Strategy Envelope Dinamik Moving Average

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-02-05 14:15:40
Tag:

Ringkasan

Strategi ini adalah berdasarkan purata bergerak dan garis sampul dinamik untuk melaksanakan perdagangan panjang dan pendek. Ia mengesan penembusan harga di luar garis sampul untuk menubuhkan kedudukan dan menutup kedudukan apabila harga kembali di bawah purata bergerak garis asas. Strategi ini berfungsi dengan baik untuk saham dan cryptocurrency dengan trend yang jelas.

Logika Strategi

Pertama, strategi ini mengira purata bergerak garis asas berdasarkan jenis purata bergerak dan panjang yang ditakrifkan pengguna. purata bergerak biasa termasuk SMA, EMA dll.

Kemudian, ia mengira garis sampul atas dan bawah berdasarkan parameter peratusan yang ditakrifkan oleh pengguna. Sebagai contoh, 5% bermaksud menetapkan kedudukan apabila harga turun naik 5% di luar purata bergerak asas. Bilangan garis sampul boleh disesuaikan.

Mengenai peraturan kemasukan, pergi panjang apabila harga melanggar di bawah garis sampul bawah, pergi pendek apabila harga melanggar di atas garis sampul atas.

Akhirnya, tutup semua kedudukan apabila harga kembali di bawah purata bergerak asas.

Terutama, strategi ini melaksanakan penetapan kedudukan separa. Jika terdapat pelbagai baris sampul, modal akan diperuntukkan secara beransur-ansur. Ini menghalang risiko pertaruhan satu hala.

Analisis Kelebihan

Kelebihan terbesar strategi ini:

Menggunakan purata bergerak untuk menentukan arah trend adalah kaedah yang mapan.
Menapis beberapa bunyi bising dengan garis sampul, mengelakkan perdagangan yang terlalu sensitif.
Penetapan kedudukan separa meningkatkan daya tahan strategi. Walaupun satu pihak gagal, pihak lain boleh terus berjalan dengan baik. Ini mengoptimumkan nisbah risiko-balasan keseluruhan.
Rata-rata bergerak dan nombor baris sampul yang boleh disesuaikan. Ini meningkatkan fleksibiliti untuk penyesuaian parameter berdasarkan produk yang berbeza.

Analisis Risiko

Risiko utama strategi ini:

Sistem purata bergerak tidak sensitif kepada isyarat salib emas. Ia mungkin terlepas beberapa peluang jika tidak ada trend yang jelas.
Tetapan garisan sampul yang terlalu luas boleh meningkatkan kekerapan perdagangan dan risiko tergelincir. Tetapan yang terlalu sempit boleh terlepas pergerakan yang lebih besar. Mencari keseimbangan memerlukan ujian menyeluruh.
Strategi ini mungkin menghadapi lebih banyak whipsaws di pasaran yang berbeza. jadi produk tren adalah lebih baik.
Had penetapan kedudukan separa untuk keuntungan perdagangan.

Arahan pengoptimuman

Arah utama untuk mengoptimumkan strategi ini:

Ganti dengan penunjuk masuk/keluar lain seperti KDJ dan lain-lain atau tambah penapis dengan beberapa penunjuk.
Tambah logik stop profit/loss. Ini mengunci beberapa keuntungan dan secara aktif mengurangkan beberapa risiko.
Mengoptimumkan parameter untuk mencari kombinasi purata bergerak dan sampul yang terbaik.
Menggabungkan pembelajaran mendalam dan lain-lain untuk penyesuaian parameter pintar.
Pertimbangkan perbezaan produk dan pasaran, tetapkan pelbagai set parameter yang sesuai dengan persekitaran perdagangan yang berbeza.

Kesimpulan

Kesimpulannya, strategi purata bergerak sampul dinamik ini berfungsi dengan baik untuk perdagangan trend. Ia mudah, cekap, mudah difahami dan dioptimumkan. Sebagai strategi asas, ia mempunyai fleksibiliti dan keluasan yang besar. Apabila digabungkan dengan sistem yang lebih kompleks, ia boleh ditingkatkan lagi untuk pulangan yang lebih tinggi dan metrik yang disesuaikan risiko yang lebih baik. Jadi ia berfungsi sebagai asas yang sangat baik untuk strategi perdagangan kuantitatif.

/*backtest
start: 2024-01-05 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Envelope Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital=1000, pyramiding = 5, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.0)

// CopyRight Crypto Robot

src = input(ohlc4, title="Source", group = "Base MA")
ma_base_window = input.int(5, "Base Mooving Average Window", step = 1, group = "Base MA")
ma_type = input.string(defval='1. SMA', options=['1. SMA', '2. PCMA', '3. EMA', '4. WMA', '5. DEMA', '6. ZLEMA', '7. HMA'], title='MA Type', group = "Base MA")


envelope_1_pct = input.float(0.05, "Envelope 1", step = 0.01, group = "Envelopes")
envelope_2_pct = input.float(0.10, "Envelope 2", step = 0.01, group = "Envelopes")
envelope_3_pct = input.float(0.15, "Envelope 3", step = 0.01, group = "Envelopes")
envelope_4_pct = input.float(0.0, "Envelope 4", step = 0.01, group = "Envelopes")
envelope_5_pct = input.float(0.0, "Envelope 5", step = 0.01, group = "Envelopes")

use_longs = input.bool(true, 'Long Positions') 
use_short = input.bool(true, 'Short Positions')

total_envelope = 0
if envelope_1_pct > 0
    total_envelope := total_envelope + 1
if envelope_2_pct > 0
    total_envelope := total_envelope + 1
if envelope_3_pct > 0
    total_envelope := total_envelope + 1
if envelope_4_pct > 0
    total_envelope := total_envelope + 1
if envelope_5_pct > 0
    total_envelope := total_envelope + 1

// ---------------------------------------------
// -------------- INDICATORS -------------------
ma_function(MA_type, MA_length) =>
    zlema_lag = (MA_length - 1) / 2
    hma_src = MA_type == '7. HMA' ? 2 * ta.wma(src, math.floor(MA_length / 2)) - ta.wma(src, MA_length) : na
    MA_type == '1. SMA' ? ta.sma(src, MA_length) : MA_type == '2. PCMA' ? (ta.highest(high, MA_length) + ta.lowest(low, MA_length)) / 2 : MA_type == '3. EMA' ? ta.ema(src, MA_length) : MA_type == '4. WMA' ? ta.wma(src, MA_length) : MA_type == '5. DEMA' ? 2 * ta.ema(src, MA_length) - ta.ema(ta.ema(src, MA_length), MA_length) : MA_type == '6. ZLEMA' ? ta.ema(src + src - src[zlema_lag], MA_length) : MA_type == '7. HMA' ? ta.wma(hma_src, math.floor(math.sqrt(MA_length))) : na

    
ma_base = ma_function(ma_type, ma_base_window)

ma_high_1 = envelope_1_pct > 0 ? ma_base * (1 + envelope_1_pct) : na
ma_high_2 = envelope_2_pct > 0 ? ma_base * (1 + envelope_2_pct) : na
ma_high_3 = envelope_3_pct > 0 ? ma_base * (1 + envelope_3_pct) : na
ma_high_4 = envelope_4_pct > 0 ? ma_base * (1 + envelope_4_pct) : na
ma_high_5 = envelope_5_pct > 0 ? ma_base * (1 + envelope_5_pct) : na

ma_low_1 = envelope_1_pct > 0 ? ma_base * (1 - envelope_1_pct) : na
ma_low_2 = envelope_2_pct > 0 ? ma_base * (1 - envelope_2_pct) : na
ma_low_3 = envelope_3_pct > 0 ? ma_base * (1 - envelope_3_pct) : na
ma_low_4 = envelope_4_pct > 0 ? ma_base * (1 - envelope_4_pct) : na
ma_low_5 = envelope_5_pct > 0 ? ma_base * (1 - envelope_5_pct) : na

// ---------------------------------------------
// --------------- STRATEGY --------------------
if use_longs
    if envelope_1_pct > 0 and strategy.opentrades < 1
        strategy.entry('long 1', strategy.long, limit=ma_low_1, qty=(strategy.equity / ma_low_1) * (1 / total_envelope))
    if envelope_2_pct > 0 and strategy.opentrades < 2
        strategy.entry('long 2', strategy.long, limit=ma_low_2, qty=(strategy.equity / ma_low_2) * (1 / total_envelope))
    if envelope_3_pct > 0 and strategy.opentrades < 3
        strategy.entry('long 3', strategy.long, limit=ma_low_3, qty=(strategy.equity / ma_low_3) * (1 / total_envelope))
    if envelope_4_pct > 0 and strategy.opentrades < 4
        strategy.entry('long 4', strategy.long, limit=ma_low_4, qty=(strategy.equity / ma_low_4) * (1 / total_envelope))
    if envelope_5_pct > 0 and strategy.opentrades < 5
        strategy.entry('long 5', strategy.long, limit=ma_low_5, qty=(strategy.equity / ma_low_5) * (1 / total_envelope))


  
if use_short
    if envelope_1_pct > 0 and strategy.opentrades < 1
        strategy.entry('short 1', strategy.short, limit=ma_high_1, qty=(strategy.equity / ma_high_1) * (1 / total_envelope))
    if envelope_2_pct > 0 and strategy.opentrades < 2
        strategy.entry('short 2', strategy.short, limit=ma_high_2, qty=(strategy.equity / ma_high_2) * (1 / total_envelope))
    if envelope_3_pct > 0 and strategy.opentrades < 3
        strategy.entry('short 3', strategy.short, limit=ma_high_3, qty=(strategy.equity / ma_high_3) * (1 / total_envelope))
    if envelope_4_pct > 0 and strategy.opentrades < 4
        strategy.entry('short 4', strategy.short, limit=ma_high_4, qty=(strategy.equity / ma_high_4) * (1 / total_envelope))
    if envelope_5_pct > 0 and strategy.opentrades < 5
        strategy.entry('short 5', strategy.short, limit=ma_high_5, qty=(strategy.equity / ma_high_5) * (1 / total_envelope))


strategy.exit('close', limit=ma_base)


// ---------------------------------------------
// ------------------ PLOT ---------------------

ma_base_plot = plot(ma_base, title = "Base MA", color = color.orange, linewidth = 3, offset = 1)

ma_high_1_plot = plot(ma_high_1, title = "MA high 1", color = color.red, offset = 1)
ma_high_2_plot = plot(ma_high_2, title = "MA high 2", color = color.red, offset = 1)
ma_high_3_plot = plot(ma_high_3, title = "MA high 3", color = color.red, offset = 1)
ma_high_4_plot = plot(ma_high_4, title = "MA high 4", color = color.red, offset = 1)
ma_high_5_plot = plot(ma_high_5, title = "MA high 5", color = color.red, offset = 1)

ma_low_1_plot = plot(ma_low_1, title = "MA low 1", color = color.green, offset = 1)
ma_low_2_plot = plot(ma_low_2, title = "MA low 2", color = color.green, offset = 1)
ma_low_3_plot = plot(ma_low_3, title = "MA low 3", color = color.green, offset = 1)
ma_low_4_plot = plot(ma_low_4, title = "MA low 4", color = color.green, offset = 1)
ma_low_5_plot = plot(ma_low_5, title = "MA low 5", color = color.green, offset = 1)

plot(ohlc4, color=color.purple)

// use_period = input.bool(false, "Période spécifique ?", group="periode")
// startDate = input.time(timestamp("01 Jan 2020"), "Date de début", group="periode")
// endDate = input.time(timestamp("01 Jan 2025"), "Date de fin", group="periode")


//------------------------------------------
//-------------Indicateurs------------------

// inDateRange = use_period ? ((time >= startDate) and (time < endDate)) : true

// //--------------Backtest-------------------

// strategy_pnl = strategy.netprofit + strategy.openprofit
// bnh_strategy_pnl_pcnt = (strategy_pnl / strategy.initial_capital) * 100

// float bnh_start_bar = na
// bnh_start_bar := na(bnh_start_bar[1]) or inDateRange != true? close : bnh_start_bar[1]
// float bnl_buy_hold_equity = na
// bnl_buy_hold_equity :=  inDateRange == true ? ((close - bnh_start_bar)/bnh_start_bar) * 100 : bnl_buy_hold_equity[1]

// bnh_vs_diff = bnh_strategy_pnl_pcnt - bnl_buy_hold_equity
// bnh_diff_color = bnh_vs_diff > 0 ? color.new(color.green, inDateRange ? 60 : 100) : color.new(color.red, inDateRange ? 60 : 100)

// var Table = table.new(position.top_right, columns = 2, rows = 4, border_width = 1, bgcolor = color.black, border_color = color.gray)
// table.cell(table_id = Table, column = 0, row = 0, text_color=(bnh_strategy_pnl_pcnt>bnl_buy_hold_equity)?color.gray:color.green, text_size = size.normal, text = "Buy & hold profit")
// table.cell(table_id = Table, column = 1, row = 0, text_color=(bnh_strategy_pnl_pcnt>bnl_buy_hold_equity)?color.gray:color.green, text_size = size.normal, text = str.tostring(bnl_buy_hold_equity, '#.##') + ' %')
// table.cell(table_id = Table, column = 0, row = 1, text_color=(bnh_strategy_pnl_pcnt<bnl_buy_hold_equity)?color.gray:color.green, text_size = size.normal, text = "Strategy profit")
// table.cell(table_id = Table, column = 1, row = 1, text_color=(bnh_strategy_pnl_pcnt<bnl_buy_hold_equity)?color.gray:color.green, text_size = size.normal, text = str.tostring(bnh_strategy_pnl_pcnt, '#.##') + ' %')
// table.cell(table_id = Table, column = 0, row = 2, text_color=color.yellow, text_size = size.normal, text = "Date de début")
// table.cell(table_id = Table, column = 1, row = 2, text_color=color.yellow, text_size = size.normal, text = str.format("{0,date,dd-MM-YYYY}",strategy.closedtrades.entry_time(1)))

Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi