Скритая адаптивная стратегия длинной линии SMA

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-24 14:26:37
Тэги:

img

Обзор

Эта стратегия генерирует долгосрочные входные сигналы путем сочетания 3 простых скользящих средних (SMA) разных периодов с адаптивной скользящей средней Кауфмана. Она генерирует сигналы покупки, когда более короткий период SMA пересекает более длинные периоды SMA. Кроме того, стратегия также включает цвет свечи для определения основного тренда, генерируя сигналы покупки только во время восходящих трендов, чтобы избежать ложных прорывов.

Логика стратегии

Стратегия использует 3 SMA разных периодов, включая SMA 4, SMA 9 и SMA 18. Кроссоверные комбинации этих 3 SMA являются классическими индикаторами для оценки направления тренда.

Для фильтрации ложных прорывов также вводится адаптивная скользящая средняя Кауфмана. Только когда цена закрытия выше адаптивной скользящей средней, то есть в восходящем тренде, золотые крестовые сигналы SMA вступают в силу для запуска длинных позиций.

Кроме того, 100-периодный SMA используется для определения основного тренда. Когда цены пересекают 100-периодный SMA, это подтверждает, что начался восходящий тренд. Стратегия производит сигналы покупки только во время основных восходящих тенденций.

Подводя итог, долгосрочные сигналы вступления в эту стратегию исходят из сочетания:

  1. SMA 4 пересекает SMA 9, а SMA 9 пересекает SMA 18, образуя краткосрочные золотые пересечения SMA

  2. Цена закрытия выше адаптивной скользящей средней Кауфмана, в восходящем тренде

  3. Цены пересекают 100-периодный СМА, подтверждая основной восходящий тренд

Когда все 3 условия выполнены одновременно, генерируются длинные сигналы входа.

Анализ преимуществ

К основным преимуществам этой стратегии относятся:

  1. Использование тройного SMA для определения тенденций может эффективно фильтровать шум и повышать надежность сигнала

  2. Введение адаптивной скользящей средней позволяет избежать ложных прорывов при отсутствии четкой тенденции.

  3. Включение основной оценки тренда увеличивает вероятность получения прибыли, избегая неоднократного открытия позиций во время движений в диапазоне

  4. Долгосрочные и краткосрочные пересечения SMA формируют длинные сигналы, которые фиксируют большие движения тренда.

  5. Подходит для высокой периодичности, таких как 4-часовые или ежедневные уровни, с более надежными сигналами

Анализ рисков

Эта стратегия также сопряжена с некоторыми рисками:

  1. В качестве долгосрочной стратегии, не способной своевременно реализовать прибыль, с определенными рисками снижения

  2. Относительно небольшое количество сигналов входа, может пропустить некоторые подъемы

  3. Конфликтные краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные тенденции могут генерировать ошибочные сигналы

Можно использовать следующие методы оптимизации:

  1. Сокращение среднесрочных и долгосрочных периодов SMA с целью увеличения возможностей выхода

  2. Добавить другие вспомогательные показатели, такие как объем, чтобы подтвердить надежность тренда

  3. Использовать разумные остановки для разумного контроля за извлечениями

Руководство по оптимизации

Существует дополнительное пространство для оптимизации этой стратегии:

  1. Проверить больше периодов сочетания SMA для поиска оптимальных параметров

  2. Включить подтверждение объема для предотвращения ложных прорывов

  3. Добавление показателей волатильности к фильтру записей во время сильных колебаний

  4. Внедрение алгоритмов машинного обучения для адаптивного определения оптимальных параметров

  5. Добавьте индикаторы настроения, чтобы избежать позиций во время паники или эйфории на рынке

Заключение

Эта стратегия формирует сигналы длинной линии через несколько пересечений SMA, в сочетании с адаптивными скользящими средними и основными определениями тренда. Она может получить значительную прибыль во время движений тренда со стабильной логикой и сильными практическими результатами. Но есть также риски, которые необходимо уменьшить путем дальнейшей оптимизации. Как долгосрочная стратегия держания позиций, она подходит для инвесторов с терпением и возможностями контроля рисков.


/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-11-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Wielkieef


//@version=5
strategy(title='twisted SMA strategy [4h] ', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)

src = close

Length1 = input.int(4, title='  1-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length2 = input.int(9, title='  2-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length3 = input.int(18, title='  3-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
SMA2 = ta.sma(close, Length2)
SMA3 = ta.sma(close, Length3)

Long_ma = SMA1 > SMA2 and SMA2 > SMA3
Short_ma = SMA1 < SMA2 and SMA2 < SMA3

LengthMainSMA = input.int(100, title='  SMA Lenght', minval=1)

SMAas = ta.sma(src, LengthMainSMA)

//  Powered Kaufman Adaptive Moving Average by alexgrover (modificated by Wielkieef)
lengthas = input.int(25, title='    Lenght')
sp = input.bool(true, title='  Self Powered')

er = math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas)
pow = sp ? 1 / er : 2
per = math.pow(math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas), pow)
a = 0.
a := per * src + (1 - per) * nz(a[1], src)
mad4h = 0.
a_f = a / a[1] > .999 and a / a[1] < 1.001

///.

Bar_color = close > SMAas ? color.green : Long_ma ? color.blue : Short_ma ? color.maroon : color.gray

barcolor(color=Bar_color)

long_cond = Long_ma and SMAas < close and not a_f
  
long_stop = Short_ma 

if  long_cond
    strategy.entry('BUY', strategy.long)

strategy.close_all(when=long_stop)

//by wielkieef

Больше