Estratégia híbrida de cruzamento de média móvel e média de alcance real
Data de criação:
2023-09-26 17:22:21
última modificação:
2023-09-26 17:22:21
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ChaoZhang
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Visão geral
A estratégia utiliza um conjunto de dois indicadores técnicos, o cruzamento de linha média e a amplitude real média, para identificar sinais de cruzamento de linha média em tendências e obter uma maior taxa de vitória.
Princípios
- Utilização do indicador ATR para avaliar a volatilidade do preço do ciclo macro e confirmação de uma tendência ascendente
- Em pequenos períodos, calcular a média rápida e a média lenta, fazer mais quando a linha rápida atravessa a linha lenta, fazer vazio quando a linha rápida atravessa a linha lenta
- O indicador ATR calcula a amplitude real média do ciclo grande, determinando a tendência geral; o cruzamento da linha média determina o ponto de entrada específico no ciclo pequeno
- O indicador ATR é calculado por uma média móvel de RMA, com comprimento e suavidade ajustáveis
- O cruzamento mediano é composto por dois SMA medianos, de comprimento ajustável
Vantagens
- Indicadores ATR podem filtrar as tendências para evitar transações desnecessárias
- Pontos de conversão
- A RMA calcula o ATR para reduzir a curvatura e determinar com mais precisão os movimentos do grande ciclo
- A combinação de ambos permite evitar os tremores e aproveitar as oportunidades.
- Parâmetros ajustáveis e otimizados para diferentes variedades e períodos de tempo
- No geral, a estratégia tem uma alta taxa de sucesso e é esperada para obter ganhos estáveis.
Riscos
- ATR indica que a tendência principal está atrasada e pode ter perdido o início da tendência
- A probabilidade de que haja várias ajustes no cruzamento da linha média, mais sinais de Sell
- Parameter Tuning é muito importante, uma configuração inadequada pode levar a transações muito frequentes ou conservadoras
- Análise de dados históricos para variedades específicas para encontrar a melhor combinação de parâmetros
- Recomenda-se a abertura de posições de forma gradual, assegurando a existência de fundos suficientes e controlando as perdas individuais.
Direção de otimização
- Tente complementar ou substituir o ATR por outros indicadores, como a faixa de Bryn para determinar a força da tendência
- Os tipos de cruzamento equilátero podem ser estendidos para outros conjuntos, como EMA, indicadores de massa, etc.
- Abertura de um mecanismo de confirmação de brecha para evitar brechas falsas
- Sequência de configuração de parâmetros de otimização: ATR comprimento e suavidade > comprimento da linha média > configuração do stop loss
- Considere estratégias de gestão de fundos combinadas, como participações fixas, posições dinâmicas, etc.
- Análise do tempo de retorno em disco rígido para avaliar a estabilidade da estratégia e a retirada máxima
Resumir
Esta estratégia aproveita ao máximo as vantagens do ATR e do cruzamento da linha média, para determinar a direção da tendência e o momento específico de entrada. Pode ser adaptada a diferentes ambientes de mercado através de ajustes de parâmetros. A verificação em campo mostra que a estratégia pode obter uma maior taxa de vitória e um retorno estável.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-08-26 00:00:00
end: 2023-09-25 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/
// © Phoenix085
//@version=4
strategy("Phoenix085-Strategy_ATR+MovAvg", shorttitle="Strategy_ATR+MovAvg", overlay=true)
// // ######################>>>>>>>>>>>>Inputs<<<<<<<<<<<#########################
// // ######################>>>>>>>>>>>>Strategy Inputs<<<<<<<<<<<#########################
TakeProfitPercent = input(50, title="Take Profit %", type=input.float, step=.25)
StopLossPercent = input(5, title="Stop Loss %", type=input.float, step=.25)
ProfitTarget = (close * (TakeProfitPercent / 100)) / syminfo.mintick
LossTarget = (close * (StopLossPercent / 100)) / syminfo.mintick
len_S = input(title="Shorter MA Length", defval=8, minval=1)
len_L = input(title="Longer MA Length", defval=38, minval=1)
TF = input(defval="", title="Session TF for calc only", type=input.session,options=[""])
TF_ = "1"
if TF == "3"
TF_ == "1"
else
if TF == "5"
TF_ == "3"
else
if TF == "15"
TF_ == "5"
else
if TF == "30"
TF_ == "15"
else
if TF == "1H"
TF_ == "30"
else
if TF == "2H"
TF_ == "1H"
else
if TF == "4H"
TF_ == "3H"
else
if TF == "1D"
TF_ == "4H"
else
if TF == "1W"
TF_ == "1H"
else
if TF == "1M"
TF_ == "1W"
else
if TF =="3H"
TF_ == "2H"
Src = security(syminfo.tickerid, TF, close[1], barmerge.lookahead_on)
Src_ = security(syminfo.tickerid, TF_, close, barmerge.lookahead_off)
// ######################>>>>>>>>>>>>ATR Inputs<<<<<<<<<<<#########################
length = input(title="ATR Length", defval=4, minval=1)
smoothing = input(title="ATR Smoothing", defval="RMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"])
// //######################>>>>>>>>>>>>Custom Functions Declarations<<<<<<<<<<<#########################
// ######################>>>>>>>>>>>>ATR<<<<<<<<<<<#########################
ma_function(source, length) =>
if smoothing == "RMA"
rma(Src, length)
else
if smoothing == "SMA"
sma(Src, length)
else
if smoothing == "EMA"
ema(Src, length)
else
wma(Src, length)
ATR=ma_function(tr(true), length)
// //######################>>>>>>>>>>>>Conditions<<<<<<<<<<<#########################
ATR_Rise = ATR>ATR[1] and ATR[1]<ATR[2] and ATR[2]<ATR[3]
longCondition = crossover(sma(Src_, len_S), sma(Src_, len_L)) and sma(Src_, len_L) < sma(Src_, len_S) and (sma(Src_, len_S) < Src_[1])
shortCondition = crossunder(sma(Src_, len_S), sma(Src_, len_L)) and sma(Src_, len_L) > sma(Src_, len_S)
plot(sma(Src_, len_S), color=color.lime, transp=90)
col = longCondition ? color.lime : shortCondition ? color.red : color.gray
plot(sma(Src_, len_L),color=col,linewidth=2)
bool IsABuy = longCondition
bool IsASell = shortCondition
// // ######################>>>>>>>>>>>>Strategy<<<<<<<<<<<#########################
testStartYear = input(2015, "Backtest Start Year", minval=1980)
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month", minval=1, maxval=12)
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day", minval=1, maxval=31)
testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(9999, "Backtest Stop Year", minval=1980)
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month", minval=1, maxval=12)
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day", minval=1, maxval=31)
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
testPeriod() =>
time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
inDateRange = true
bgcolor(inDateRange ? color.green : na, 90)
// //<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<//
// // ######################>>>>>>LongEntries<<<<<<<#########################
if inDateRange and ATR_Rise and IsABuy
strategy.entry("longCondition",true,when = longCondition)
strategy.close("shortCondition")
strategy.exit("Take Profit or Stop Loss", "longCondition",trail_points = close * 0.05 / syminfo.mintick ,trail_offset = close * 0.05 / syminfo.mintick, loss = LossTarget)
// strategy.risk.max_drawdown(10, strategy.percent_of_equity)
// // ######################>>>>>>ShortEntries<<<<<<<#########################
if inDateRange and ATR_Rise and IsASell
strategy.entry("shortCondition",false,when = shortCondition)
strategy.exit("Take Profit or Stop Loss", "shortCondition",trail_points = close * 0.05 / syminfo.mintick ,trail_offset = close * 0.05 / syminfo.mintick, loss = LossTarget)
strategy.close("longCondition")