Стратегия колебания атаки тренда цены скользящего среднего объема
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия, в сочетании с подвижными средними, измеренными и шокирующими показателями, образует тройной фильтр, предназначенный для захвата средне-коротких трендов и получения лучшей прибыли в трендовых ситуациях.
Принципы
Стратегия состоит из трех основных частей:
- Показатель скользящей средней
Тренд-фильтр построен с использованием 20-дневных и 60-дневных скользящих средних индексов. При прохождении долгосрочных скользящих средних над краткосрочными скользящими средними формируется сигнал покупки; при прохождении долгосрочных скользящих средних ниже краткосрочных скользящих средних формируется сигнал продажи.
- Показатели стоимости и количества
Для определения направления денежных потоков используйте количественный показатель, рассчитанный на объем сделок, разделенный на объем сделок. Повышение количества указывает на чистый приток денежных средств, а снижение количества указывает на чистый отток денежных средств. Количественный показатель является многомерным преобразованием, которое может служить сигналом об обратном тренде.
- Показатели Брин-Бенда
Используйте 20-дневный Donchian Channel Width для вычисления параметров буринской полосы, чтобы сформировать восходящую и нисходящую орбиту. Когда цена приближается к восходящей полосе, это указывает на возможное давление на обратный курс; когда цена приближается к нисходящей полосе, это указывает на возможное возможное подъемное отскок.
Комбинируя эти три части, построить многопространственную стратегию, чтобы уловить короткую линию тренда. Когда краткосрочные движущиеся средние пересекают долгосрочную движущуюся среднюю, и количественный ценовой индикатор находится в тенденции к росту, цена только что вышла из трассы Бринского пояса, образуется сигнал покупки; когда краткосрочные движущиеся средние пересекают долгосрочную движущуюся среднюю, и количественный ценовой индикатор находится в тенденции к снижению, цена только что вышла из трассы Бринского пояса, образуется сигнал продажи.
Преимущества
Эта стратегия имеет следующие преимущества:
Трехмерная фильтрация эффективно предотвращает ложные прорывы.
В то же время, учитывая тенденции, движение капитала и перекуп, сигналы становятся более надежными.
Параметры показателя оптимизированы для различных циклов и разновидностей.
Выводы контролируемы, доходы стабильны.
Логика понятна и понятна, параметры могут быть изменены.
Риск
Однако эта стратегия также несет в себе некоторые риски:
Риск изменения тренда. Когда рынок меняет тренд, это может привести к остановке.
Отсталость в количественном и ценовом показателях. Отсталость в количественном и ценовом показателях может привести к изменению цены, что может привести к пропуску точек купли-продажи.
Трудность корректировки параметров. Различные сорта и периоды требуют корректировки параметров, иначе эффект может быть плохим.
Контроль вывода должен быть улучшен. Контроль вывода может быть дополнительно оптимизирован с помощью динамического остановки убытков или управления позицией.
Направление оптимизации
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Добавление стратегии остановки убытков, дополнительный контроль отмены путем перемещения остановки, отслеживания остановки убытков и т. Д.
Добавление модуля управления позициями, изменение размеров позиций в соответствии с динамикой волатильности рынка.
Оптимизация параметров показателя для поиска оптимального сочетания параметров в различных циклах разновидностей.
Повышение точности сигналов с помощью машинного обучения.
Вместе с эмоциональными показателями, новостной лентой и другими элементами повышается оценка внезапных событий.
Подвести итог
Стратегия использует в своем составе движущиеся средние, метрические и буринские индикаторы, чтобы лучше отслеживать тенденции на коротких и средних линиях. Более эффективная стратегия может быть достигнута путем дальнейшей оптимизации стоп-лосса, управления позициями и выбора параметров. Логика стратегии ясна и понятна, индикаторы и параметры могут быть скорректированы в соответствии с различными потребностями и обладают большой гибкостью.
/*backtest
start: 2023-10-16 00:00:00
end: 2023-11-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 29/04/2019
// 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.
//
// Secon strategy
// The Average Directional Movement Index Rating (ADXR) measures the strength
// of the Average Directional Movement Index (ADX). It's calculated by taking
// the average of the current ADX and the ADX from one time period before
// (time periods can vary, but the most typical period used is 14 days).
// Like the ADX, the ADXR ranges from values of 0 to 100 and reflects strengthening
// and weakening trends. However, because it represents an average of ADX, values
// don't fluctuate as dramatically and some analysts believe the indicator helps
// better display trends in volatile markets.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
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
fADX(Len) =>
up = change(high)
down = -change(low)
trur = rma(tr, Len)
plus = fixnan(100 * rma(up > down and up > 0 ? up : 0, Len) / trur)
minus = fixnan(100 * rma(down > up and down > 0 ? down : 0, Len) / trur)
sum = plus + minus
100 * rma(abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), Len)
ADXR(LengthADX, LengthADXR, Signal1, Signal2) =>
xADX = fADX(LengthADX)
xADXR = (xADX + xADX[LengthADXR]) / 2
pos = 0.0
pos := iff(xADXR < Signal1, 1,
iff(xADXR > Signal2, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal and Average Directional Movement Index Rating", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
LengthADX = input(title="Length ADX", defval=14)
LengthADXR = input(title="Length ADXR", defval=14)
Signal1 = input(13, step=0.01)
Signal2 = input(45, step=0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posADXR = ADXR(LengthADX, LengthADXR, Signal1, Signal2 )
pos = iff(posReversal123 == 1 and posADXR == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posADXR == -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 )