ChaoZhang
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:
使用7日高低点构建通道,判断最近7天的涨跌幅度。
200日移动平均线判断长期趋势方向。
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。
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。
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:
策略信号简单清晰,仅基于价格和平均线,容易实现。
同时考虑短期和长期趋势,有效过滤噪音。
采用趋势跟踪和反转结合的交易方式,收益相对平稳。
采用ATR止损控制风险,最大回撤相对较小。
可广泛适用于股票、外汇、加密货币等多个市场。
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:
长期强势行情中,策略可能错过大部分涨幅。
震荡行情中,止损可能频繁被触发。
参数设置不当可能导致过于频繁交易。
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。
样本外数据可能导致模型失效。
主要的风险控制措施包括:
优化参数,确保止损和交易频率合理。
严格的回测验证,检查不同市场和时间段的稳健性。
采用组合投资,降低单一策略风险。
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:
优化通道长度参数,寻找更合适的短期趋势判断标准。
优化移动平均线参数,寻找更合适的长期趋势判断标准。
尝试其他止损方式,如百分比止损、移动止损等。
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。
基于过去数据训练判断长短期趋势最佳参数。
结合情绪指标、基本面指标建立动态退出机制。
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。
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start: 2023-11-05 00:00:00
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basePeriod: 5m
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// © racer8
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// 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!