Chiến lược đường trung tâm dừng lỗ ATR động
Ngày tạo:
2023-10-16 16:20:06
sửa đổi lần cuối:
2023-10-16 16:20:06
sao chép:
0
Số nhấp chuột:
716
ChaoZhang
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi
Tổng quan
Chiến lược này sử dụng hàm hồi quy tuyến tính và phép nhân đôi nhỏ nhất để tính toán đường dẫn giá, đường dẫn này bao gồm hai đường màu xanh lá cây và đỏ. Nó sử dụng dừng động dựa trên ATR gần đây để đặt lệnh dừng.
Nguyên tắc chiến lược
Chiến lược này sử dụng độ dài 25 và sự hồi quy tuyến tính của phẳng 5 để tính toán đường trung tâm xLG. Sau đó lấy 6% giá trên đường trung tâm làm phạm vi kênh, đường trên kênh là xLG1r và đường dưới kênh là xLG1s.
Khi giá cao hơn xLG1r, làm nhiều; khi giá thấp hơn xLG1s, làm trống. Và ghi lại thời gian làm nhiều và làm trống cuối cùng.
Hạn chế ATR động được tính bằng cách sử dụng chu kỳ ATR 1, nhân số 2. Khi làm nhiều, đường dừng là giá đóng cửa trừ giá ATR và nhân số; Khi làm trống, đường dừng là giá đóng cửa cộng với giá ATR và nhân số.
Phân tích lợi thế
- Sử dụng đường dẫn hồi quy tuyến tính để theo dõi xu hướng dài hạn
- Dựa trên tính toán ATR, có thể điều chỉnh động để tránh lỗ hổng quá lớn quá nhỏ
- Sử dụng phá vỡ giá để tạo tín hiệu, có thể giảm tín hiệu sai
Rủi ro và cải tiến
- Các tham số đường dẫn hồi quy tuyến tính cần được tối ưu hóa, và phạm vi đường dẫn hiện tại có thể quá hẹp
- ATR cũng cần thử nghiệm để có được tham số tối ưu
- Có thể xem xét thêm các cơ chế xác nhận khi đột phá để tránh đột phá giả
Tối ưu hóa tư duy
- Kiểm tra chu kỳ độ dài hồi quy khác nhau để tìm tham số tối ưu
- Thử các chu kỳ ATR khác nhau và ATR Stop Loss
- Thêm các điều kiện xác nhận bổ sung khi có tín hiệu phá vỡ, chẳng hạn như khối lượng giao dịch phá vỡ
Tóm tắt
Chiến lược này tích hợp nhiều chỉ số kỹ thuật như theo dõi xu hướng, dừng động và tín hiệu đột phá, tạo thành một hệ thống theo dõi xu hướng có khả năng thích ứng mạnh mẽ. Bằng cách tối ưu hóa các tham số và tăng bộ lọc tín hiệu, bạn có thể tăng thêm sự ổn định và lợi nhuận của chiến lược. Chiến lược này có thể cung cấp một ý tưởng rất có giá trị cho các nhà giao dịch định lượng.
Mã nguồn chiến lược
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-06-24 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Thanks to HPotter for the original code for Center of Gravity Backtest
strategy("Center of Gravity BF 🚀", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.15)
/////////////// Time Frame ///////////////
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() => true
///////////// Center of Gravity /////////////
Length = input(25, minval=1)
m = input(5, minval=0)
Percent = input(6, minval=0, title="COG %")
xLG = linreg(close, Length, m)
xLG1r = xLG + ((close * Percent) / 100)
xLG1s = xLG - ((close * Percent) / 100)
pos = 0.0
pos := iff(close > xLG1r, 1, iff(close < xLG1s, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(pos == 1, 1, iff(pos == -1, -1, pos))
/////////////// Srategy ///////////////
long = possig == 1
short = possig == -1
last_long = 0.0
last_short = 0.0
last_long := long ? time : nz(last_long[1])
last_short := short ? time : nz(last_short[1])
long_signal = crossover(last_long, last_short)
short_signal = crossover(last_short, last_long)
last_open_long_signal = 0.0
last_open_short_signal = 0.0
last_open_long_signal := long_signal ? open : nz(last_open_long_signal[1])
last_open_short_signal := short_signal ? open : nz(last_open_short_signal[1])
last_long_signal = 0.0
last_short_signal = 0.0
last_long_signal := long_signal ? time : nz(last_long_signal[1])
last_short_signal := short_signal ? time : nz(last_short_signal[1])
in_long_signal = last_long_signal > last_short_signal
in_short_signal = last_short_signal > last_long_signal
last_high = 0.0
last_low = 0.0
last_high := not in_long_signal ? na : in_long_signal and (na(last_high[1]) or high > nz(last_high[1])) ? high : nz(last_high[1])
last_low := not in_short_signal ? na : in_short_signal and (na(last_low[1]) or low < nz(last_low[1])) ? low : nz(last_low[1])
since_longEntry = barssince(last_open_long_signal != last_open_long_signal[1])
since_shortEntry = barssince(last_open_short_signal != last_open_short_signal[1])
/////////////// Dynamic ATR Stop Losses ///////////////
atrLkb = input(1, minval=1, title='ATR Stop Period')
atrMult = input(2, step=0.25, title='ATR Stop Multiplier')
atr1 = atr(atrLkb)
longStop = 0.0
longStop := short_signal ? na : long_signal ? close - (atr1 * atrMult) : longStop[1]
shortStop = 0.0
shortStop := long_signal ? na : short_signal ? close + (atr1 * atrMult) : shortStop[1]
/////////////// Execution ///////////////
if testPeriod()
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short)
strategy.exit("Long SL", "Long", stop=longStop, when=since_longEntry > 0)
strategy.exit("Short SL", "Short", stop=shortStop, when=since_shortEntry > 0)
/////////////// Plotting ///////////////
plot(xLG1r, color=color.lime, title="LG1r")
plot(xLG1s, color=color.red, title="LG1s")
plot(strategy.position_size <= 0 ? na : longStop, title="Long Stop Loss", color=color.yellow, style=plot.style_circles, linewidth=1)
plot(strategy.position_size >= 0 ? na : shortStop, title="Short Stop Loss", color=color.orange, style=plot.style_circles, linewidth=1)
bgcolor(strategy.position_size > 0 ? color.lime : strategy.position_size < 0 ? color.red : color.white, transp=90)
bgcolor(long_signal ? color.lime : short_signal ? color.red : na, transp=60)