如何用algotrade编写比特币的高级趋势跟踪策略

在本文开头，需要理解一些贸易术语：

职位：指本行目前所有可用资金的总和。

蜡烛：就像一个条形图，这个图表显示了价格的高低以及开盘价和收盘价。蜡烛的形状反映了这些价格之间的关系。

RSI：它可以识别趋势何时到达当前方向的终点，以及超卖和超买的市场状况。

趋势跟踪通常是用算法开始交易并赚钱的最简单方法。在上一篇文章中，我编写了一个趋势跟踪策略，它甚至通过使用更长的时间框架来确定趋势，从而提高了性能。但这是一个简单的一进一出的策略。

本教程的重点是让您开始了解Jesse的一些功能，这些功能将帮助您编写大多数趋势跟踪策略。这些功能很少：

一。在两个点退出交易，一个是固定价格，另一个是动态价格。

二。退出半位后更新止损至盈亏平衡。

3过滤损益率低的交易。

四。使用事件关联事务的生命周期。

首先，我使用make strategy命令创建一个新策略：

jessemake StrategyTrendFollowing战略

然后我编辑routes.py路径使用此策略并将时间范围设置为4h的文件：

#TradingRouteRoutes=[（’Bitfinex’，’何一美元，’4h’，’TrendFollowingStrategy’），]

然后按如下方式打开新创建的策略文件：

fromjesse.strategiesimportStrategyimportjesse公司.指标来自jesseimportutilsclasstrendfollowing Strategy（Strategy）：DeFifuld_uulong（self）-gt;；布尔：returnfalseDeFishoul短（自我）——gt;；布尔：returnfalseDeFishoul取消（自身）-gt;；布尔：returnFalseDeFigo长（自身）：passDeFigo短（自身）：pass

入境规则

我想走多长时间：

一。我们正处于上升趋势（空头交易也是如此）

二。收盘价（现价）达到50均线

DeFifulúlong（self）——gt;；布尔：returnself.current烛光触碰emaandself.trend==1Defshoul短（自我）——gt;；布尔：returnself.current烛光触碰emaandself.trend==-1个

他们说一张图片值1000字，所以这张图片显示了我认为在这种情况下的上升趋势：

我就是这么说的。目前，蜡烛遇到50 EMA（橙色线为50 EMA）：

现在让我们为current_ucandle_utouch_uulong_uema和trend write代码执行此操作：

@propertyDeFitrend（self）：短ema=助教( 自我蜡烛，50）长_uuema=助教( 自我蜡烛，100）更长助教( 自我蜡烛，200）如果短的，长的，长的电子邮箱：return1lifshortemalt;；长uemalt;；长ema:return-1else:return0@propertyDeFicurrentu属性蜡烛接触到长ema（自我）：长ema=助教( 自我蜡烛,50分）返回自高gt;；=长“ema”gt;；=自低

我用三条均线来确定趋势方向。我返回1表示上升趋势，返回-1表示下降趋势。现在的蜡烛摸到长的线很简单，我只需要确定当前的蜡烛高价大于长的线（50周期的线），当前的蜡烛低价低于长的线。

设置入口价格和位置大小

进入价格将是目前长期交易的最高点。停止价格将是当前ATR的3倍，而不是我的进入价格。

在这个策略中，我希望一次输入所有事务，但在两点退出。我将退出我在潮流之巅的位置。这就是我所说的上升趋势的最高点（蓝线是我的目标）：

为了编码，我首先选择最后20支蜡烛的高价。然后简单地返回它们的最大值。

就头寸规模而言，我希望每笔交易的风险为总资本的5%。要计算数量，我使用风险数量实用程序。

当然，空头交易恰恰相反。这是代码：

DeFigo_uulong（self）：条目=self.highstop=进入- ta.atr公司( 自我蜡烛)*3数量=实用风险至数量（自我资本，5，入口，停止）#最高价Last20BarSlast_20;u20Highs=自我蜡烛[-20:，3]上一个高=最大np（最后20度）self.buy=数量, 入口自我停止损失=数量，停止自我。采取行动利润=数量/2，上一个“highDeFigo”short（self）：条目=self.lowstop=进入+ ta.atr公司( 自我蜡烛)*3数量=实用风险至数量（自我资本，5，入口，停止）#最低价格直升机最低20巴自我蜡烛[-20:，4]上一个_u低=np.min.最小值（最后20个低点）self.sell=数量, 入口自我停止损失=数量，停止自我。采取行动利润=数量/2，以前低

盈亏平衡止损

如你所见，我只以盈利的价格撤回了一半的职位。换言之，我想在减仓后调整止损价格，以达到收支平衡。为了在Jesse中编写代码，我将使用内置的on reduced方法。

我只需要更新自动停止小姐可以告诉杰西更新我的止损单。杰西自动选择它，取消最后一个停止命令，并提交一个新的停止命令。再简单不过了！

消泡位置（自身）：自动停止损失=自位数量, 自我定位进入价格

动态退出事务的后半部分

对于这个策略，我打算动态地退出事务中的剩余位置。其背后的想法是，在价格高度超买、即将进行重大调整时退出。用quant的话说，当RSI指数超过80时，我想退出。

首先，我将使用内置的update，position（）方法编写我的逻辑。只有当我们有未结合同时，此方法才会在添加每个新蜡烛后执行。所以它被用来更新位置。这意味着我们不需要检查垃圾箱是否打开。

接下来要考虑的是我只想退出剩下的位置。换言之，如果打开的位置减少了，我想关闭它。检查我的位置是否已降低的最简单方法是使用内置的是reduced属性和liquidate（）方法。

解除更新位置（自我）：“第二次决定”半个朋友降低：rsi=ta.rsi( 自我蜡烛) 如果你自己是朗朗德尔西gt;；80:#自行清算（）关闭位置与Amarkotorderself.liquidate() 伊莱夫塞尔夫shortandrsilt;；20号：自行清算()

使用筛选器

到目前为止，我的策略看起来不错。让我们做一个回溯测试看看情况如何：

杰西巴克测试2019-01-012020-05-01

大约4%的回测后，我得到一个错误：

未捕获例外：InalidStrategy：在仓位上，获利（3601.6）必须低于价格（3601.6）

这个错误试图告诉我们，在某种程度上，我们的策略的收益停止和进入价格是相等的（3601.6美元），这是不可接受的。这是一个棘手的调试问题，但是在编写了前几个策略之后，您将能够熟练地使用Jesse。

DeFigoúlong（自我）：#entry:thehighofcurrentcandleentry=self.highstop=entry-ta.atr( 自我蜡烛)*3数量=实用风险至数量（自我资本，5，进入，停止）最后一个20_u高=自我蜡烛[-20:，3]上一个高=最大np（最后20度）self.buy=数量, 入口自我停止损失=数量，停止（第一）采取-利润：最高的20烛光利润=数量/2，上一个高

这个错误告诉我们，在某些情况下，承认和利润在某个时候是一样的。也就是说，在这一点上，当前蜡烛的最高位置是最后20支蜡烛中的最高位置。我们没有考虑这种策略是什么类的交易。

我们可以通过使用long方法来实现这一点，long方法使用为这种情况设计的脏if else语句或过滤器来防止这种情况。

过滤器只是返回布尔值的函数。通过返回值true来传递筛选器，反之亦然。我定义了一个过滤器，并将其命名为reward-To-risk-filter，这个名称可以是任何东西，但通常最好使用filter这个词来开始或结束filter方法的名称。过滤器的工作是确保我们试图输入的事务是值得的。

去回报风险过滤（自我）：利润=abs（自我平均值入门价格-自我平均值盈亏=abs（自我平均值入门价格-自我平均值止损）盈亏比=盈亏比–1

杰西仍然不知道奖赏对风险的过滤（Filter）是一个过滤。为了让它识别我的过滤器，我需要将它添加到filters（）方法中，该方法是一个内置的方法，返回一个python列表：

DeFifilters（self）：返回[]

现在，我将奖励作为变量添加到返回列表中的风险过滤器。这意味着它不能以括号结尾：

DeFifilters（self）：返回[自我奖励过滤风险，]

现在让我们执行另一个回溯测试：

杰西巴克测试2019-01-012020-05-01

这次一切都很顺利。

结论

保留策略越简单，就越容易调试，甚至随着时间的推移而改进。

使用Jesse编写策略和手动事务策略一样简单。所以下次当你找到一个由贸易书籍或贸易专家介绍的策略时，只需对其进行编码并进行测试。

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原作者：萨利赫

原始链接：https://towardsdatascience.com/how-to-write-an-adanced-trend-following-strategy-to-algotrade-bitcoin-a38e47443ddc

翻译：链三丰

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