Estratégia de Razão Média Móvel de Cadeia Filtrada de Tendência Dupla
Data de criação:
2023-12-28 17:37:14
última modificação:
2023-12-28 17:37:14
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Visão geral
Esta estratégia é baseada em uma estratégia de acompanhamento de tendências baseada em um indicador de dupla média móvel, combinado com um filtro de Bryn e um indicador de dupla filtragem de tendências, usando um mecanismo de saída em cadeia. A estratégia visa usar o indicador de média móvel para identificar a direção da tendência da linha média e longa, escolher o melhor local de entrada quando a direção da tendência é clara e configurar um mecanismo de parada e parada para bloquear os lucros e reduzir os prejuízos.
Princípio da estratégia
- Calcule a média móvel rápida (linha de 10 dias) e a média móvel lenta (linha de 50 dias) e calcule a proporção entre elas, conhecida como taxa de média móvel de preço. Esta taxa pode identificar efetivamente as mudanças na tendência de linha longa nos preços.
- Converta a média móvel do preço em uma porcentagem, ou seja, a força relativa da taxa atual em um período de tempo anterior. Esta porcentagem é definida como um oscilante.
- Quando o oscilador atravessa o limiar de compra definido ((10), gera um sinal de compra, e quando o limiar de venda é definido ((90), gera um sinal de venda, seguindo a tendência.
- O indicador de largura de banda de Brin é usado para filtrar os sinais de negociação e para operar quando a faixa de Brin se estreita.
- O indicador de filtragem de tendência dupla é usado para gerar um sinal de compra somente quando o preço está no canal de tendência ascendente e um sinal de venda somente quando o preço está no canal de tendência descendente, evitando assim a operação de contracorrente.
- A configuração de mecanismos de saída em cadeia, incluindo stop, stop loss e combinação de saída, pode prever várias condições de saída, priorizando a saída com o maior lucro.
Vantagens estratégicas
- Mecanismo de filtragem de tendências duplas, para determinar com segurança a direção das tendências dominantes e evitar operações de contracorrente.
- O índice de proporção de média móvel é mais eficaz para determinar a mudança de tendência do que uma média móvel única.
- O indicador de largura de banda de Brin é eficaz para identificar os períodos de baixa volatilidade do mercado, quando os sinais de negociação são mais confiáveis.
- O mecanismo de saída em cadeia é mais estável e maximiza todos os lucros.
Riscos e soluções
- Quando não há uma tendência óbvia na situação de choque, ocorrem mais sinais errados e reversões. A solução é a combinação de filtragem de largura de banda de Brin e operação de contração.
- Quando há uma reversão de tendência evidente, a média móvel produz um atraso e não é possível distinguir o sinal de reversão no primeiro momento. A solução é reduzir adequadamente o parâmetro de ciclo da média móvel.
- Quando ocorre uma lacuna de salto aéreo, o ponto de parada pode ser atingido instantaneamente, causando um grande prejuízo. A solução é o parâmetro de liberação apropriada do ponto de parada.
Direção de otimização da estratégia
- Optimização de parâmetros. Pode-se fazer testes de extremo para extremo com o ciclo da média móvel, os pontos de compra e venda do oscilador, os parâmetros da faixa de Bryn e os parâmetros de filtragem de tendência para encontrar a melhor combinação de parâmetros.
- Incorporação de outros indicadores. Pode-se considerar a inclusão de outros indicadores de reversão de tendência, como indicadores KD, MACD, etc., para melhorar a precisão da estratégia.
- Aprendizagem de máquina │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
Resumir
Esta estratégia combina o uso de uma dupla média móvel e um indicador de correlação para determinar a direção da tendência da linha média, encontrar o melhor ponto de entrada após a confirmação da tendência e configurar um mecanismo de saída em cadeia para bloquear os lucros, com alta confiabilidade e eficácia. A estratégia pode ser melhorada e aumentar a rentabilidade através da otimização de parâmetros, adicionando outros indicadores de julgamento auxiliares e aprendizado de máquina.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-12-20 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Premium MA Ratio Strategy", overlay = true)
// Input: Adjustable parameters for Premium MA Ratio
fast_length = input(10, title = "Fast MA Length")
slow_length = input(50, title = "Slow MA Length")
oscillator_threshold_buy = input(10, title = "Oscillator Buy Threshold")
oscillator_threshold_sell = input(90, title = "Oscillator Sell Threshold")
// Input: Adjustable parameters for Bollinger Bands
bb_length = input(20, title = "Bollinger Bands Length")
bb_source = input(close, title = "Bollinger Bands Source")
bb_deviation = input(2.0, title = "Bollinger Bands Deviation")
bb_width_threshold = input(30, title = "BB Width Threshold")
use_bb_filter = input(true, title = "Use BB Width Filter?")
// Input: Adjustable parameters for Trend Filter
use_trend_filter = input(true, title = "Use Trend Filter?")
trend_filter_period_1 = input(50, title = "Trend Filter Period 1")
trend_filter_period_2 = input(200, title = "Trend Filter Period 2")
use_second_trend_filter = input(true, title = "Use Second Trend Filter?")
// Input: Adjustable parameters for Exit Strategies
use_exit_strategies = input(true, title = "Use Exit Strategies?")
use_take_profit = input(true, title = "Use Take Profit?")
take_profit_ticks = input(150, title = "Take Profit in Ticks")
use_stop_loss = input(true, title = "Use Stop Loss?")
stop_loss_ticks = input(100, title = "Stop Loss in Ticks")
use_combined_exit = input(true, title = "Use Combined Exit Strategy?")
combined_exit_ticks = input(50, title = "Combined Exit Ticks")
// Input: Adjustable parameters for Time Filter
use_time_filter = input(false, title = "Use Time Filter?")
start_hour = input(8, title = "Start Hour")
end_hour = input(16, title = "End Hour")
// Calculate moving averages
fast_ma = sma(close, fast_length)
slow_ma = sma(close, slow_length)
// Calculate the premium price moving average ratio
premium_ratio = fast_ma / slow_ma * 100
// Calculate the percentile rank of the premium ratio
percentile_rank(src, length) =>
rank = 0.0
for i = 1 to length
if src > src[i]
rank := rank + 1.0
percentile = rank / length * 100
// Calculate the percentile rank for the premium ratio using slow_length periods
premium_ratio_percentile = percentile_rank(premium_ratio, slow_length)
// Calculate the oscillator based on the percentile rank
oscillator = premium_ratio_percentile
// Dynamic coloring for the oscillator line
oscillator_color = oscillator > 50 ? color.green : color.red
// Plot the oscillator on a separate subplot as a line
hline(50, "Midline", color = color.gray)
plot(oscillator, title = "Oscillator", color = oscillator_color, linewidth = 2)
// Highlight the overbought and oversold areas
bgcolor(oscillator > oscillator_threshold_sell ? color.red : na, transp = 80)
bgcolor(oscillator < oscillator_threshold_buy ? color.green : na, transp = 80)
// Plot horizontal lines for threshold levels
hline(oscillator_threshold_buy, "Buy Threshold", color = color.green)
hline(oscillator_threshold_sell, "Sell Threshold", color = color.red)
// Calculate Bollinger Bands width
bb_upper = sma(bb_source, bb_length) + bb_deviation * stdev(bb_source, bb_length)
bb_lower = sma(bb_source, bb_length) - bb_deviation * stdev(bb_source, bb_length)
bb_width = bb_upper - bb_lower
// Calculate the percentile rank of Bollinger Bands width
bb_width_percentile = percentile_rank(bb_width, bb_length)
// Plot the Bollinger Bands width percentile line
plot(bb_width_percentile, title = "BB Width Percentile", color = color.blue, linewidth = 2)
// Calculate the trend filters
trend_filter_1 = sma(close, trend_filter_period_1)
trend_filter_2 = sma(close, trend_filter_period_2)
// Strategy logic
longCondition = crossover(premium_ratio_percentile, oscillator_threshold_buy)
shortCondition = crossunder(premium_ratio_percentile, oscillator_threshold_sell)
// Apply Bollinger Bands width filter if enabled
if (use_bb_filter)
longCondition := longCondition and bb_width_percentile < bb_width_threshold
shortCondition := shortCondition and bb_width_percentile < bb_width_threshold
// Apply trend filters if enabled
if (use_trend_filter)
longCondition := longCondition and (close > trend_filter_1)
shortCondition := shortCondition and (close < trend_filter_1)
// Apply second trend filter if enabled
if (use_trend_filter and use_second_trend_filter)
longCondition := longCondition and (close > trend_filter_2)
shortCondition := shortCondition and (close < trend_filter_2)
// Apply time filter if enabled
if (use_time_filter)
longCondition := longCondition and (hour >= start_hour and hour <= end_hour)
shortCondition := shortCondition and (hour >= start_hour and hour <= end_hour)
// Generate trading signals with exit strategies
if (use_exit_strategies)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = longCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = shortCondition)
// Define unique exit names for each order
buy_take_profit_exit = "Buy Take Profit"
buy_stop_loss_exit = "Buy Stop Loss"
sell_take_profit_exit = "Sell Take Profit"
sell_stop_loss_exit = "Sell Stop Loss"
combined_exit = "Combined Exit"
// Exit conditions for take profit
if (use_take_profit)
strategy.exit(buy_take_profit_exit, from_entry = "Buy", profit = take_profit_ticks)
strategy.exit(sell_take_profit_exit, from_entry = "Sell", profit = take_profit_ticks)
// Exit conditions for stop loss
if (use_stop_loss)
strategy.exit(buy_stop_loss_exit, from_entry = "Buy", loss = stop_loss_ticks)
strategy.exit(sell_stop_loss_exit, from_entry = "Sell", loss = stop_loss_ticks)
// Combined exit strategy
if (use_combined_exit)
strategy.exit(combined_exit, from_entry = "Buy", loss = combined_exit_ticks, profit = combined_exit_ticks)