Estrategia Qiyuan Axu basada en media móvil suavizada
ChaoZhang
Descripción general
La idea principal de esta estrategia es utilizar las medias móviles para calcular el promedio de apertura suave para descubrir la tendencia de los precios, y hacer más cuando el precio se bifurca con el promedio de apertura suave, y hacer un hueco cuando se bifurca.
Principio de estrategia
La estrategia primero define una función para calcular el promedio móvil suave smoothedMovingAvg, que toma el promedio móvil del período anterior y el precio más reciente para calcular el promedio móvil suave del período actual por un peso determinado.
Luego se define una función getHAClose para calcular el precio de cierre de la línea media en función del precio de apertura, el precio máximo, el precio mínimo y el precio de cierre.
En la lógica de la estrategia principal, primero se obtiene el precio original de los diferentes períodos, luego se calcula el promedio móvil suave utilizando la función SmoothedMovingAvg, y luego se calcula el precio de cierre de inicio suave mediante la función getHAClose.
Finalmente, cuando el precio se desliza hacia arriba para iniciar el precio de cierre, se hace más y baja para cerrar; cuando el precio se desliza hacia abajo para iniciar el precio de cierre, se hace vacío y sube para cerrar.
Análisis de las ventajas
La mayor ventaja de esta estrategia es que se utiliza una media móvil plana para calcular una media de iluminación suave, lo que permite determinar con mayor precisión la tendencia de los precios, filtrar parte del ruido y evitar la generación de señales erróneas en las oscilaciones. Además, la media de iluminación en sí misma tiene la ventaja de resaltar la tendencia, y su uso en combinación con los precios puede mejorar aún más la precisión de juicio.
Análisis de riesgos
La estrategia se enfrenta principalmente a los siguientes riesgos:
- La configuración inadecuada de los parámetros de equilibrio puede causar que la estrategia pierda la oportunidad de revertir el precio o genere una señal errónea. Se necesita encontrar el parámetro óptimo mediante la repetición y optimización.
- Cuando los precios se mueven fuertemente, la línea de media suave puede retrasarse para seguir los cambios en los precios, lo que lleva a la pérdida o a la pérdida de oportunidades de reversión. En este momento, se necesita reducir el riesgo de evasión de la posición.
En respuesta a los riesgos mencionados, podemos reducir el riesgo y mejorar la estabilidad de la estrategia mediante la adaptación de los parámetros de suavización, la introducción de mecanismos de stop loss y la reducción de las posiciones de negociación individuales.
Dirección de optimización
La estrategia también puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
- Aumentar los parámetros de suavizado de adaptación, ajustando automáticamente los parámetros cuando la volatilidad del mercado aumenta.
- En combinación con otros indicadores como filtro, evita la emisión de señales erróneas en el momento de la oscilación de los precios. Por ejemplo, MACD, KD, etc.
- Se añade un mecanismo de stop loss para controlar las pérdidas individuales. Se puede configurar el stop loss porcentual o el stop loss por oscilación.
- Optimización de las variedades y los períodos de negociación, especializándose en las variedades y los períodos de negociación más ventajosos.
A través de la optimización de estos puntos, se puede reducir aún más el riesgo de ajuste curvo de la estrategia y mejorar la adaptabilidad y estabilidad de la estrategia.
Resumir
La estrategia general es clara y fácil de entender, se puede determinar la tendencia del precio mediante el cálculo de la línea media de iluminación suave y, en consecuencia, se puede tomar medidas de corto o largo plazo. La mayor ventaja es que se puede filtrar parte del ruido y mejorar la precisión de la determinación de la señal. Pero también existe cierta dificultad para optimizar los parámetros y el riesgo de perder una rápida reversión.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Smoothed Heiken Ashi Strategy", overlay=true)
// Inputs
g_TimeframeSettings = 'Display & Timeframe Settings'
time_frame = input.timeframe(title='Timeframe for HA candle calculation', defval='', group=g_TimeframeSettings)
g_SmoothedHASettings = 'Smoothed HA Settings'
smoothedHALength = input.int(title='HA Price Input Smoothing Length', minval=1, maxval=500, step=1, defval=10, group=g_SmoothedHASettings)
// Define a function for calculating the smoothed moving average
smoothedMovingAvg(src, len) =>
smma = 0.0
smma := na(smma[1]) ? ta.sma(src, len) : (smma[1] * (len - 1) + src) / len
smma
// Function to get Heiken Ashi close
getHAClose(o, h, l, c) =>
((o + h + l + c) / 4)
// Calculate smoothed HA candles
smoothedHAOpen = request.security(syminfo.tickerid, time_frame, open)
smoothedMA1close = smoothedMovingAvg(request.security(syminfo.tickerid, time_frame, close), smoothedHALength)
smoothedHAClose = getHAClose(smoothedHAOpen, smoothedHAOpen, smoothedHAOpen, smoothedMA1close)
// Plot Smoothed Heiken Ashi candles
plotcandle(open=smoothedHAOpen, high=smoothedHAOpen, low=smoothedHAOpen, close=smoothedHAClose, color=color.new(color.blue, 0), wickcolor=color.new(color.blue, 0))
// Strategy logic
longCondition = close > smoothedHAClose
shortCondition = close < smoothedHAClose
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=longCondition)
strategy.close("Buy", when=shortCondition)
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar)
plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar)