Estratégia de média móvel suavizada
Data de criação:
2023-11-06 10:29:24
última modificação:
2023-11-06 10:29:24
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Visão geral
A estratégia combina várias médias móveis diferentes para uma estratégia de acompanhamento de tendências simples. A estratégia também tem a função de filtrar o ruído.
Princípio da estratégia
A estratégia primeiro faz o alinhamento do preço de fechamento, onde você pode escolher se quer usar o preço de fechamento Heiken Ashi. Em seguida, a função smoothMA é chamada, permitindo a sobreposição de várias médias móveis suaves. A função smoothMA chama primeiro a função variante, que pode gerar vários tipos diferentes de médias móveis, como SMA, EMA, DEMA, etc. Depois que a função variante gera uma média móvel de um tipo e comprimento especificados, a smoothMA é chamada repetidamente por meio de uma retrospectiva.
Análise de vantagens
- A superposição de múltiplas médias móveis permite filtrar o ruído do mercado e identificar as tendências.
- Suporta vários tipos de médias móveis, como SMA, EMA, DEMA, etc., e pode ser usado em combinações flexíveis.
- A tecnologia Heiken Ashi é capaz de filtrar falsas brechas.
- A estratégia é simples, fácil de usar e de implementar.
- Permite personalizar o comprimento, o tipo e o número de deslizamentos de médias móveis, podendo-se otimizar os parâmetros para diferentes variedades.
Análise de Riscos
- A sobreposição de múltiplas médias móveis pode gerar um atraso, podendo perder as mudanças iniciais de tendência.
- A utilização de um simples sistema de médias móveis não é eficaz em situações de turbulência.
- Os custos de transação na transação real, sem considerar os custos de transação, reduzem a rentabilidade.
- Não foi estabelecido um limite de perda e existe o risco de expansão de perdas.
Pode-se considerar o uso de outros indicadores, como MACD, KDJ, etc., para identificar sinais de tendência com mais precisão. Optimizar os parâmetros da média móvel, reduzir o atraso.
Direção de otimização
- Pode-se experimentar combinações de médias móveis de diferentes comprimentos e tipos para encontrar o melhor parâmetro.
- Pode-se considerar a inclusão de outros indicadores tecnológicos na estratégia, formando regras de entrada e saída mais sistemáticas.
- Pode-se definir um horário de negociação para evitar que os principais eventos macroeconômicos influenciem a estratégia.
- Pode-se ajustar os parâmetros de acordo com as características da variedade para encontrar a melhor combinação de parâmetros.
- Pode-se definir o nível de stop loss e de stop loss para controlar o risco de negociação.
Resumir
A estratégia permite o acompanhamento de tendências por meio da sobreposição de múltiplas médias móveis, eliminando efetivamente o ruído do mercado. A vantagem é a simplicidade e a facilidade de uso, com a flexibilidade de ajustar os parâmetros.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2022-10-30 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Copyright (c) 2007-present Jurik Research and Consulting. All rights reserved.
// Copyright (c) 2018-present, Alex Orekhov (everget)
// Thanks to everget for code for more advanced moving averages
// Smooth Moving Average [STRATEGY] @PuppyTherapy script may be freely distributed under the MIT license.
strategy( title="Smooth Moving Average [STRATEGY] @PuppyTherapy", overlay=true )
// ---- CONSTANTS ----
lsmaOffset = 1
almaOffset = 0.85
almaSigma = 6
phase = 2
power = 2
// ---- GLOBAL FUNCTIONS ----
kama(src, len)=>
xvnoise = abs(src - src[1])
nfastend = 0.666
nslowend = 0.0645
nsignal = abs(src - src[len])
nnoise = sum(xvnoise, len)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2)
nAMA = 0.0
nAMA := nz(nAMA[1]) + nsmooth * (src - nz(nAMA[1]))
t3(src, len)=>
xe1_1 = ema(src, len)
xe2_1 = ema(xe1_1, len)
xe3_1 = ema(xe2_1, len)
xe4_1 = ema(xe3_1, len)
xe5_1 = ema(xe4_1, len)
xe6_1 = ema(xe5_1, len)
b_1 = 0.7
c1_1 = -b_1*b_1*b_1
c2_1 = 3*b_1*b_1+3*b_1*b_1*b_1
c3_1 = -6*b_1*b_1-3*b_1-3*b_1*b_1*b_1
c4_1 = 1+3*b_1+b_1*b_1*b_1+3*b_1*b_1
nT3Average_1 = c1_1 * xe6_1 + c2_1 * xe5_1 + c3_1 * xe4_1 + c4_1 * xe3_1
// The general form of the weights of the (2m + 1)-term Henderson Weighted Moving Average
getWeight(m, j) =>
numerator = 315 * (pow(m + 1, 2) - pow(j, 2)) * (pow(m + 2, 2) - pow(j, 2)) * (pow(m + 3, 2) - pow(j, 2)) * (3 * pow(m + 2, 2) - 11 * pow(j, 2) - 16)
denominator = 8 * (m + 2) * (pow(m + 2, 2) - 1) * (4 * pow(m + 2, 2) - 1) * (4 * pow(m + 2, 2) - 9) * (4 * pow(m + 2, 2) - 25)
denominator != 0
? numerator / denominator
: 0
hwma(src, termsNumber) =>
sum = 0.0
weightSum = 0.0
termMult = (termsNumber - 1) / 2
for i = 0 to termsNumber - 1
weight = getWeight(termMult, i - termMult)
sum := sum + nz(src[i]) * weight
weightSum := weightSum + weight
sum / weightSum
get_jurik(length, phase, power, src)=>
phaseRatio = phase < -100 ? 0.5 : phase > 100 ? 2.5 : phase / 100 + 1.5
beta = 0.45 * (length - 1) / (0.45 * (length - 1) + 2)
alpha = pow(beta, power)
jma = 0.0
e0 = 0.0
e0 := (1 - alpha) * src + alpha * nz(e0[1])
e1 = 0.0
e1 := (src - e0) * (1 - beta) + beta * nz(e1[1])
e2 = 0.0
e2 := (e0 + phaseRatio * e1 - nz(jma[1])) * pow(1 - alpha, 2) + pow(alpha, 2) * nz(e2[1])
jma := e2 + nz(jma[1])
variant(src, type, len ) =>
v1 = sma(src, len) // Simple
v2 = ema(src, len) // Exponential
v3 = 2 * v2 - ema(v2, len) // Double Exponential
v4 = 3 * (v2 - ema(v2, len)) + ema(ema(v2, len), len) // Triple Exponential
v5 = wma(src, len) // Weighted
v6 = vwma(src, len) // Volume Weighted
v7 = na(v5[1]) ? sma(src, len) : (v5[1] * (len - 1) + src) / len // Smoothed
v8 = wma(2 * wma(src, len / 2) - wma(src, len), round(sqrt(len))) // Hull
v9 = linreg(src, len, lsmaOffset) // Least Squares
v10 = alma(src, len, almaOffset, almaSigma) // Arnaud Legoux
v11 = kama(src, len) // KAMA
ema1 = ema(src, len)
ema2 = ema(ema1, len)
v13 = t3(src, len) // T3
v14 = ema1+(ema1-ema2) // Zero Lag Exponential
v15 = hwma(src, len) // Henderson Moving average thanks to @everget
ahma = 0.0
ahma := nz(ahma[1]) + (src - (nz(ahma[1]) + nz(ahma[len])) / 2) / len //Ahrens Moving Average
v16 = ahma
v17 = get_jurik( len, phase, power, src)
type=="EMA"?v2 : type=="DEMA"?v3 : type=="TEMA"?v4 : type=="WMA"?v5 : type=="VWMA"?v6 :
type=="SMMA"?v7 : type=="Hull"?v8 : type=="LSMA"?v9 : type=="ALMA"?v10 : type=="KAMA"?v11 :
type=="T3"?v13 : type=="ZEMA"?v14 : type=="HWMA"?v15 : type=="AHMA"?v16 : type=="JURIK"?v17 : v1
smoothMA(c, maLoop, type, len) =>
ma_c = 0.0
if maLoop == 1
ma_c := variant(c, type, len)
if maLoop == 2
ma_c := variant(variant(c ,type, len),type, len)
if maLoop == 3
ma_c := variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len)
if maLoop == 4
ma_c := variant(variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len),type, len)
if maLoop == 5
ma_c := variant(variant(variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len),type, len),type, len)
ma_c
// Smoothing HA Function
smoothHA( o, h, l, c ) =>
hao = 0.0
hac = ( o + h + l + c ) / 4
hao := na(hao[1])?(o + c / 2 ):(hao[1] + hac[1])/2
hah = max(h, max(hao, hac))
hal = min(l, min(hao, hac))
[hao, hah, hal, hac]
// ---- Main Selection ----
haSmooth = input(false, title=" Use HA as source ? " )
length = input(60, title=" MA1 Length", minval=1, maxval=1000)
maLoop = input(2, title=" Nr. of MA1 Smoothings ", minval=1, maxval=5)
type = input("EMA", title="MA Type", options=["SMA", "EMA", "DEMA", "TEMA", "WMA", "VWMA", "SMMA", "Hull", "LSMA", "ALMA", "KAMA", "ZEMA", "HWMA", "AHMA", "JURIK", "T3"])
// ---- BODY SCRIPT ----
[ ha_open, ha_high, ha_low, ha_close ] = smoothHA(open, high, low, close)
_close_ma = haSmooth ? ha_close : close
_close_smoothed_ma = smoothMA( _close_ma, maLoop, type, length)
maColor = _close_smoothed_ma > _close_smoothed_ma[1] ? color.lime : color.red
plot(_close_smoothed_ma, title= "MA - Trend", color=maColor, transp=85, linewidth = 4)
long = _close_smoothed_ma > _close_smoothed_ma[1] and _close_smoothed_ma[1] < _close_smoothed_ma[2]
short = _close_smoothed_ma < _close_smoothed_ma[1] and _close_smoothed_ma[1] > _close_smoothed_ma[2]
plotshape( short , title="Short", color=color.red, transp=80, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.small)
plotshape( long , title="Long", color=color.lime, transp=80, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)
//* Backtesting Period Selector | Component *//
//* Source: https://www.tradingview.com/script/eCC1cvxQ-Backtesting-Period-Selector-Component *//
testStartYear = input(2018, "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 = 9999 //input(9999, "Backtest Stop Year",minval=1980)
testStopMonth = 12 // input(12, "Backtest Stop Month",minval=1,maxval=12)
testStopDay = 31 //input(31, "Backtest Stop Day",minval=1,maxval=31)
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
testPeriod() => time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
if testPeriod() and long
strategy.entry( "long", strategy.long )
if testPeriod() and short
strategy.entry( "short", strategy.short )