ChaoZhang
概述
该策略基于超级趋势指标来判断价格趋势方向,并据此产生交易信号,属于趋势追踪策略类型。本策略特别针对特斯拉(TSLA)1分钟线进行测试,表现尚可。
策略原理
计算ATR和最高价、最低价的平均值,以超级趋势乘数确定上轨和下轨。
判断价格是否突破上轨或下轨,以确定超级趋势的方向。
当价格上穿下轨时产生看多信号;当价格下穿上轨时产生看空信号。
可以选择在确定信号次日开盘入场,也可以选择在价格触碰超级趋势轨时立即入场。
策略优势
超级趋势指标判断趋势简单清晰,容易编程实现。
可灵活选择入场时机,满足不同交易者需求。
可快速捕捉中短线趋势,适合趋势追踪。
策略交易频繁,可进行扩展优化。
策略风险
超级趋势指标存在滞后,可能错过最佳入场时机。
交易频繁带来的滑点成本较大。
没有止损等风险控制手段。
回测数据仅基于特斯拉1分钟线,难以证明策略有效性。
对应解决方法:
调整参数以降低滞后概率。
添加滑点控制,确保交易成本不会过高。
增加止损工具,控制单笔亏损。
在更多品种和周期回测验证策略稳健性。
策略优化方向
测试不同的超级趋势参数组合,降低滞后。
增加过滤器,避免被套。
优化资金管理策略,提高策略效率。
引入机器学习预测超级趋势走向。
结合其他指标验证信号,提升策略稳定性。
总结
该策略利用超级趋势指标判断中短线趋势方向,产生交易信号,属于典型的趋势追踪策略。整体框架简洁有效,但可进一步优化入场机会、风险控制、参数选择等方面。若能取得更多品种的 historical data,并加入机器学习等技术,则可以大幅提升策略稳定性和盈利能力。
策略源码
/*backtest
start: 2023-08-24 00:00:00
end: 2023-09-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("QuantNomad - SuperTrend - TSLA - 1m", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
// INPUTS //
st_mult = input(3, title = 'SuperTrend Multiplier', minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
st_period = input(120, title = 'SuperTrend Period', minval = 1)
// CALCULATIONS //
up_lev = hl2 - (st_mult * atr(st_period))
dn_lev = hl2 + (st_mult * atr(st_period))
up_trend = 0.0
up_trend := close[1] > up_trend[1] ? max(up_lev, up_trend[1]) : up_lev
down_trend = 0.0
down_trend := close[1] < down_trend[1] ? min(dn_lev, down_trend[1]) : dn_lev
// Calculate trend var
trend = 0
trend := close > down_trend[1] ? 1: close < up_trend[1] ? -1 : nz(trend[1], 1)
// Calculate SuperTrend Line
st_line = trend ==1 ? up_trend : down_trend
// Plotting
plot(st_line, color = trend == 1 ? color.green : color.red , style = plot.style_line, linewidth = 2, title = "SuperTrend")
plotshape(crossover( close, st_line), location = location.belowbar, color = color.green)
plotshape(crossunder(close, st_line), location = location.abovebar, color = color.red)
// Strategy with "when"
//strategy.entry("long", true, when = crossover( close, down_trend[1]))
//strategy.entry("short", false, when = crossunder(close, up_trend[1]))
// Strategy with stop orders
strategy.entry("long", true, stop = down_trend[1])
strategy.entry("short", false, stop = up_trend[1])
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