ChaoZhang
概述
本策略通过集成双重交易信号的方式实现更稳定更高效的交易决策。其一是结合价格反转信号和随机指标的反转策略,其二是中心线与价格通道的突破策略。两种策略的交易信号会做逻辑与运算,即两策略同时发出同向信号时才会开仓。这种多策略集成方式可以过滤掉部分无效信号,实现更可靠的交易决策。
策略原理
反转策略部分,是在价格出现连续两个交易日的反转形态,且随机指标已经进入超买超卖区域时,产生交易信号。这样可以同时利用价值反转信号和超买超卖信号双重确认。中心重心线部分,是围绕价格的线性回归中心线构建价格上下通道,通道突破产生交易信号。通道突破信号同时意味着价格开始发生趋势性的方向性运动。
两种策略分别捕捉价值与趋势性机会。通过策略信号的逻辑与,即两策略同时发出同向信号时才开仓。这可以有效过滤掉部分无效Signals,使最终策略更加可靠。
优势分析
本策略最大优势是信号的稳定可靠。反转策略与趋势策略的组合,同时兼顾反转与趋势两大交易机会,不会错过任何大的行情。而逻辑与运算过滤掉了部分无效信号,使最终策略更加可靠,避免被噪声欺骗。
此外,反转策略与趋势策略的组合,也实现了多时间框架下的稳定操作。反转策略利用短期超买超卖产生信号,中心重心线策略基于中长线均线,时间框架互补,可以产生持续稳定的交易机会。
风险分析
本策略最大风险在于双重策略信号无法匹配,导致无法产生足够的交易信号。这种情况可能发生在股票横盘整理的时候。当价格长时间处于震荡,没有明显方向性的时候,反转信号和趋势信号都不容易产生,会造成交易机会减少。
此外,双重策略逻辑与运算也可能错过部分单一策略的机会。当只有单一策略产生有效交易信号时,也不会开仓。这可能导致一定程度的机会成本。
为降低风险,可以适当放宽部分参数,使策略信号更容易匹配从而开仓。也可以考虑引入选股机制,选择更加趋势明显的标的来交易,以获得更多交易机会。
优化方向
本策略后续主要可以从两个维度进行优化:
首先是参数优化。包括stoch随机指标的参数,中心线通道的参数等都可以继续测试优化,以获得更加匹配的信号。这可以通过更多回测来实现。
其次是引入类似选股操作的机制。因为本策略更适合有明显趋势的标的。所以如果能根据一定指标来选择符合条件的标的来交易,也可以显著提高策略整体表现。这需要结合行业轮动性,均线系统等方法来设计选股模块。
总结
本策略通过反转策略与趋势策略的集成,实现了交易决策的双重确认与多时间框架匹配。同时也存在信号匹配困难导致交易机会减少的问题。下一步的优化可以从参数与模块组合两个层面入手,以获得更强更稳定的策略表现。
/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 18/07/2019
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// The indicator is based on moving averages. On the basis of these, the
// "center" of the price is calculated, and price channels are also constructed,
// which act as corridors for the asset quotations.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
CenterOfGravity(Length, m,Percent, SignalLine) =>
pos = 0
xLG = linreg(close, Length, m)
xLG1r = xLG + ((close * Percent) / 100)
xLG1s = xLG - ((close * Percent) / 100)
xLG2r = xLG + ((close * Percent) / 100) * 2
xLG2s = xLG - ((close * Percent) / 100) * 2
xSignalR = iff(SignalLine == 1, xLG1r, xLG2r)
xSignalS = iff(SignalLine == 1, xLG1s, xLG2s)
pos := iff(close > xSignalR, 1,
iff(close < xSignalS, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Center Of Gravity", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthCoF = input(20, minval=1)
m = input(5, minval=0)
Percent = input(1, minval=0)
SignalLine = input(1, minval=1, maxval = 2, title = "Trade from line (1 or 2)")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(LengthCoF, KSmoothing, DLength, Level)
posCenterOfGravity = CenterOfGravity(Length, m,Percent, SignalLine)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCenterOfGravity == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posCenterOfGravity == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )