Estrategia de media móvil adaptativa de combinación multifactorial
ChaoZhang
Una visión general de la estrategia
Una estrategia de movimiento de media adaptable de combinación de múltiples factores es una estrategia de combinación que combina el uso de líneas intradiarias, promedios móviles, cruces de aglutinación y líneas medias de HA al mismo tiempo. La estrategia busca explorar más oportunidades de negociación y obtener mayores ganancias acumuladas en un mercado alcista.
2. Principios de estrategia
La lógica central de esta estrategia es que, en combinación con el uso de varios indicadores técnicos para calificar las señales de compra y venta, se dan señales de negociación de diferente intensidad en función de los resultados de la correspondencia de diferentes factores.
En concreto, los cuatro principales indicadores técnicos utilizados en la estrategia incluyen:
Línea interior del día. La estrategia utiliza el color de la línea interior para determinar la tendencia del precio, dos líneas medias consecutivas de la entidad verde HA son señales de compra, y dos líneas medias consecutivas de la entidad hueca roja HA son señales de cabeza vacía.
Un promedio móvil es un promedio móvil en el que la estrategia utiliza al mismo tiempo tres parámetros diferentes: rápido, lento y filtrado. Cuando la línea rápida atraviesa la línea lenta y la línea lenta atraviesa la línea de la barra, es una señal de compra; a la inversa, es una señal de venta. El promedio móvil es eficaz para determinar tendencias a medio y largo plazo.
El indicador estocástico. Este indicador determina el momento de la intersección del polinomio. Cuando la línea %K rompe la línea %D desde abajo, es una señal de compra; cuando rompe desde arriba, es una señal de venta.
El mecanismo de puntuación de la correspondencia. De acuerdo con la correspondencia de los factores mencionados anteriormente, la estrategia adopta un mecanismo de puntuación. Cuanto más factores de correspondencia, mayor será la intensidad de la señal correspondiente.
A través de un juicio integrado de múltiples factores, la estrategia puede capturar más oportunidades de negociación microscópicas en el corto y medio plazo, lo que genera un beneficio adicional en un mercado alcista.
Tres, las ventajas estratégicas.
La mayor ventaja de la combinación de múltiples factores para adaptarse a la estrategia de la media móvil es que mejora la fiabilidad de la señal. Un solo indicador técnico es susceptible a señales erróneas, mientras que esta estrategia combina el uso de varios indicadores para la combinación, lo que reduce efectivamente la interferencia de señales falsas.
Además, la combinación de múltiples factores puede aumentar la probabilidad de éxito de las operaciones en comparación con el seguimiento de un solo indicador. En un mercado alcista, las estrategias pueden obtener mayores ganancias acumuladas.
Cuatro, los riesgos estratégicos
El principal riesgo de esta estrategia es que la combinación de múltiples factores en sí misma aumenta la complejidad de la estrategia. Se requieren ajustes de parámetros de varios indicadores al mismo tiempo, ajustes frecuentes, etc.
Además, en un mercado bajista, las estrategias de mantenimiento de posiciones pueden ser demasiado largas. Incluso si se establece un stop loss, es difícil evitar grandes pérdidas.
Además, los indicadores técnicos, como los indicadores estocásticos y la línea media HA, son susceptibles a eventos bruscos que pueden generar señales erróneas y provocar pérdidas innecesarias.
Cinco, el mejoramiento de la estrategia
La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
Optimice la configuración de cada parámetro indicador para encontrar la combinación óptima de parámetros.
Añadir módulos de entrenamiento de modelos y adaptación de parámetros, optimización de parámetros en tiempo real.
Aumentar las estrategias de stop loss y reducir las estrategias de maximizar la retirada.
Añade un módulo de control de posiciones para ajustar las posiciones de forma dinámica según las condiciones del mercado.
Modelo de redes neuronales para la puntuación multifactorial en combinación con algoritmos de aprendizaje automático.
VI. Conclusión
La combinación de múltiples factores se adapta a la estrategia de las medias móviles que utiliza la combinación de las ventajas de varios indicadores técnicos. La estrategia puede aumentar efectivamente la calidad de la señal y obtener ganancias adicionales en un mercado alcista. Pero también aumenta la complejidad de la estrategia, que requiere más pruebas y optimización.
/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © cyrule
//@version=4
strategy("2nd Grade Strategy", overlay=true, shorttitle="2GTS", max_lines_count = 500, max_labels_count = 500, calc_on_every_tick = true, calc_on_order_fills = true, pyramiding = 1, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10)
source = input(close, title = "Source")
// **********************
// * Heikin-Ahshi *
// * kudos to garethyeo *
// **********************
showHA = input(true, title = "Show Heikin Ashi?", group = "Heikin Ashi")
ha_open = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, open)
ha_high = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, high)
ha_low = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, low)
ha_close = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close)
bgcolor(iff(showHA and ha_open < ha_close , color.new(#53b987, transp = 92.5), na), title = 'Green HA')
bgcolor(iff(showHA and ha_open >= ha_close, color.new(#eb4d5c, transp = 92.5), na), title = 'Red HA' )
// ******************
// * Moving Average *
// ******************
// MA Settings
showMA = input(true, title = "Show Moving Averages?", group = "Moving Averages")
fastMALength = input(title = "Fast MA Length", minval = 1, step = 1, defval = 20, group = "Moving Averages")
slowMALength = input(title = "Slow MA Length", minval = 1, step = 1, defval = 50, group = "Moving Averages")
maType = input(title = "Moving Average Type", defval = "SMA", options = ["SMA", "EMA", "RMA", "WMA", "VWMA"], group = "Moving Averages")
filterMALength = input(title = "Filter MA Length", minval = 1, step = 1, defval = 200, group = "Moving Averages")
filterMAType = input(title = "Filter MA Type", defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA", "RMA", "WMA", "VWMA"], group = "Moving Averages")
// Calculate MA
var float maFast = na
var float maSlow = na
var float maFilter = na
if (maType == "SMA")
maFast := sma(source, fastMALength)
maSlow := sma(source, slowMALength)
if (maType == "EMA")
maFast := ema(source, fastMALength)
maSlow := ema(source, slowMALength)
if (maType == "RMA")
maFast := rma(source, fastMALength)
maSlow := rma(source, slowMALength)
maFilter := rma(source, filterMALength)
if (maType == "WMA")
maFast := wma(source, fastMALength)
maSlow := wma(source, slowMALength)
if (maType == "VWMA")
maFast := vwma(source, fastMALength)
maSlow := vwma(source, slowMALength)
if (filterMAType == "SMA")
maFilter := sma(source, filterMALength)
if (filterMAType == "EMA")
maFilter := ema(source, filterMALength)
if (filterMAType == "RMA")
maFilter := rma(source, filterMALength)
if (filterMAType == "WMA")
maFilter := wma(source, filterMALength)
if (filterMAType == "VWMA")
maFilter := vwma(source, filterMALength)
BiruAtasMerah = (maFast >= maSlow) and (maSlow >= maFilter)
MerahAtasBiru = (maFast <= maSlow) and (maSlow <= maFilter)
// Lukis MA
plot(series = showMA ? maFast : na, color = color.blue, title = "MA Fast")
plot(series = showMA ? maSlow : na, color = color.red, title = "MA Slow")
plot(series = showMA ? maFilter : na, color = #FFCC00, title = "MA Filter")
// **************
// * Stochastic *
// **************
// Stochastic Settings
showSSC = input(true, title = "Show Stochastic Crossovers?", group = "Stochastic")
Length = input (10, minval = 1, title = "%K Length", group = "Stochastic")
SmoothK = input (3, minval = 1, title = "%K Smoothing", group = "Stochastic")
SmoothD = input (3, minval = 1, title = "%D Smoothing", group = "Stochastic")
// Calculate Stochastic
var float K = na
var float D = na
if (maType == "SMA")
K := sma(stoch(source, high, low, Length), SmoothK)
D := sma(K, SmoothD)
if (maType == "EMA")
K := ema(stoch(source, high, low, Length), SmoothK)
D := ema(K, SmoothD)
if (maType == "RMA")
K := rma(stoch(source, high, low, Length), SmoothK)
D := rma(K, SmoothD)
if (maType == "WMA")
K := wma(stoch(source, high, low, Length), SmoothK)
D := wma(K, SmoothD)
if (maType == "VWMA")
K := vwma(stoch(source, high, low, Length), SmoothK)
D := vwma(K, SmoothD)
StochasticCrossOver = crossover(K, D)
StochasticCrossUnder = crossunder(K, D)
// Lukis SS
plotshape(showSSC and StochasticCrossOver and K <= 20 ? K : na, text = "Golden\nCrossover", color = color.new(color.green, transp = 25), location = location.belowbar, size = size.tiny, title = "Golden Crossover" )
plotshape(showSSC and StochasticCrossUnder and K >= 80 ? D : na, text = "Deadly\nCrossover", color = color.new(color.red, transp = 25), location = location.belowbar, size = size.tiny, title = "Deadly Crossover" )
plotshape(showSSC and StochasticCrossOver and K <= 80 and K > 20 ? K : na, text = "Bullish\nCrossover", color = color.new(color.green, transp = 50), location = location.belowbar, size = size.tiny, title = "Bullish Crossover")
plotshape(showSSC and StochasticCrossUnder and K >= 20 and K < 80 ? D : na, text = "Bearish\nCrossover", color = color.new(color.red, transp = 50), location = location.belowbar, size = size.tiny, title = "Bearish Crossover")
showBull = input(true, title = "Show Bullish Signal?", group = "Signal")
showBear = input(false, title = "Show Bearish Signal?", group = "Signal")
bullishCriteria = 0
if (ha_open < ha_close) and (ha_open[1] < ha_close[1]) and (ha_open[2] >= ha_close[2])
bullishCriteria := bullishCriteria + 1
if (maFast > maSlow) and (maSlow > maFilter)
bullishCriteria := bullishCriteria + 1
if (K > D) and (K > K[1]) and (D > D[1])
bullishCriteria := bullishCriteria + 1
bearishCriteria = 0
if (ha_open >= ha_close) and (ha_open[1] >= ha_close[1]) and (ha_open[2] < ha_close[2])
bearishCriteria := bearishCriteria + 1
if (maFast < maSlow) and (maSlow < maFilter)
bearishCriteria := bearishCriteria + 1
if (K < D) and (K < K[1]) and (D < D[1])
bearishCriteria := bearishCriteria + 1
signal = color.new(color.white, transp = 0)
if bearishCriteria == 2
signal := color.new(color.orange, transp = 50)
if bearishCriteria == 3
signal := color.new(color.red, transp = 50)
if bullishCriteria == 2
signal := color.new(color.aqua, transp = 50)
if bullishCriteria == 3
signal := color.new(color.green, transp = 50)
bullishCriteria := showBull ? bullishCriteria : 0
bearishCriteria := showBear ? bearishCriteria : 0
bgcolor(iff(bullishCriteria > 1, signal, na), title = 'Bullish Signal')
bgcolor(iff(bearishCriteria > 1, signal, na), title = 'Bearish Signal')
longTPPerc = input(title = "Take Profit Threshold (%)" , minval = 0.0, step = 0.5, defval = 2.5, group = "Trading") / 100
profitRatio = input(title = "Profit-to-Loss ratio (risk tolerance)", minval = 1.0, step = 0.1, defval = 1.4, group = "Trading")
longSLPerc = longTPPerc / profitRatio
takeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + longTPPerc)
stopLoss = strategy.position_avg_price * (1 - longSLPerc)
strategy.initial_capital = 50000
strategy.entry("Long" , strategy.long , floor(strategy.initial_capital*.1/close), stop = strategy.position_avg_price * 1.25, when = bullishCriteria > 1)
strategy.entry("Short", strategy.short, floor(strategy.initial_capital*.1/close), stop = strategy.position_avg_price * 1.25, when = bearishCriteria > 1)
strategy.close("Long" , when = (open >= takeProfit) or (open <= stopLoss) or (high >= takeProfit) or (low <= stopLoss))
strategy.close("Short", when = (open >= takeProfit) or (open <= stopLoss) or (high >= takeProfit) or (low <= stopLoss))
plotshape(bullishCriteria, location = location.belowbar, color = color.new(color.black, transp = 100))
plotshape(bearishCriteria, location = location.belowbar, color = color.new(color.black, transp = 100))