Strategi purata bergerak stokastik

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2023-12-19 11:41:40
Tag:

img

Ringkasan

Strategi ini menggabungkan Exponential Moving Average (EMA) dengan Stochastic Oscillator dalam trend mengikuti dan meneruskan cara, bersama-sama dengan beberapa fungsi yang keren.

Logika Strategi

Strategi ini mempunyai 4 syarat wajib untuk membuka isyarat perdagangan. Cari syarat-syarat ini untuk perdagangan panjang di bawah (berfungsi sebaliknya untuk pendek)

  • EMA pantas mesti lebih tinggi daripada EMA perlahan
  • Stokastis K% garis mesti berada di wilayah overbought
  • Garis stokastik K% mesti menyeberangi garis stokastik D%
  • Harga sebagai penutupan antara EMA perlahan dan EMA pantas Apabila semua syarat adalah benar, perdagangan akan bermula pada pembukaan lilin seterusnya.

Analisis Kelebihan

Strategi ini menggabungkan kelebihan EMA dan Stochastic untuk menangkap permulaan dan kesinambungan trend dengan berkesan, sesuai untuk operasi jangka menengah dan panjang. Pada masa yang sama, strategi ini menyediakan banyak parameter yang boleh disesuaikan untuk pengguna menyesuaikan berdasarkan gaya perdagangan dan ciri pasaran mereka.

Khususnya, kelebihan strategi termasuk:

  1. Perpindahan EMA menilai arah trend dan meningkatkan kestabilan dan kebolehpercayaan isyarat
  2. Pengadil stokastik terlalu beli dan terlalu jual tahap untuk mencari peluang pembalikan
  3. Menggabungkan dua penunjuk, ia mempunyai kedua-dua trend berikut dan pembalikan purata
  4. ATR secara automatik mengira jarak stop loss, menyesuaikan berhenti berdasarkan turun naik pasaran
  5. Nisbah ganjaran risiko yang boleh disesuaikan untuk memenuhi keperluan pengguna yang berbeza
  6. Menyediakan pelbagai parameter yang boleh disesuaikan untuk pengguna untuk menyesuaikan berdasarkan pasaran

Analisis Risiko

Risiko utama strategi ini berasal dari:

  1. Perpindahan EMA mungkin mempunyai hentian palsu, sehingga menghasilkan isyarat yang salah
  2. Stochastic sendiri mempunyai sifat yang tertinggal, mungkin terlepas masa terbaik untuk pembalikan harga
  3. Satu strategi tidak boleh sepenuhnya menyesuaikan diri dengan persekitaran pasaran yang sentiasa berubah

Untuk mengurangkan risiko di atas, kita boleh mengambil langkah-langkah berikut:

  1. Sesuaikan parameter tempoh EMA untuk mengelakkan terlalu banyak isyarat palsu
  2. Masukkan lebih banyak penunjuk untuk menilai trend dan tahap sokongan untuk memastikan isyarat yang boleh dipercayai
  3. Menentukan strategi pengurusan wang yang jelas untuk mengawal pendedahan risiko setiap perdagangan
  4. Mengambil strategi gabungan supaya strategi yang berbeza boleh mengesahkan isyarat dan meningkatkan kestabilan

Arahan pengoptimuman

Strategi ini boleh dioptimumkan lagi dalam aspek berikut:

  1. Tambah modul penyesuaian kedudukan berdasarkan turun naik, mengurangkan saiz apabila turun naik dan meningkatkan apabila tenang.
  2. Tambah penilaian terhadap trend jangka masa yang lebih tinggi untuk mengelakkan operasi yang bertentangan dengan trend, contohnya menggabungkan trend harian atau mingguan.
  3. Tambah model pembelajaran mesin untuk membantu penjanaan isyarat.
  4. Mengoptimumkan modul pengurusan wang untuk membuat perhentian dan saiz lebih pintar.

Kesimpulan

Strategi ini mengintegrasikan kebaikan kedua-dua trend berikut dan pembalikan purata, mempertimbangkan kedua-dua persekitaran pasaran jangka masa yang lebih tinggi dan tingkah laku harga semasa. Ia adalah strategi yang berkesan yang bernilai penjejakan dan ujian masa nyata. Melalui pengoptimuman berterusan pada parameter, menambah modul penghakiman trend dan lain-lain, masih ada ruang yang besar untuk peningkatan prestasi, bernilai mencurahkan lebih banyak usaha penyelidikan.


/*backtest
start: 2023-11-18 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1h
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/
// © LucasVivien

// Since this Strategy may have its stop loss hit within the opening candle, consider turning on 'Recalculate : After Order is filled' in the strategy settings, in the "Properties" tabs

//@version=5
strategy("Stochastic Moving Average", shorttitle="Stoch. EMA", overlay=true, default_qty_type= strategy.cash, initial_capital=10000, default_qty_value=100)

//==============================================================================
//==============================   USER INPUT   ================================
//==============================================================================

var g_tradeSetup = "     Trade Setup"
activateLongs  = input.bool (title="Long Trades"        , defval=true                                       , inline="A1", group=g_tradeSetup, tooltip="")
activateShorts = input.bool (title="Short Trades"       , defval=true                                       , inline="A1", group=g_tradeSetup, tooltip="")
rr             = input.float(title="Risk : Reward"      , defval=1   , minval=0, maxval=100       , step=0.1, inline=""  , group=g_tradeSetup, tooltip="")
RiskEquity     = input.bool (title="Risk = % Equity    ", defval=false                                      , inline="A2", group=g_tradeSetup, tooltip="Set stop loss size as a percentage of 'Initial Capital' -> Strategy Parameter -> Properties tab (Low liquidity markets will affect will prevent to get an exact amount du to gaps)")
riskPrctEqui   = input.float(title=""                   , defval=1   , minval=0, maxval=100       , step=0.1, inline="A2", group=g_tradeSetup, tooltip="")
RiskUSD        = input.bool (title="Risk = $ Amount   " , defval=false                                      , inline="A3", group=g_tradeSetup, tooltip="Set stop loss size as a fixed Base currency amount (Low liquidity markets will affect will prevent to get an exact amount du to gaps)")
riskUSD        = input.float(title=""                   , defval=1000, minval=0, maxval=1000000000, step=100, inline="A3", group=g_tradeSetup, tooltip="")

var g_stopLoss = "     Stop Loss"
atrMult = input.float(title="ATR Multiplier", defval=1 , minval=0, maxval=100 , step=0.1, tooltip="", inline="", group=g_stopLoss)
atrLen  = input.int  (title="ATR Lookback"  , defval=14, minval=0, maxval=1000, step=1  , tooltip="", inline="", group=g_stopLoss)

var g_stochastic = "     Stochastic"
Klen            = input.int  (title="K%"                   , defval=14, minval=0, maxval=1000, step=1, inline="S2", group=g_stochastic, tooltip="")
Dlen            = input.int  (title=" D%"                  , defval=3 , minval=0, maxval=1000, step=1, inline="S2", group=g_stochastic, tooltip="")
OBstochLvl      = input.int  (title="OB"                   , defval=80, minval=0, maxval=100 , step=1, inline="S1", group=g_stochastic, tooltip="")
OSstochLvl      = input.int  (title=" OS"                  , defval=20, minval=0, maxval=100 , step=1, inline="S1", group=g_stochastic, tooltip="")
OBOSlookback    = input.int  (title="Stoch. OB/OS lookback", defval=0 , minval=0, maxval=100 , step=1, inline=""  , group=g_stochastic, tooltip="This option allow to look 'x' bars back for a value of the Stochastic K line to be overbought or oversold when detecting an entry signal (if 0, looks only at current bar. if 1, looks at current and previous and so on)")
OBOSlookbackAll = input.bool (title="All must be OB/OS"    , defval=false                            , inline=""  , group=g_stochastic, tooltip="If turned on, all bars within the Stochastic K line lookback period must be overbought or oversold to return a true signal")
entryColor      = input.color(title="   "                  , defval=#00ffff                          , inline="S3", group=g_stochastic, tooltip="")
baseColor       = input.color(title="  "                   , defval=#333333                          , inline="S3", group=g_stochastic, tooltip="Will trun to designated color when stochastic gets to opposite extrem zone of current trend / Number = transparency")
transp          = input.int  (title="   "                  , defval=50, minval=0, maxval=100, step=10, inline="S3", group=g_stochastic, tooltip="")

var g_ema = "     Exp. Moving Average"
ema1len = input.int  (title="Fast EMA     ", defval=21, minval=0, maxval=1000, step=1, inline="E1", group=g_ema, tooltip="")
ema2len = input.int  (title="Slow EMA     ", defval=50, minval=0, maxval=1000, step=1, inline="E2", group=g_ema, tooltip="")
ema1col = input.color(title="     "        , defval=#0066ff                          , inline="E1", group=g_ema, tooltip="")
ema2col = input.color(title="     "        , defval=#0000ff                          , inline="E2", group=g_ema, tooltip="")

var g_referenceMarket ="     Reference Market"
refMfilter = input.bool     (title="Reference Market Filter", defval=false            , inline="", group=g_referenceMarket)
market     = input   (title="Market"                 , defval="BTC_USDT:swap", inline="", group=g_referenceMarket)
res        = input.timeframe(title="Timeframe"              , defval="30"             , inline="", group=g_referenceMarket)
len        = input.int      (title="EMA Length"             , defval=50               , inline="", group=g_referenceMarket)


//==============================================================================
//==========================   FILTERS & SIGNALS   =============================
//==============================================================================

//------------------------------   Stochastic   --------------------------------
K = ta.stoch(close, high, low, Klen)
D = ta.sma(K, Dlen)
stochBullCross = ta.crossover(K, D)
stochBearCross = ta.crossover(D, K)
OSstoch = false
OBstoch = false
for i = 0 to OBOSlookback
    if K[i] < OSstochLvl
        OSstoch := true
    else 
        if OBOSlookbackAll
            OSstoch := false
for i = 0 to OBOSlookback
    if K[i] > OBstochLvl
        OBstoch := true
    else 
        if OBOSlookbackAll
            OBstoch := false

//----------------------------   Moving Averages   -----------------------------
ema1 = ta.ema(close, ema1len)
ema2 = ta.ema(close, ema2len)
emaBull = ema1 > ema2
emaBear = ema1 < ema2

//----------------------------   Price source   --------------------------------
bullRetraceZone = (close < ema1 and close >= ema2) 
bearRetraceZone = (close > ema1 and close <= ema2)

//---------------------------   Reference market   -----------------------------
ema      = ta.ema(close, len)
emaHTF   = request.security(market, res, ema  [barstate.isconfirmed ? 0 : 1])
closeHTF = request.security(market, res, close[barstate.isconfirmed ? 0 : 1])

bullRefMarket = (closeHTF > emaHTF or closeHTF[1] > emaHTF[1])
bearRefMarket = (closeHTF < emaHTF or closeHTF[1] < emaHTF[1])

//--------------------------   SIGNAL VALIDATION   -----------------------------
validLong  = stochBullCross and OSstoch and emaBull and bullRetraceZone 
 and activateLongs  and (refMfilter ? bullRefMarket : true) and strategy.position_size == 0
validShort = stochBearCross and OBstoch and emaBear and bearRetraceZone 
 and activateShorts and (refMfilter ? bearRefMarket : true) and strategy.position_size == 0


//==============================================================================
//===========================   STOPS & TARGETS   ==============================
//==============================================================================

SLdist      = ta.atr(atrLen) * atrMult
longSL      = close - SLdist
longSLDist  = close - longSL
longTP      = close + (longSLDist * rr)
shortSL     = close + SLdist
shortSLDist = shortSL - close
shortTP     = close - (shortSLDist * rr)
var SLsaved = 0.0
var TPsaved = 0.0
if validLong or validShort
    SLsaved := validLong ? longSL : validShort ? shortSL : na
    TPsaved := validLong ? longTP : validShort ? shortTP : na


//==============================================================================
//==========================   STRATEGY COMMANDS   =============================
//==============================================================================
 
if validLong 
    strategy.entry("Long", strategy.long, 
     qty = RiskEquity ? ((riskPrctEqui/100)*strategy.equity)/longSLDist : RiskUSD ? riskUSD/longSLDist : na)
if validShort 
    strategy.entry("Short", strategy.short, 
     qty = RiskEquity ? ((riskPrctEqui/100)*strategy.equity)/shortSLDist  : RiskUSD ? riskUSD/shortSLDist : na)

strategy.exit(id="Long Exit" , from_entry="Long" , limit=TPsaved, stop=SLsaved, when=strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="Short Exit", from_entry="Short", limit=TPsaved, stop=SLsaved, when=strategy.position_size < 0)


//==============================================================================
//=============================   CHART PLOTS   ================================
//==============================================================================
    
//----------------------------   Stops & Targets   -----------------------------
plot(strategy.position_size != 0 or (strategy.position_size[1] != 0 and strategy.position_size == 0) ? SLsaved : na,
 color=color.red  , style=plot.style_linebr)
plot(strategy.position_size != 0 or (strategy.position_size[1] != 0 and strategy.position_size == 0) ? TPsaved : na,
 color=color.green, style=plot.style_linebr) 

//---------------------------------   EMAs   -----------------------------------
l1 = plot(ema1, color=#0066ff, linewidth=2)
l2 = plot(ema2, color=#0000ff, linewidth=2)

//--------------------------   Stochastic gradient   ---------------------------
// fill(l1, l2, color.new(color.from_gradient(K, OSstochLvl, OBstochLvl,
//  emaBull ? entryColor : emaBear ? baseColor : na, 
//  emaBull ? baseColor  : emaBear ? entryColor : na), transp))
    
//----------------------------   Trading Signals   -----------------------------
plotshape(validLong, color=color.green, location=location.belowbar, style=shape.xcross, size=size.small)
plotshape(validShort, color=color.red , location=location.abovebar, style=shape.xcross, size=size.small)

//----------------------------   Reference Market   ----------------------------
bgcolor(bullRefMarket and refMfilter ? color.new(color.green,90) : na)
bgcolor(bearRefMarket and refMfilter ? color.new(color.red  ,90) : na)



Lebih lanjut