Скользящая средняя три мушкетера количественная торговая стратегия
Дата создания:
2023-11-24 13:52:42
Последнее изменение:
2023-11-24 13:52:42
Копировать:
0
Количество просмотров:
674
ChaoZhang
1
Подписаться
1617
Подписчики
Описание: Эта стратегия является типичной технической аналитической стратегией, использующей несколько часто используемых среднелинейных показателей EMA, а также вспомогательные показатели, такие как RSI, MACD, PSR, для формирования правил входа и остановки убытков с помощью комбинации различных периодических среднелинейных конфигураций и индикаторных сигналов.
Принцип стратегии: в основе этой стратегии лежит 5, 9, 21 дневная средняя линия. Когда короткопериодическая средняя линия пересекает длиннопериодическую среднюю линию, она становится выигрышной, а когда она пересекает длиннопериодическую среднюю линию, она становится пустой. Кроме того, в сочетании с RSI-индикатором определяется перепродажа, MACD-индикатор определяет тренд, PSR-индикатор определяет сопротивление поддержки для комбинированной торговли.
Анализ преимуществ стратегии:
- Средняя линия является четким и интуитивно понятным индикатором, который позволяет легко определить направление тренда.
- RSI может эффективно идентифицировать сверхпокупки и сверхпродажи, MACD определяет длинные и короткие тенденции, PSR находит ключевые цены, и комбинация индикаторов дополняет друг друга.
- Гибкость в установке множества игровых правил и параметров
- Существует множество оптимальных комбинаций показателей и параметров, которые можно постоянно корректировать и оптимизировать в соответствии с рынком.
Анализ рисков:
- Краткоциклические операции затрудняют понимание основных тенденций и рискуют пропустить обратный ход.
- Неправильная настройка параметров может привести к слишком большому количеству ложных или пропущенных сигналов.
- Показатели чисто технического характера легко могут быть использованы арбитражными организациями, что приводит к убыткам.
- В результате землетрясения, в результате которого произошли сильные землетрясения, они могут быть повреждены.
Что делать?
- Применение методов, описанных в статье, поможет уменьшить вероятность возникновения негативных последствий.
- Оптимизация комбинации параметров, установка стоп-лосс, контроль риска.
- Следите за высоким отклонением и возможностью отскока на низком уровне
Направление оптимизации:
- Настройка среднелинейных параметров для тестирования оптимальных комбинаций.
- Добавить другие вспомогательные индикаторы фильтрации сигналов.
- Повышение вероятности определения показателей машинного обучения.
- Улучшение точности сигналов в сочетании с изменением объема транзакций.
- Повышение стратегий по предотвращению убытков.
Резюме: Стратегия включает в себя множество сигналов вспомогательных индикаторов, используя преимущества среднелинейных индикаторов, чтобы использовать возможности коротких низких покупок и высоких продаж. Благодаря оптимизации параметров и комбинации индикаторов можно постоянно повышать эффективность стратегии, но необходимо умеренно контролировать частоту и риск операций, чтобы предотвратить одноразовые потери, которые слишком сильно влияют на общую прибыль.
||
Overview: This strategy is a typical technical analysis strategy that utilizes several common moving average indicators like EMA and auxiliary indicators like RSI, MACD, PSR to form entry and stop loss rules for finding low buy high sell opportunities.
Principle: The core of this strategy is the 5, 9, 21 day moving averages. When the short period MA crosses over the long period one, it signals an uptrend; when the short period MA crosses below the long period one, it signals a downtrend. In addition, RSI is used to determine overbought and oversold levels, MACD to judge the trend, PSR to identify support and resistance for combo trading. The background color shows market sentiment to assist trend judgment. The parameters are customizable for configuring entry rules.
Advantages:
- MA indicators give clear trend direction.
- RSI effectively spots overbought/oversold levels, MACD judges short-long trend, PSR finds key price levels. The indicators are complementary.
- Flexible entry rules and parameter settings.
- Many optimizable indicators and parameter combinations adaptable to varying market conditions.
Risks:
- Short-term operations may fail to capture major trend and miss reversals.
- Improper parameter configuration can lead to too many false signals or missing good signals.
- Pure technical indicators are susceptible to manipulation by arbitrageurs causing losses.
- Prone to being stopped out in high volatile markets.
Solutions:
- Capture mid-long term trend appropriately to avoid trading against major trend.
- Optimize parameters, use stop loss to control risks.
- Watch out the possibilities of pullback from highs and bounce from lows.
Optimization:
- Fine tune MA parameters for best combo.
- Add more indicators to filter signals.
- Increase machine learning metrics for probability estimate.
- Combine volume changes to enhance signal accuracy.
- Add stop loss to restrict loss expansion.
Summary: This strategy integrates multiple auxiliary signals, leverages the strength of MA indicators to identify short-term low buy high sell chances. Parameters and indicators combinations may be optimized continuously to improve strategy efficacy, but operation frequency and risks should be moderated to prevent oversized single trade loss from eroding overall profitability.
[/trans]
Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-08-08 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("f.society v7", title="f.society v7", overlay=true)
//@Author: rick#1414
// -----------------------------------------------------
// f.society : Pone 3EMA: 5, 9, 21, 50, 100, 200, SAR,
// velas azules en sobreventa y velas moradas sobre compra
// SAR 0.02, 0.02, 0.2 , Bandas de Bollinger
// estrategia de compra y venta con rsi, macd o psr
// color de fondo: ema, rsi (color azul sobreventa 35, 25 (mas intenso))
// -----------------------------------------------------
// Como agregar a Trading view:
// 1 Cerrar todos los otros indicadores antes de añadirlo
// 2. Ir a la página de inicio TradingView.com
// 3. En la parte inferior, haga clic en Editor Pine // ver imagen: // https://cdn.discordapp.com/attachments/407267549047422976/407393815112974336/unknown.png
// 4. borrar todo el texo y reemplazar con todo el contenido de este archivo
// 5. Pulse el botón "Añadir a trazar" (Add to graph)
// -----------------------------------------------------
// revisar opciones de on y off segun indicadores deseados
// https://cdn.discordapp.com/attachments/405885820114042883/412115277883506700/unknown.png
// se puede cambiar la estrategia desde este menu desplegable para señales buy/sell
// Options
estrategia = input(defval="rsi", title = "Strategy", options=["ema","rsi","macd","psr","off","BB","ema5"])
in_bkcolor = input(defval="rsi", title = "background color", options=["ema","rsi","macd","psr","off","exchange","BB","ema5"])
e5 = input(title="Show ema5?", type=bool, defval=false)
e9 = input(title="Show ema9?", type=bool, defval=true)
e21 = input(title="Show ema21?", type=bool, defval=true)
e50 = input(title="Show ema50?", type=bool, defval=false)
e100 = input(title="Show ema100?", type=bool, defval=false)
e200 = input(title="Show ema200", type=bool, defval=true)
in_rsi = input(title="Color oversold and overbought bars?", type=bool, defval=true)
in_sar = input(title="Show Parabolic Sar", type=bool, defval=true)
in_bb = input(title="Show Bollinger Bands?", type=bool, defval=true)
sd = input(false, title="Show Daily Pivots?")
linew = input(1, title="linewidth", minval=0)
sarw = input(1, title="sar points width", minval=0)
ovs = input(40, title="oversold rsi", minval=0)
ovb = input(65, title="overbought rsi", minval=0)
//pf = input(false,title="Show Filtered Pivots")
pf=false
// 3 ema
src = close // input(close, title="Source")
//len9 = input(9, minval=1, title="ema9 Length")
//len21 = input(21, minval=1, title="ema21 Length")
//len200 = input(200, minval=1, title="ema200 Length")
len5=5
len9=9
len21=21
len50=50
len100=100
len200=200
ema5 = ema(src, len5)
ema9 = ema(src, len9)
ema21 = ema(src, len21)
ema50= ema(src, len50)
ema100 = ema(src, len100)
ema200 = ema(src, len200)
plot(e5? ema5 : na, title="EMA5", linewidth=linew, color=purple)
plot(e9? ema9 : na, title="EMA9", linewidth=linew, color=blue)
plot(e21? ema21 : na, title="EMA21", linewidth=linew, color=red)
plot(e50? ema50 : na, title="EMA50", linewidth=linew, color=green)
plot(e100? ema100 : na, title="EMA100", linewidth=linew, color=lime)
plot(e200? ema200 : na, title="EMA200", linewidth=linew, color=yellow)
// RSI Color
//lenR = input(14, minval=1, title="RSI Length")
lenR=14
//up = rma(max(change(src), 0), lenR)
//down = rma(-min(change(src), 0), lenR)
//vrsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
vrsi=rsi(close,lenR)
//plot(vrsi,title="vrsi")
oversold = vrsi < ovs
overbought = vrsi > ovb
barcolor(in_rsi? oversold? #0000FF : overbought? #ff00ff:na : na)
// SAR
plot(in_sar? sar(0.02, 0.02, 0.2): na, style=cross, linewidth=sarw, color=blue, title="sar")
// BB
//length = input(20, title="Bollinger length", minval=1)
length=20
//mult = input(2.0, title="Bollinger stdDev", minval=0.001, maxval=50)
mult=2.0
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
plot(in_bb? basis :na, color=red, linewidth=linew, title="BB basis")
p1 = plot(in_bb? upper :na, color=blue, linewidth=linew, title="BB upper")
p2 = plot(in_bb? lower :na, color=blue, linewidth=linew, title="BB lower")
fill(p1, p2)
//background
bgcolor(in_bkcolor=="exchange"? #0000FF40 : in_bkcolor=="rsi"? vrsi < (ovs-15) ? #0000FF50 : vrsi < ovs ? #0000FF30 :( vrsi < ovb ? #ff00ff10 : #ff00ff20): in_bkcolor=="ema"?(ema9>ema21?#ff00ff10 : #0000FF20):in_bkcolor=="BB"?(lower>close?#ff00ff10 : close>upper?#0000FF20:#ff00ff10): in_bkcolor=="ema5"?(ema5>ema21?#ff00ff10 : #0000FF20):na)
// Strategy
if estrategia == "ema"
strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(ema9,ema21) ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(ema21,ema9))
else
if estrategia =="rsi"
strategy.entry("buy", true, 1, when= vrsi <ovs),
strategy.entry("sell", false, 1, when = vrsi > ovb or crossover(close,upper))
else
if estrategia =="macd"
[macdLine, signalLine, histLine] = macd(close, 12, 26, 9),
//bgcolor(macdLine > signalLine ? #98c8ff : #ff8b94),
strategy.entry("buy", true, 1, when= macdLine>=signalLine ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = macdLine<signalLine)
else
if estrategia=="psr"
leftBars = 4 //input(4)
rightBars = 2 //input(2)
swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = pivotlow(leftBars, rightBars)
swh_cond = not na(swh)
hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]
le = false
le := swh_cond ? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])
if (le)
strategy.entry("buy", strategy.long, comment="buy", stop=hprice + syminfo.mintick)
swl_cond = not na(swl)
lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]
se = false
se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])
if (se)
strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sell", stop=lprice - syminfo.mintick)
else
if estrategia=="BB"
strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(lower,close) ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(close,upper))
else
if estrategia=="ema5"
strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(ema5,ema21) ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(ema21,ema5))
// pivots
// Classic Pivot
pivot = (high + low + close ) / 3.0
// Filter Cr
bull= pivot > (pivot + pivot[1]) / 2 + .0025
bear= pivot < (pivot + pivot[1]) / 2 - .0025
// Classic Pivots
r1 = pf and bear ? pivot + (pivot - low) : pf and bull ? pivot + (high - low) : pivot + (pivot - low)
s1 = pf and bull ? pivot - (high - pivot) : pf and bear ? pivot - (high - low) : pivot - (high - pivot)
r2 = pf ? na : pivot + (high - low)
s2 = pf ? na : pivot - (high - low)
//Pivot Average Calculation
smaP = sma(pivot, 3)
//Daily Pivots
dtime_pivot = request.security(syminfo.tickerid, 'D', pivot[1])
dtime_pivotAvg = request.security(syminfo.tickerid, 'D', smaP[1])
dtime_r1 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', r1[1])
dtime_s1 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', s1[1])
dtime_r2 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', r2[1])
dtime_s2 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', s2[1])
offs_daily = 0
plot(sd and dtime_pivot ? dtime_pivot : na, title="Daily Pivot",style=line, color=fuchsia,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_r1 ? dtime_r1 : na, title="Daily R1",style=line, color=#DC143C,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_s1 ? dtime_s1 : na, title="Daily S1",style=line, color=lime,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_r2 ? dtime_r2 : na, title="Daily R2",style=line, color=maroon,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_s2 ? dtime_s2 : na, title="Daily S2",style=line, color=#228B22,linewidth=linew)
// References:
// get number of bars since last green bar
//plot(barssince(close >= open), linewidth=3, color=blue)
//bgcolor(close < open ? #ff8b94 : #98c8ff , transp=10)
//http://www.color-hex.com/
// #98c8ff light blue
// #ff8b94 red #b21c0e
// #7d1d90 purple
// #0029ff blue
// #fffa86 yellow