Quantitative Handelsstrategie mit doppeltem gleitenden Durchschnitt
Erstellungsdatum:
2024-02-01 15:13:13
zuletzt geändert:
2024-02-01 15:13:13
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ChaoZhang
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Überblick
Diese Strategie ist eine Trend-Tracking-Strategie, indem sie einen schnellen und einen langsamen Moving Average berechnet und in Kombination mit einem Parallax-Indikator ein Kauf- und Verkaufsspruch ausführt. Wenn Sie einen langsamen Moving Average über einen schnellen Moving Average durchbrechen, machen Sie einen Plus; wenn Sie einen langsamen Moving Average unter einem schnellen Moving Average durchbrechen, machen Sie einen Minus.
Strategieprinzip
- Berechnen Sie schnelle und langsame Moving Averages. Die Moving Average-Parameter können angepasst werden.
- Vergleichen Sie zwei Moving Averages, um die Richtung des Markttrends zu bestimmen. Wenn ein schneller Moving Average den langsamen Moving Average überquert, wird er als Mehrkopfmarkt beurteilt. Wenn ein schneller Moving Average den langsamen Moving Average unterquert, wird er als Leermarkt beurteilt.
- Ein Kaufsignal wird nur erzeugt, wenn die Schließung der Schnelllinie die langsame Linie überschreitet und die Schließung der Schnelllinie übersteigt; ein Verkaufsignal wird nur erzeugt, wenn die Schließung der Schnelllinie die langsame Linie unter der Schnelllinie überschreitet und die Schließung der Schnelllinie untersteigt.
- Der Indikator mit der Parallax-Linie filtert falsche Durchbrüche. Ein Kaufsignal wird nur dann erzeugt, wenn die schnelle Linie die langsame Linie durchbricht und der Schlusskurs über der schnellen Linie liegt und der Aktienkurs über der Parallax-Linie liegt; und umgekehrt.
- Ein Stop-Loss-Line basierend auf der maximal vertretbaren Verlustlinie. Der spezifische Stop-Loss-Preis wird in Kombination mit dem ATR-Indikator berechnet
Strategische Vorteile
- Verwenden Sie bewegliche Durchschnitte, um die Richtung der Marktentwicklung zu bestimmen, und vermeiden Sie häufige Handelsgeschäfte bei der Berechnung von Märkten in unklarer Richtung
- Doppelte Filterbedingungen verhindern häufige False-Break-Probleme
- Einmalige Verluste in Kombination mit Stop-Loss-Strategien wirksam kontrollieren
Strategisches Risiko
- Indikator-Strategie kann zu falschen Signalen führen
- Währungsrisiken nicht berücksichtigt
- Das ist eine sehr schwierige Aufgabe, die ich nicht bewältigen kann.
In Bezug auf die oben genannten Probleme können Optimierungen in folgenden Bereichen vorgenommen werden:
- Optimierung der Moving Average-Parameter, um sie besser für bestimmte Sorten zu verwenden
- Signalfilterung in Kombination mit anderen Indikatoren oder Modellen
- Währungsrisiken bei der Berücksichtigung von Real-Time-Hedging oder automatischer Konvertierung eines Broker-Kontos
Optimierungsrichtung
- Optimierung der Moving Average-Parameter, um Trends besser zu erfassen
- Erweiterte Modellpalette und bessere Signalgenauigkeit
- Mehrfache Zeitspanne, um nicht in die Falle zu geraten
- Optimierung der Stop-Loss-Strategie und Steigerung der Strategie-Stabilität
Zusammenfassen
Diese Strategie gehört zu den typischen Trend-Tracking-Strategien für zwei Moving Averages und eine Kombination von Indikatoren. Sie beurteilt die Markttrends durch den schnellen und langsamen Vergleich der Richtungen der beiden Moving Averages und vermeidet Falschsignale in Kombination mit mehreren Filterindikatoren, wodurch Handelssignale erzeugt werden. Gleichzeitig verfügt die Strategie über eine Stop-Loss-Funktion, um einzelne Verluste zu kontrollieren.
Strategiequellcode
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
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/
// © sosacur01
//@version=5
strategy(title="2 MA | Trend Following", overlay=true, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.2, initial_capital=10000)
//==========================================
//BACKTEST RANGE
useDateFilter = input.bool(true, title="Filter Date Range of Backtest",
group="Backtest Time Period")
backtestStartDate = input(timestamp("1 jan 2000"),
title="Start Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This start date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
backtestEndDate = input(timestamp("1 Jul 2100"),
title="End Date", group="Backtest Time Period",
tooltip="This end date is in the time zone of the exchange " +
"where the chart's instrument trades. It doesn't use the time " +
"zone of the chart or of your computer.")
inTradeWindow = true
if not inTradeWindow and inTradeWindow[1]
strategy.cancel_all()
strategy.close_all(comment="Date Range Exit")
//--------------------------------------
//LONG/SHORT POSITION ON/OFF INPUT
LongPositions = input.bool(title='On/Off Long Postion', defval=true, group="Long & Short Position")
ShortPositions = input.bool(title='On/Off Short Postion', defval=true, group="Long & Short Position")
//---------------------------------------
//SLOW MA INPUTS
averageType1 = input.string(defval="SMA", group="Slow MA Inputs", title="Slow MA Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "RMA", "SWMA", "ALMA", "VWMA", "VWAP"])
averageLength1 = input.int(defval=160, group="Slow MA Inputs", title="Slow MA Length", minval=50)
averageSource1 = input(close, title="Slow MA Source", group="Slow MA Inputs")
//SLOW MA TYPE
MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1) =>
switch str.upper(averageType1)
"SMA" => ta.sma(averageSource1, averageLength1)
"EMA" => ta.ema(averageSource1, averageLength1)
"WMA" => ta.wma(averageSource1, averageLength1)
"HMA" => ta.hma(averageSource1, averageLength1)
"RMA" => ta.rma(averageSource1, averageLength1)
"SWMA" => ta.swma(averageSource1)
"ALMA" => ta.alma(averageSource1, averageLength1, 0.85, 6)
"VWMA" => ta.vwma(averageSource1, averageLength1)
"VWAP" => ta.vwap(averageSource1)
=> runtime.error("Moving average type '" + averageType1 +
"' not found!"), na
//----------------------------------
//FAST MA INPUTS
averageType2 = input.string(defval="SMA", group="Fast MA Inputs", title="Fast MA Type", options=["SMA","EMA","WMA","HMA","RMA","SWMA","ALMA","VWMA","VWAP"])
averageLength2 = input.int(defval=40, group="Fast MA Inputs", title="Fast MA Length", maxval=40)
averageSource2 = input(close, title="Fast MA Source", group="Fast MA Inputs")
//FAST MA TYPE
MovAvgType2(averageType2, averageSource2, averageLength2) =>
switch str.upper(averageType2)
"SMA" => ta.sma(averageSource2, averageLength2)
"EMA" => ta.ema(averageSource2, averageLength2)
"WMA" => ta.wma(averageSource2, averageLength2)
"HMA" => ta.hma(averageSource2, averageLength2)
"RMA" => ta.rma(averageSource2, averageLength2)
"SWMA" => ta.swma(averageSource2)
"ALMA" => ta.alma(averageSource2, averageLength2, 0.85, 6)
"VWMA" => ta.vwma(averageSource2, averageLength2)
"VWAP" => ta.vwap(averageSource2)
=> runtime.error("Moving average type '" + averageType2 +
"' not found!"), na
//---------------------------------------------------
//MA VALUES
FASTMA = MovAvgType2(averageType2, averageSource2, averageLength2)
SLOWMA = MovAvgType1(averageType1, averageSource1, averageLength1)
//BUY/SELL TRIGGERS
bullish_trend = FASTMA > SLOWMA and close > FASTMA
bearish_trend = FASTMA < SLOWMA and close < FASTMA
//MAs PLOT
plot1 = plot(SLOWMA,color=color.gray, linewidth=1, title="Slow-MA")
plot2 = plot(FASTMA,color=color.yellow, linewidth=1, title="Fast-MA")
fill(plot1, plot2, color=SLOWMA>FASTMA ? color.new(color.red, 70) : color.new(color.green, 70), title="EMA Clouds")
//-----------------------------------------------------
//PARABOLIC SAR USER INPUT
usepsarFilter = input.bool(title='Use Parabolic Sar?', defval=true, group = "Parabolic SAR Inputs")
psar_display = input.bool(title="Display Parabolic Sar?", defval=false, group="Parabolic SAR Inputs")
start = input.float(title="Start", defval=0.02, group="Parabolic SAR Inputs", step=0.001)
increment = input.float(title="Increment", defval=0.02, group="Parabolic SAR Inputs", step=0.001)
maximum = input.float(title="Maximum", defval=0.2, group="Parabolic SAR Inputs", step=0.001)
//SAR VALUES
psar = request.security(syminfo.tickerid, "D", ta.sar(start, increment, maximum))
//BULLISH & BEARISH PSAR CONDITIONS
bullish_psar = (usepsarFilter ? low > psar : bullish_trend )
bearsish_psar = (usepsarFilter ? high < psar : bearish_trend)
//SAR PLOT
psar_plot = if low > psar
color.rgb(198, 234, 199, 13)
else
color.rgb(219, 134, 134, 48)
plot(psar_display ? psar : na, color=psar_plot, title="Par SAR")
//-------------------------------------
//ENTRIES AND EXITS
long_entry = if inTradeWindow and bullish_trend and bullish_psar and LongPositions
true
long_exit = if inTradeWindow and bearish_trend
true
short_entry = if inTradeWindow and bearish_trend and bearsish_psar and ShortPositions
true
short_exit = if inTradeWindow and bullish_trend
true
//--------------------------------------
//RISK MANAGEMENT - SL, MONEY AT RISK, POSITION SIZING
atrPeriod = input.int(14, "ATR Length", group="Risk Management Inputs")
sl_atr_multiplier = input.float(title="Long Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
sl_atr_multiplier_short = input.float(title="Short Position - Stop Loss - ATR Multiplier", defval=2, group="Risk Management Inputs", step=0.5)
i_pctStop = input.float(2, title="% of Equity at Risk", step=.5, group="Risk Management Inputs")/100
//ATR VALUE
_atr = ta.atr(atrPeriod)
//CALCULATE LAST ENTRY PRICE
lastEntryPrice = strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1)
//STOP LOSS - LONG POSITIONS
var float sl = na
//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - LONG POSITION
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
sl := lastEntryPrice - (_atr * sl_atr_multiplier)
//IN TRADE - LONG POSITIONS
inTrade = strategy.position_size > 0
//PLOT SL - LONG POSITIONS
plot(inTrade ? sl : na, color=color.blue, style=plot.style_circles, title="Long Position - Stop Loss")
//CALCULATE ORDER SIZE - LONG POSITIONS
positionSize = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier)
//============================================================================================
//STOP LOSS - SHORT POSITIONS
var float sl_short = na
//CALCULTE SL WITH ATR AT ENTRY PRICE - SHORT POSITIONS
if (strategy.position_size[1] != strategy.position_size)
sl_short := lastEntryPrice + (_atr * sl_atr_multiplier_short)
//IN TRADE SHORT POSITIONS
inTrade_short = strategy.position_size < 0
//PLOT SL - SHORT POSITIONS
plot(inTrade_short ? sl_short : na, color=color.red, style=plot.style_circles, title="Short Position - Stop Loss")
//CALCULATE ORDER - SHORT POSITIONS
positionSize_short = (strategy.equity * i_pctStop) / (_atr * sl_atr_multiplier_short)
//===============================================
//LONG STRATEGY
strategy.entry("Long", strategy.long, comment="Long", when = long_entry, qty=positionSize)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long", when = (long_exit), comment="Close Long")
strategy.exit("Long", stop = sl, comment="Exit Long")
//SHORT STRATEGY
strategy.entry("Short", strategy.short, comment="Short", when = short_entry, qty=positionSize_short)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short", when = (short_exit), comment="Close Short")
strategy.exit("Short", stop = sl_short, comment="Exit Short")
//ONE DIRECTION TRADING COMMAND (BELLOW ONLY ACTIVATE TO CORRECT BUGS)