Стратегия многопериодной динамической скользящей средней
ChaoZhang
Эта стратегия позволяет генерировать торговые сигналы, динамически выбирая различные типы скользящих средних и комбинируя их с несколькими временными циклами.
Стратегический принцип
Эта стратегия позволяет выбрать пять показателей скользящих средних, SMA, EMA, TEMA, WMA, HMA, и установить продолжительность цикла средней линии. Стратегия будет рисовать различные типы средней линии в зависимости от выбранной динамики.
В частности, стратегия сначала определяет период отсчета в зависимости от входных параметров. Затем вычисляется пять средних показателей:
- SMA (простая скользящая средняя)
- EMA - это скользящая средняя
- TEMA Трехзначная скользящая средняя
- WMA - весовая скользящая средняя
- HMA Hull Moving Average (движущаяся средняя)
В зависимости от выбора, нарисуйте соответствующую среднюю линию. Когда цена закрытия выше средней, сделайте больше; когда цена закрытия ниже средней, сделайте пустоту.
Эта стратегия позволяет использовать различные типы средних линий в комбинации, чтобы сгладить данные о ценах, отфильтровать рыночный шум и создать более надежный торговый сигнал. При этом разрешается настраивать продолжительность средних циклов, чтобы торговать по тенденциям разных циклов.
Стратегические преимущества
- Комбинированное использование нескольких среднелинейных показателей, высокая надежность
- Настраиваемый равнолинейный цикл для различных циклов
- Динамический переключатель равнолинейного типа, гибкий параметр оптимизации
- Простые, интуитивно понятные стратегии отслеживания тенденций, которые легко реализовать
Стратегический риск
- Средняя линия отстает и может пропустить переломный момент
- Фиксированные параметры легко пересоединяются, эффект фиксированного диска может быть слабее отслеживания
- На многоразовом этапе активное увеличение, на пустом этапе активное освобождение, легко влияет на эффективность использования средств
Снижение риска может быть достигнуто путем оптимизации:
- В сочетании с другими показателями, чтобы определить тенденции и определить более точные сроки поступления
- Параметры оптимизации на твердом диске, адаптация среднелинейного цикла к различным рыночным условиям
- Оптимизация управления позициями, адекватная корректировка позиций в зависимости от размера капитала и контроля риска
Направление оптимизации
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих направлениях:
- Добавление фильтров на другие показатели для создания более стабильных торговых сигналов
Например, можно добавить индикатор количественной мощности, который будет генерировать торговые сигналы только в случае увеличения объема торгов, отфильтровывая некоторые ложные прорывы.
- Оптимизация логики выхода в игру
Можно установить канал, который будет открыт только в том случае, если цена прорвет канал; установить стоп-линию, когда цена достигнет стоп-линии. Это может уменьшить ненужные потери.
- Динамическая корректировка среднелинейного цикла
В зависимости от динамики рыночных условий можно корректировать средний цикл, использовать средний длительный период, когда тенденция более очевидна, использовать средний короткий период при сворачивании.
- Оптимизация стратегии управления капиталом
Размер позиции может быть скорректирован в зависимости от ситуации с выводом, уменьшение позиции при выводе, умеренное увеличение позиции при прибыли.
Подвести итог
Эта стратегия, используя в сочетании различные показатели средней линии, в сочетании с несколькими временными циклами, образует более стабильный эффект отслеживания тенденций. Есть большой простор для оптимизации стратегии, которая может быть улучшена с точки зрения фильтрации входа, выхода из игры, оптимизации параметров и т. Д., Чтобы стратегия получила лучший эффект на диске.
/*backtest
start: 2022-10-20 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("MA_strategy ", shorttitle="MA_strategy", overlay=true, initial_capital=100000)
qty = input(100000000, "Buy quantity")
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testStartHour = input(0, "Backtest Start Hour")
testStartMin = input(0, "Backtest Start Minute")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,testStartHour,testStartMin)
testStopYear = input(2099, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(1, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? #00FF00 : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=97)
testPeriod() =>
time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
ma1 = input( "SMA",title="Select MA", options=["SMA", "EMA","TEMA", "WMA","HMA"])
len1 = input(7, minval=1, title="Period")
s=sma(close,len1)
e=ema(close,len1)
xEMA1 = ema(close, len1)
xEMA2 = ema(xEMA1, len1)
xEMA3 = ema(xEMA2, len1)
t = 3 * xEMA1 - 3 * xEMA2 + xEMA3
f_hma(_src, _length)=>
_return = wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
h = f_hma(close, len1)
w = wma(close, len1)
ma = ma1 == "SMA"?s:ma1=="EMA"?e:ma1=="WMA"?w:ma1=="HMA"?h:ma1=="TEMA"?t:na
buy= close>ma
sell= close<ma
alertcondition(buy, title='buy', message='buy')
alertcondition(sell, title='sell', message='sell')
ordersize=floor(strategy.equity/close)
if testPeriod()
strategy.entry("long",strategy.long,ordersize,when=buy)
strategy.close("long", when = sell )