ChaoZhang
概述
该策略基于RafaelZioni的SuperB指标,通过动量指标识别趋势,实现对上升趋势和下降趋势的自动跟踪,属于趋势追踪型策略。
策略原理
该策略使用RafaelZioni的SuperB指标识别价格趋势。SuperB指标基于价格波动范围、成交量和开盘价与收盘价之间的价差计算得到的SpreadVol指标。SpreadVol指标反映价格的动量特征。该策略使用SpreadVol指标的移动平均线和标准差确定阈值,当SpreadVol高于上轨时为上升趋势,低于下轨时为下降趋势。
该策略通过追踪最高价最低价实时判断趋势转折。在上升趋势中,最高价一直创新高,判断为持续上升;当价格跌破最高价一定比例时,转为下降趋势。在下降趋势中,判断方法类似。这样可以对趋势转折点进行及时判断。
优势
该策略结合动量指标判断趋势方向,再通过最高价最低价实时跟踪,可以快速识别新的趋势方向,实现对上升和下降趋势的自动跟踪,避免漏买点和超买点的风险。
RafaelZioni的SuperB指标反映价格变动的力度和速度,可以准确判断真正的趋势,有效过滤假突破。判断规则简单清晰,容易理解和验证。
只做多头仓位,降低操作频繁带来的交易成本和滑点损失。
风险
该策略对突破前的盘整区域容易产生多次误交易。可以通过优化参数,降低对盘整区域的敏感度。
在趋势震荡时,止损线容易被触发。可以适当放宽止损范围,以便持仓时间更长。
多空转换时,需要及时切换仓位。如果切换不够及时,可能带来较大亏损。
优化建议
优化SuperB指标的参数,寻找更好的参数组合,提高指标的稳定性。
优化最高价最低价跟踪的比例因子,降低对盘整区域的反应灵敏度。
增加持仓时间标准,避免趋势震荡期间被止损。
总结
该策略利用RafaelZioni的SuperB指标判断价格趋势方向,并通过追踪最高价和最低价实时判断趋势转折,实现对上升和下降趋势的自动跟踪,避免漏买超买的风险,属于趋势追踪型的动量策略。该策略结合动量指标判断真趋势,判断规则简单清晰,可根据优化建议进一步改进和优化,值得研究和应用。
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-08-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(shorttitle='SuperB', title='SuperB By RafaelZioni', overlay=true)
long_only = input(title="Only Long?", defval=true)
hilow = ((high - low)*100)
openclose = ((close - open)*100)
vol = (volume / hilow)
spreadvol = (openclose * vol)
VPT = spreadvol + cum(spreadvol)
window_len = 28
v_len = 14
price_spread = stdev(high-low, window_len)
vp = spreadvol + cum(spreadvol)
smooth = sma(vp, v_len)
v_spread = stdev(vp - smooth, window_len)
shadow = (vp - smooth) / v_spread * price_spread
out = shadow > 0 ? high + shadow : low + shadow
//
len = input(10)
vpt=ema(out,len)
// INPUTS //
st_mult = input(1, title = ' Multiplier', minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
st_period = input(10, title = ' Period', minval = 1)
// CALCULATIONS //
up= vpt - (st_mult * atr(st_period))
dn = vpt + (st_mult * atr(st_period))
c5=close
//
factor = input(title="Factor", defval=0.05, minval=0.01, maxval=5, step=0.01, type=input.float)
hb = 0.00 ,hb := nz(hb[1])
hl = 0.000, hl := nz(hl[1])
lb = 0.00 ,lb := nz(lb[1])
l1 = 0.000,l1 := nz(l1[1])
c = 0
c := nz(c[1]) + 1
trend = 0,trend := nz(trend[1]),n = dn,x =up
if barstate.isfirst
c := 0
lb := n
hb := x
l1 := c5
hl := c5
hl
if c == 1
if x >= hb[1]
hb := x
hl := c5
trend := 1
trend
else
lb := n
l1 := c5
trend := -1
trend
if c > 1
if trend[1] > 0
hl := max(hl[1], c5)
if x >= hb[1]
hb := x
hb
else
if n < hb[1] - hb[1] * factor
lb := n
l1 := c5
trend := -1
trend
else
l1 := min(l1[1], c5 )
if n <= lb[1]
lb := n
lb
else
if x > lb[1] + lb[1] * factor
hb := x
hl := c5
trend := 1
trend
v = trend == 1 ? hb : trend == -1 ? lb : na
plot(v, color=trend == 1 ? color.blue : color.yellow, style=plot.style_circles, linewidth=1, title="trend", transp=0, join=true)
//
long = trend == 1 and trend[1] == -1
short = trend == -1 and trend[1] == 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])
buy = crossover(last_long, last_short)
sell = crossover(last_short, last_long)
/////////////// Positions //////////////
if long
strategy.entry("Buy", long=true)
if long_only == false
strategy.close("Sell")
if short
if long_only == false
strategy.entry("Sell", long=false)
strategy.close("Buy")
/////////////// Plotting ///////////////
plotshape(buy, title="buy", text="Buy", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar, size=size.small, textcolor=color.white, transp=0) //plot for buy icon
plotshape(sell, title="sell", text="Sell", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, size=size.small, textcolor=color.white, transp=0)
/////////////// Alerts ///////////////
alertcondition(buy, title='buy', message='Buy')
alertcondition(sell, title='sell', message='Sell')