Упрощенная стратегия скользящей средней

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-06 10:29:24
Тэги:

Обзор

Эта стратегия сочетает в себе несколько скользящих средних для реализации простой стратегии следования тренду.

Логика стратегии

Стратегия сначала сглаживает цену закрытия, с возможностью использования цены закрытия Хайкена Аши. Затем она вызывает функцию smoothMA для наложения нескольких сглаженных скользящих средних. Функция smoothMA сначала вызывает функцию варианта, которая может генерировать различные типы скользящих средних, такие как SMA, EMA, DEMA и т. Д. После того, как функция варианта генерирует указанную скользящую среднюю, smoothMA рекурсивно вызывает вариант несколько раз для наложения сглаживания. Это приводит к скользящей средней с высоким уровнем плавности.

Анализ преимуществ

Многократное наложение скользящих средних может эффективно фильтровать шум рынка и выявлять тенденции.
Поддерживает различные типы скользящих средних, такие как SMA, EMA, DEMA и т. д., позволяет гибкие комбинации.
Техника Хайкена Аши отфильтровывает ложные прорывы.
Просто и легко внедряется.
Настраиваемая длина MA, тип и время сглаживания позволяют оптимизировать для разных продуктов.

Анализ рисков

Многократное сглаживание может вызвать задержку и пропустить ранние изменения тренда.
Простая система MA борется за прибыль на различных рынках.
Не учитывает затраты на транзакции, что снижает рентабельность фактической торговли.
Нет стоп-лосса, риск увеличения потерь.

Подумайте о сочетании других индикаторов, таких как MACD, KDJ, чтобы улучшить точность сигнала. Оптимизируйте параметры MA, чтобы уменьшить задержку. Используйте разумные стоп-лосс для контроля одиночных потерь в торговле. Также контролируйте частоту торговли, чтобы минимизировать затраты на транзакции.

Руководство по оптимизации

Испытать различные длины и типы MA для лучшей комбинации.
Добавить другие технические показатели для более систематических правил входа и выхода.
Настройте торговую сессию, чтобы избежать влияния крупных событий.
Настройка параметров на основе характеристик продукта.
Установите стоп-лосс и возьмите прибыль, чтобы контролировать риски.

Резюме

Стратегия отслеживает тенденции с помощью многоуровневого наложения скользящих средних, эффективно фильтруя шум рынка. Преимущества заключаются в простоте и гибкости.

/*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 )

Больше