Estratégia de filtro de média móvel dupla de rompimento de tendência
ChaoZhang
Visão geral
É uma estratégia que utiliza a linha de equilíbrio e o canal de Brin para determinar a tendência, combinando a filtragem e o princípio de parada de ruptura. Pode capturar sinais em tempo hábil quando a tendência muda, reduzindo os sinais errôneos através da filtragem de linha de equilíbrio dupla e configurando paradas para controlar o risco.
Princípio da estratégia
A estratégia é composta por:
Determinação de tendências: Use o MACD para determinar as tendências de preços, distinguindo as tendências de cabeça e cabeça.
Filtragem de alcance: usa o canal de Brin para determinar o alcance das flutuações de preços e filtra os sinais que não ultrapassam o alcance.
Confirmação de dupla linha de equilíbrio: dupla linha de equilíbrio composta por EMA rápido e EMA lento, usada para confirmar um sinal de tendência. Um sinal de compra só é gerado quando há EMA rápido> EMA lento.
Mecanismo de parada de perda: define um ponto de parada de perda, que é o ponto de parada de liquidação quando o preço quebra o ponto de parada de perda na direção negativa.
A lógica de julgamento do sinal de entrada é:
- O MACD é considerado uma tendência ascendente.
- Preços de passagem no Canal de Brin
- EMA rápido acima do EMA lento
Quando as três condições acima são simultaneamente satisfeitas, um sinal de compra é gerado.
A lógica de equilíbrio é dividida em dois tipos, o equilíbrio de parada e o equilíbrio de parada. O ponto de parada é o preço de entrada multiplicado por uma certa proporção, e o ponto de parada é o preço de entrada multiplicado por uma certa proporção.
Análise de vantagens
A estratégia tem as seguintes vantagens:
- O Google Analytics é uma ferramenta de pesquisa de tendências que permite capturar mudanças de tendências em tempo real, com menos traceback.
- Melhorar a qualidade do sinal através da filtragem de sinais de erro em linha dupla.
- O mecanismo de parada de prejuízos é eficaz no controle de perdas individuais.
- Os parâmetros de otimização são grandes e podem ser ajustados para o melhor estado.
Análise de Riscos
A estratégia também apresenta alguns riscos:
- Um sinal de erro produzido durante um tremor pode causar danos.
- A configuração inadequada do ponto de parada pode causar perdas desnecessárias.
- Os parâmetros errados podem levar a uma estratégia pouco eficaz.
Os riscos podem ser otimizados e melhorados por meio de parâmetros de otimização, ajuste de posição de parada, etc.
Direção de otimização
A estratégia pode ser otimizada em várias direções:
- Ajustar o comprimento da linha de dupla média para encontrar a melhor combinação de parâmetros.
- Teste diferentes métodos de parada de danos, como parada de rastreamento, parada de vibração, etc.
- Teste de um parâmetro MACD para encontrar o melhor parâmetro.
- Otimizar automaticamente os parâmetros usando aprendizado de máquina.
- Adição de sinais de filtragem condicional adicional.
O melhor estado da estratégia pode ser encontrado testando diferentes configurações de parâmetros, avaliando a taxa de retorno e a taxa de Sharpe.
Resumir
Trata-se de uma estratégia quantitativa que utiliza o discernimento de tendências, o filtro de alcance, a confirmação de dupla equilíbrio e o pensamento de parada. É capaz de determinar a direção da tendência de forma eficaz e encontrar o equilíbrio entre a maximização de lucros e o controle de riscos.
/*backtest
start: 2022-11-20 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title="Range Filter Buy and Sell Strategies", shorttitle="Range Filter Strategies", overlay=true,pyramiding = 5)
// Original Script > @DonovanWall
// Adapted Version > @guikroth
//
// Updated PineScript to version 5
// Republished by > @tvenn
// Strategizing by > @RonLeigh
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Settings for 5min chart, BTCUSDC. For Other coin, change the parameters
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
SS = input.bool(false,"Percentage Take Profit Stop Loss")
longProfitPerc = input.float(title='LongProfit(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01
shortProfitPerc = input.float(title='ShortProfit(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01
longLossPerc = input.float(title='LongStop(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01
shortLossPerc = input.float(title='ShortStop(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01
// Color variables
upColor = color.white
midColor = #90bff9
downColor = color.blue
// Source
src = input(defval=close, title="Source")
// Sampling Period
// Settings for 5min chart, BTCUSDC. For Other coin, change the paremeters
per = input.int(defval=100, minval=1, title="Sampling Period")
// Range Multiplier
mult = input.float(defval=3.0, minval=0.1, title="Range Multiplier")
// Smooth Average Range
smoothrng(x, t, m) =>
wper = t * 2 - 1
avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), t)
smoothrng = ta.ema(avrng, wper) * m
smoothrng
smrng = smoothrng(src, per, mult)
// Range Filter
rngfilt(x, r) =>
rngfilt = x
rngfilt := x > nz(rngfilt[1]) ? x - r < nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : x - r :
x + r > nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : x + r
rngfilt
filt = rngfilt(src, smrng)
// Filter Direction
upward = 0.0
upward := filt > filt[1] ? nz(upward[1]) + 1 : filt < filt[1] ? 0 : nz(upward[1])
downward = 0.0
downward := filt < filt[1] ? nz(downward[1]) + 1 : filt > filt[1] ? 0 : nz(downward[1])
// Target Bands
hband = filt + smrng
lband = filt - smrng
// Colors
filtcolor = upward > 0 ? upColor : downward > 0 ? downColor : midColor
barcolor = src > filt and src > src[1] and upward > 0 ? upColor :
src > filt and src < src[1] and upward > 0 ? upColor :
src < filt and src < src[1] and downward > 0 ? downColor :
src < filt and src > src[1] and downward > 0 ? downColor : midColor
filtplot = plot(filt, color=filtcolor, linewidth=2, title="Range Filter")
// Target
hbandplot = plot(hband, color=color.new(upColor, 70), title="High Target")
lbandplot = plot(lband, color=color.new(downColor, 70), title="Low Target")
// Fills
fill(hbandplot, filtplot, color=color.new(upColor, 90), title="High Target Range")
fill(lbandplot, filtplot, color=color.new(downColor, 90), title="Low Target Range")
// Bar Color
barcolor(barcolor)
// Break Outs
longCond = bool(na)
shortCond = bool(na)
longCond := src > filt and src > src[1] and upward > 0 or
src > filt and src < src[1] and upward > 0
shortCond := src < filt and src < src[1] and downward > 0 or
src < filt and src > src[1] and downward > 0
CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1
// alertcondition(longCondition, title="Buy alert on Range Filter", message="Buy alert on Range Filter")
// alertcondition(shortCondition, title="Sell alert on Range Filter", message="Sell alert on Range Filter")
// alertcondition(longCondition or shortCondition, title="Buy and Sell alert on Range Filter", message="Buy and Sell alert on Range Filter")
////////////// 副
sensitivity = input(150, title='Sensitivity')
fastLength = input(20, title='FastEMA Length')
slowLength = input(40, title='SlowEMA Length')
channelLength = input(20, title='BB Channel Length')
multt = input(2.0, title='BB Stdev Multiplier')
DEAD_ZONE = nz(ta.rma(ta.tr(true), 100)) * 3.7
calc_macd(source, fastLength, slowLength) =>
fastMA = ta.ema(source, fastLength)
slowMA = ta.ema(source, slowLength)
fastMA - slowMA
calc_BBUpper(source, length, multt) =>
basis = ta.sma(source, length)
dev = multt * ta.stdev(source, length)
basis + dev
calc_BBLower(source, length, multt) =>
basis = ta.sma(source, length)
dev = multt * ta.stdev(source, length)
basis - dev
t1 = (calc_macd(close, fastLength, slowLength) - calc_macd(close[1], fastLength, slowLength)) * sensitivity
e1 = calc_BBUpper(close, channelLength, multt) - calc_BBLower(close, channelLength, multt)
trendUp = t1 >= 0 ? t1 : 0
trendDown = t1 < 0 ? -1 * t1 : 0
duoad = trendUp > 0 and trendUp > e1
kongad = trendDown > 0 and trendDown > e1
duo = longCondition and duoad
kong = shortCondition and kongad
//Alerts
plotshape(longCondition and trendUp > e1 and trendUp > 0 , title="Buy Signal", text="Buy", textcolor=color.white, style=shape.labelup, size=size.small, location=location.belowbar, color=color.new(#aaaaaa, 20))
plotshape(shortCondition and trendDown > e1 and trendDown > 0 , title="Sell Signal", text="Sell", textcolor=color.white, style=shape.labeldown, size=size.small, location=location.abovebar, color=color.new(downColor, 20))
if longCondition and trendUp > e1 and trendUp > 0
strategy.entry('Long',strategy.long, comment = "buy" )
if shortCondition and trendDown > e1 and trendDown > 0
strategy.entry('Short',strategy.short, comment = "sell" )
longlimtPrice = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPerc)
shortlimtPrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortProfitPerc)
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)
if (strategy.position_size > 0) and SS == true
strategy.exit(id="Long",comment_profit = "Profit",comment_loss = "StopLoss", stop=longStopPrice,limit = longlimtPrice)
if (strategy.position_size < 0) and SS == true
strategy.exit(id="Short",comment_profit = "Profit",comment_loss = "StopLoss", stop=shortStopPrice,limit = shortlimtPrice)