Estratégia de combinação de média móvel de reversão de tendência dupla
ChaoZhang
Visão geral
Esta estratégia é uma estratégia de combinação de dupla tendência inversa de média móvel. Combina a estratégia de inversão de 123 e a estratégia de média de Bill Williams, combinando os sinais de ambas as estratégias para obter um sinal de negociação mais preciso.
Princípio da estratégia
A estratégia consiste em duas partes:
123 estratégia de reversão: quando o preço de fechamento é superior ao preço de fechamento do dia anterior por dois dias consecutivos e a linha K lenta é inferior a 50 no dia 9; quando o preço de fechamento é inferior ao preço de fechamento do dia anterior por dois dias consecutivos e a linha K rápida é superior a 50 no dia 9;
Estratégia de média de Bill Williams: Calcule a média móvel de preço médio de 13, 8 e 5 dias, fazendo mais quando atravessa a média móvel de curto prazo acima da média móvel de curto prazo; faça zero quando atravessa a média móvel de longo prazo abaixo da média móvel de curto prazo.
Finalmente, se a direção do sinal de ambas as estratégias for coincidente, o sinal de negociação real será gerado, se não for coincidente, não será negociado.
Análise de vantagens
Esta estratégia, combinada com a análise de tendências duplas, pode reduzir os falsos sinais e melhorar a precisão do sinal. Além disso, a adição de médias móveis também pode filtrar parte do ruído.
Análise de Riscos
A estratégia apresenta os seguintes riscos:
- Sinais de dupla filtragem podem levar a perda de melhores oportunidades de negociação
- A configuração inadequada da combinação de médias móveis pode confundir as tendências do mercado
- A estratégia de inversão em si é um risco de perda
Pode-se reduzir o risco por meio de ajustes nos parâmetros da média móvel ou otimização da lógica de entrada e saída.
Direção de otimização
A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:
- Teste combinações de médias móveis de diferentes parâmetros para encontrar o melhor parâmetro
- Aumentar a estratégia de stop loss para evitar grandes perdas
- Indicadores de transmissão combinados para identificar a qualidade do sinal
- Parâmetros de otimização automática usando métodos de aprendizagem de máquina
Resumir
Esta estratégia integra o julgamento de tendências duplas com o indicador de médias móveis, que pode filtrar efetivamente os sinais de ruído e melhorar a precisão das decisões de negociação. Mas também existe um certo risco, que requer o teste e a otimização contínuos da lógica de entrada e saída, para que os lucros fiquem estáveis no mercado real.
/*backtest
start: 2023-10-28 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
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// Copyright by HPotter v1.0 18/06/2019
// This is combo strategies for get
// a cumulative signal. Result signal will return 1 if two strategies
// is long, -1 if all strategies is short and 0 if signals of strategies is not equal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This indicator calculates 3 Moving Averages for default values of
// 13, 8 and 5 days, with displacement 8, 5 and 3 days: Median Price (High+Low/2).
// The most popular method of interpreting a moving average is to compare
// the relationship between a moving average of the security's price with
// the security's price itself (or between several moving averages).
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
BillWilliamsAverages(LLength, MLength,SLength, LOffset,MOffset, SOffset ) =>
xLSma = sma(hl2, LLength)[LOffset]
xMSma = sma(hl2, MLength)[MOffset]
xSSma = sma(hl2, SLength)[SOffset]
pos = 0
pos := iff(close < xSSma and xSSma < xMSma and xMSma < xLSma, -1,
iff(close > xSSma and xSSma > xMSma and xMSma > xLSma, 1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Bill Williams Averages. 3Lines", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LLength = input(13, minval=1)
MLength = input(8,minval=1)
SLength = input(5,minval=1)
LOffset = input(8,minval=1)
MOffset = input(5,minval=1)
SOffset = input(3,minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posBillWilliamsAverages = BillWilliamsAverages(LLength, MLength,SLength, LOffset, MOffset, SOffset)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posBillWilliamsAverages == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posBillWilliamsAverages == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )