长期趋势反转策略


创建日期: 2023-11-13 10:51:35 最后修改: 2023-11-13 10:51:35
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长期趋势反转策略

概述

长期趋势反转策略是一个结合趋势跟踪和短期反转的机械交易系统。该策略利用7日高点和低点构建通道,结合200日移动平均线判断长期趋势方向。在牛市中,该策略在下跌过程中买入,在涨势中卖出;在熊市中,该策略在上涨过程中卖出,在下跌中买入。

策略原理

该策略主要基于以下原理:

  1. 使用7日高低点构建通道,判断最近7天的涨跌幅度。

  2. 200日移动平均线判断长期趋势方向。

  3. 当价格跌破7日低点,且高于200日移动平均线时,产生买入信号。这表示短期调整下跌结束,趋势可能反转上涨。

  4. 当价格涨破7日高点,且低于200日移动平均线时,产生卖出信号。这表示短期调整涨势结束,趋势可能反转下跌。

  5. 采用2倍ATR止损,控制单笔损失。

该策略的关键是同时考虑短期和长期两个时间维度的趋势。7日通道判断最近一周的涨跌情况,200日移动平均线判断半年左右的长期趋势方向。只有两者同向看涨或看跌时,才产生交易信号。这样可以有效过滤掉短期调整造成的错误信号。

优势分析

该策略主要优势如下:

  1. 策略信号简单清晰,仅基于价格和平均线,容易实现。

  2. 同时考虑短期和长期趋势,有效过滤噪音。

  3. 采用趋势跟踪和反转结合的交易方式,收益相对平稳。

  4. 采用ATR止损控制风险,最大回撤相对较小。

  5. 可广泛适用于股票、外汇、加密货币等多个市场。

  6. 可在高频和低频环境下运行。

风险分析

该策略主要风险如下:

  1. 长期强势行情中,策略可能错过大部分涨幅。

  2. 震荡行情中,止损可能频繁被触发。

  3. 参数设置不当可能导致过于频繁交易。

  4. 短期和长期趋势判断标准设置不当,可能过滤掉大部分机会。

  5. 样本外数据可能导致模型失效。

主要的风险控制措施包括:

  1. 优化参数,确保止损和交易频率合理。

  2. 严格的回测验证,检查不同市场和时间段的稳健性。

  3. 采用组合投资,降低单一策略风险。

  4. 采用指数止损缩小单笔损失。

优化方向

该策略可从以下方面进行优化:

  1. 优化通道长度参数,寻找更合适的短期趋势判断标准。

  2. 优化移动平均线参数,寻找更合适的长期趋势判断标准。

  3. 尝试其他止损方式,如百分比止损、移动止损等。

  4. 增加成交量的判断标准。趋势反转时往往伴随着成交量放大。

  5. 基于过去数据训练判断长短期趋势最佳参数。

  6. 结合情绪指标、基本面指标建立动态退出机制。

  7. 优化止损算法,实现指数型止损或盈利保护止损。

通过系统地优化和组合参数,该策略可以进一步提高收益率和风险调整指标。

总结

长期趋势反转策略是一个典型的结合趋势和反转的算法交易策略。它通过同时判断短期和长期两个时间维度的趋势变化,在趋势反转点生成交易信号。相比纯趋势或纯反转策略,该策略可以有效过滤掉短期市场噪音,在控制风险的前提下获得稳定收益。总体来说,该策略适合对市场有基本判断能力的算法交易者,可以为量化组合提供平稳型组分。通过不断优化参数和风险管理措施,该策略可以获得更好的风险收益比。

策略源码
/*backtest
start: 2023-11-05 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © racer8
//@version=4
// This Algo Strategy Has Only 3 rules and 62% Win Rate (Youtube) 

strategy("Trend Bounce", overlay=true)

nn = input(7,"Channel Length")
hi = highest(high,nn)
lo = lowest(low,nn)
n2 = input(200,"Ma Length")
ma = sma(close,n2)

if close>ma and close<lo[1]
    strategy.entry("Buy",strategy.long)
if close>hi[1]
    strategy.close("Buy") 
    
if close<ma and close>hi[1]
    strategy.entry("Sell",strategy.short)
if close<lo[1]
    strategy.close("Sell")


plot(hi,"high",color=color.aqua)
plot(lo,"low",color=color.aqua)
plot(ma,"sma",color=color.yellow)       

//-----------------------------------------Stop Loss-------------------------------------------------------

atr = sma(tr,10)[1]
bought = strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1]
sold = strategy.position_size[0] < strategy.position_size[1]
slm = input(2.0,"ATR Stop Loss",minval=0)
StopPrice_Long  = strategy.position_avg_price - slm*atr              // determines stop loss's price 
StopPrice_Short  = strategy.position_avg_price + slm*atr              // determines stop loss's price 
FixedStopPrice_Long = valuewhen(bought,StopPrice_Long,0)                  // stores original StopPrice  
FixedStopPrice_Short = valuewhen(sold,StopPrice_Short,0)                  // stores original StopPrice  
plot(FixedStopPrice_Long,"ATR Stop Loss Long",color=color.blue,linewidth=1,style=plot.style_cross)
plot(FixedStopPrice_Short,"ATR Stop Loss Short",color=color.red,linewidth=1,style=plot.style_cross)
if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id="Stop", stop=FixedStopPrice_Long)    // commands stop loss order to exit!
if strategy.position_size < 0
    strategy.exit(id="Stop", stop=FixedStopPrice_Short)    // commands stop loss order to exit!