ChaoZhang
概述
Noro趋势追踪交易策略是一个基于价格通道、RSI和实体过滤的简单趋势追踪策略。它识别价格通道方向作为大趋势,利用超买超卖指标RSI进行入场,并配合实体过滤来发出交易信号。该策略适用于股指、外汇等具有持续趋势的品种。
策略原理
该策略的主要交易逻辑包括:
应用价格通道判断大趋势方向。通过计算一定周期内的最高价和最低价形成通道,价格位于通道上方为看涨,下方为看跌。
RSI指标判断超买超卖区间,辅助寻找入场时点。RSI高于60为超买区,低于40为超卖区。
实体过滤器发出最后信号。仅在实体大于一定大小时交易,避免噪音。
结合大趋势、RSI信号和实体过滤器进行入场。多头趋势下看涨信号入场做多,空头趋势下看跌信号入场做空。
提供开启背景色选项,直观判断大趋势方向。
可自定义策略交易时间段,仅在选定时间段内交易。
该策略多指标共振,大趋势确定方向,RSI确定时点,实体过滤确定质量,形成了一个相对稳定的趋势追踪策略。
优势分析
该策略具有以下主要优势:
价格通道直观判断大趋势方向,避免扛单反向。
RSI指标可有效识别超买超卖的入场时点。
实体过滤增强信号质量,避免被噪音或假信号欺骗。
多指标过滤和确认,提高决策的准确性。
使用简单指标,降低曲线优化风险。
可自定义交易时间段,配合大趋势方向灵活应用。
易于操作参数少,新手也能轻松使用。
提供背景色选项,形成清晰的视觉效果。
风险分析
该策略也面临一定的风险:
大趋势判断错误风险,价格通道可能会失效。
RSI发出错误信号的风险,超买超卖判定不准确。
实体过滤排除正常信号的风险,漏掉交易机会。
回撤风险,大趋势中也会出现深度调整。
优化风险,参数设置不当可能导致过优化。
仓位风险,默认全仓交易可能放大亏损。
品种选择风险,该策略只适合趋势品种。
交易时间段设置风险,需要合理设置才能发挥作用。
优化方向
该策略可以考虑以下几点优化:
增加止损策略,以控制单笔亏损。
优化参数,使之更符合具体交易品种的特点。
增加仓位管理模块,根据趋势强弱调整仓位。
可设置回撤控制,避免亏损扩大。
结合量价指标进行信号验证,提高准确性。
增加机器学习等技术进行参数优化。
对交易品种进行分类优化,制定个性化策略。
优化交易时间段的设置逻辑,使之更灵活。
总结
Noro趋势追踪策略整合价格通道、RSI和实体过滤器,形成一个简单实用的趋势追踪策略。它可以顺势而为,避免逆势交易。通过参数优化、风险控制等改进,该策略有望成为一个可持续盈利的趋势交易策略。
/*backtest
start: 2023-08-25 00:00:00
end: 2023-09-24 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy(title = "Noro's TrendMaster Strategy v1.0", shorttitle = "TrendMaster str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "long")
needshort = input(true, defval = true, title = "short")
len = input(21, defval = 20, minval = 2, maxval = 200, title = "MA Period")
needbg = input(false, defval = false, title = "Need trend Background?")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//PriceChannel 1
lasthigh = highest(close, len)
lastlow = lowest(close, len)
center = (lasthigh + lastlow) / 2
//Trend
trend = low > center and low[1] > center[1] ? 1 : high < center and high[1] < center[1] ? -1 : trend[1]
//Bars
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
//Fast RSI
fastup = rma(max(change(close), 0), 2)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 2)
rsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
//Body filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 2
//Signals
up1 = trend == 1 and rsi < 60 and (strategy.position_avg_price > close or strategy.position_size <= 0) and body
dn1 = trend == -1 and rsi > 40 and (strategy.position_avg_price < close or strategy.position_size >= 0) and body
//Lines
plot(center, color = blue, linewidth = 3, transp = 0, title = "MA")
//Background
col = needbg == false ? na : trend == 1 ? lime : red
bgcolor(col, transp = 80)
//Trading
if up1
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if dn1
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
strategy.close_all()