0,editable=0)
// Momentum Wave ---------------------------------------------------------------
momWave = f_momentumWave(momentumWaveLength,1)
p_momWave = plot(showMomentumWave? momentumOutside? (momWave/2) -150 : momWave : na, color=f_color(11), linewidth=showMomentumWave and momentumOutside ? 1 : 2, editable =0, transp=50, style=momentumOutside? plot.style_area : plot.style_line, histbase=-200) //two tone color doesnt want to work with this for some reason.
// Divergence ------------------------------------------------------------------
osc = output_signal
plFound = osc > osc [1] and osc[1] < osc[2]
phFound = osc < osc [1] and osc[1] > osc[2]
// bullish
plot(
plFound and visualMode=='Pro'? osc[1] - 10 : na,
offset=0,
title="Regular Bullish",
linewidth=3,
color=showPivots ? f_color(2) :na,
transp=0,
style=plot.style_circles,
editable=0
)
plotshape(
plFound and visualMode=='Beginner'? osc[1] - 10 : na,
offset=0,
title="Regular Bullish",
size=size.tiny,
color=showPivots ? f_color(2) :na,
transp=0,
style=shape.labelup,
text = 'Buy',
textcolor= color.black,
location=location.absolute,
editable=0
)
// bearish
plot(
phFound and visualMode=='Pro'? osc[1] + 10: na,
offset=0,
title="Regular Bearish",
linewidth=3,
color=showPivots ? f_color(3):na,
transp=0,
style=plot.style_circles,
editable=0
)
plotshape(
phFound and visualMode=='Beginner'? osc[1] + 10: na,
offset=0,
title="Regular Bearish",
size=size.tiny,
color=showPivots ? f_color(3):na,
transp=0,
style=shape.labeldown,
text = 'Sell',
textcolor= color.white,
location=location.absolute,
editable=0
)
// Delta v ---------------------------------------------------------------------
slope = f_slope(output_signal)*1.5
// Prediction from Delta v -----------------------------------------------------
output_prediction = f_bias(predictionBias, slope, output_signal)
prediction_bullish = output_prediction>output_prediction[1] and output_prediction[1]<output_prediction[2] ?true:false
prediction_bearish = output_prediction<output_prediction[1] and output_prediction[1]>output_prediction[2] ?true:false
plot(showPrediction and showPredictionCurve?output_prediction:na,title='Prediction Curve', color=f_color(7), editable=0)
//prediction bull
plot(showPrediction?showPredictionPivots?output_prediction>output_prediction[1] and output_prediction[1]<output_prediction[2]?showPredictionCurve?output_prediction:output_signal:na:na:na,
title='Prediction Bullish',color=f_color(8), style=plot.style_circles, linewidth=2, editable=0)
//prediction bear
plot(showPrediction?showPredictionPivots?output_prediction<output_prediction[1] and output_prediction[1]>output_prediction[2]?showPredictionCurve?output_prediction:output_signal:na:na:na,
title='Prediction Bearish', color=f_color(9), style=plot.style_circles, linewidth=2, editable=0)
// User Aggreement -------------------------------------------------------------
plotshape(userAgreement==false?0:na,title='Welcome', text='Welcome to Orion Algo! Please double click me to enable signals',textcolor=color.black,color=color.white,offset=0,size=size.huge,style=shape.labeldown,location=location.absolute, transp=0, show_last=1, editable=0)
plotshape(userAgreement==false?0:na,title='Welcome', text='Welcome to Orion Algo! Please double click me to enable signals',textcolor=color.black,color=color.white,offset=-100,size=size.huge,style=shape.labeldown,location=location.absolute, transp=0, show_last=1, editable=0)
// Alerts ----------------------------------------------------------------------
alertcondition(plFound,title='1. Bullish (Big Dot)', message='Bullish Signal (Big Dot)')
alertcondition(phFound,title='2. Bearish (Big Dot)', message='Bearish Signal (Big Dot)')
alertcondition(prediction_bullish,title='3. Prediction Bullish (Small Dot)', message='Prediction Bullish Signal (Small Dot)')
alertcondition(prediction_bearish,title='4. Prediction Bearish (Small Dot)', message='Prediction Bearish Signal (Small Dot)')
// Strategy --------------------------------------------------------------------
i_strategy = input(defval='dca long', title='strategy', options=['simple','dca long'])
i_pyramid = input(10, 'pyramid orders')
// Simple Strat
if (i_strategy == 'simple')
longCondition = crossover(output_signal, output_signal[1])
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
shortCondition = crossunder(output_signal, output_signal[1])
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)
// DCA Strat
i_percent_exit = input(2.0,'percent exit in profit')/100
i_percent_drop = input(2.0,'percent drop before each entry')/100
var entryPrice = 0.0
var exitPrice = 0.0
var inTrade = false
var tradeCount = 0
var moneyInTrade = 0.0
if(output_signal > output_signal[1] and output_signal[1]<=output_signal[2] and i_strategy=='dca long')
//if (true)
if (inTrade==false)
strategy.entry('Long',long=true)
entryPrice:=close
moneyInTrade:=close
exitPrice:=entryPrice + (entryPrice*(i_percent_exit))
inTrade:=true
tradeCount := 1
if (inTrade==true and close <= (entryPrice-(entryPrice*(i_percent_drop) )))
//calculate DCA //math is incorrect!!!
if (tradeCount <= i_pyramid)
tradeCount := tradeCount+1
entryPrice:=close
moneyInTrade := moneyInTrade+close
exitPrice2 = moneyInTrade / tradeCount
exitPrice := exitPrice2 + (exitPrice2 *(i_percent_exit))
strategy.entry('Long',long=true)
if(close >= exitPrice and inTrade==true and output_signal <= output_signal[1] and output_signal[1]>=output_signal[2] and i_strategy=='dca long')
inTrade:=false
strategy.close('Long')
// Dashboard -------------------------------------------------------------------
//deltav
deltav = slope