Стратегия сопоставления двойной скользящей средней на основе полос Боллинджера

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-24 15:32:57
Тэги:

Обзор

Двойная стратегия сопоставления скользящей средней, основанная на полосах Боллинджера, является следующей за трендом стратегией, которая работает с ценой и объемом на рынке.

Принцип стратегии

Эта стратегия основана в основном на перекрестных сигналах индикатора Болинджерских полос и индикатора скользящей средней для торговли. В частности, она использует средний рельс, верхний рельс Болинджерских полос и 7 скользящих средних с длиной от 5 до 200 дней одновременно. Она генерирует сигнал покупки, когда цена проходит через средний и нижний рельсы Болинджерских полос снизу вверх; она генерирует сигнал продажи, когда цена проходит через верхний рельс Болинджерских полос снизу вверх, чтобы достичь следующего тренда.

Кроме того, стратегия также вводит индикатор moveToFract для оценки длинных и коротких позиций. Этот индикатор определяет, является ли текущая рыночная тенденция вверх или вниз, рассчитывая порядок расположения краткосрочных и долгосрочных скользящих средних, избегая, таким образом, генерирования неправильных сигналов на рынках с диапазоном. Наконец, в сочетании с настраиваемыми правилами остановки прибыли и остановки убытков, он формирует более полную тенденцию после торговой стратегии.

Анализ преимуществ

Гибкая конфигурация, позволяющая настраивать комбинации параметров для различных рыночных условий
Объединение двух различных показателей в качестве фильтров может уменьшить погрешность сигналов
Индикатор оценки тренда может избежать обратных операций на волатильных рынках
Отслеживание установки стоп-лосса максимизирует прибыль

Анализ рисков

Параметры должны быть соответствующим образом скорректированы в соответствии с циклами различных временных рамок, чтобы избежать переоценки
Отслеживание стоп-лосса может увеличить убытки в быстром снижении
Должен обеспечить достаточные средства, иначе не сможет выдержать риск непрерывных потерь.

Руководство по оптимизации

Добавьте золотой крест и смертельный крест для дальнейшей оптимизации
Разные сорта имеют разные параметры, учитывайте машинное обучение для оптимальных параметров
Сочетание с индексом волатильности для определения волатильности тренда и усиления контроля рисков

Заключение

В целом, это очень практичная стратегия следования трендам. Для принятия решений используется кроссовер индикаторов, а также включает модуль оценки трендов для эффективной фильтрации неправильных сигналов. После настройки стоп-прибыли и стоп-потери он может полностью следовать тенденциям для торговли и получать хорошую прибыль.

/*backtest
start: 2023-10-24 00:00:00
end: 2023-11-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © HeWhoMustNotBeNamed

//@version=4
strategy("BuyTheDip", overlay=true, initial_capital = 100000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, pyramiding = 1, commission_value = 0.01, calc_on_order_fills = true)

MAType = input(title="Moving Average Type", defval="sma", options=["ema", "sma", "hma", "rma", "vwma", "wma"])
exitType = input(title="Exit Strategy", defval="Signal", options=["Signal", "TrailingStop", "Both"])
LookbackPeriod = input(30, minval=10,step=10)

BBStdDev = input(2, minval=1, maxval=10, step=0.5)
BBLength = input(60, minval=5, step=5)

atrLength = input(22)
atrMult = input(6)

tradeDirection = input(title="Trade Direction", defval=strategy.direction.all, options=[strategy.direction.all, strategy.direction.long, strategy.direction.short])
backtestYears = input(10, minval=1, step=1)
includePartiallyAligned = true
f_getMovingAverage(source, MAType, length)=>
    ma = sma(source, length)
    if(MAType == "ema")
        ma := ema(source,length)
    if(MAType == "hma")
        ma := hma(source,length)
    if(MAType == "rma")
        ma := rma(source,length)
    if(MAType == "vwma")
        ma := vwma(source,length)
    if(MAType == "wma")
        ma := wma(source,length)
    ma

f_getTrailingStop(atr, atrMult)=>
    stop = close - atrMult*atr
    stop := strategy.position_size > 0 ? max(stop, stop[1]) : stop
    stop

f_getMaAlignment(MAType, includePartiallyAligned)=>
    ma5 = f_getMovingAverage(close,MAType,5)
    ma10 = f_getMovingAverage(close,MAType,10)
    ma20 = f_getMovingAverage(close,MAType,20)
    ma30 = f_getMovingAverage(close,MAType,30)
    ma50 = f_getMovingAverage(close,MAType,50)
    ma100 = f_getMovingAverage(close,MAType,100)
    ma200 = f_getMovingAverage(close,MAType,200)

    upwardScore = 0
    upwardScore := close > ma5? upwardScore+1:upwardScore
    upwardScore := ma5 > ma10? upwardScore+1:upwardScore
    upwardScore := ma10 > ma20? upwardScore+1:upwardScore
    upwardScore := ma20 > ma30? upwardScore+1:upwardScore
    upwardScore := ma30 > ma50? upwardScore+1:upwardScore
    upwardScore := ma50 > ma100? upwardScore+1:upwardScore
    upwardScore := ma100 > ma200? upwardScore+1:upwardScore
    
    upwards = close > ma5 and ma5 > ma10 and ma10 > ma20 and ma20 > ma30 and ma30 > ma50 and ma50 > ma100 and ma100 > ma200
    downwards = close < ma5 and ma5 < ma10 and ma10 < ma20 and ma20 < ma30 and ma30 < ma50 and ma50 < ma100 and ma100 < ma200
    upwards?1:downwards?-1:includePartiallyAligned ? (upwardScore > 5? 0.5: upwardScore < 2?-0.5:upwardScore>3?0.25:-0.25) : 0
    
inDateRange = time >= timestamp(syminfo.timezone, year(timenow) - backtestYears, 01, 01, 0, 0)

exitBySignal = exitType == "Signal" or exitType == "Both"
exitByTrailingStop = exitType == "TrailingStop" or exitType == "Both"
maAlignment = f_getMaAlignment(MAType,includePartiallyAligned)
atr = atr(atrLength)

trailingStop = f_getTrailingStop(atr, atrMult)
maAligned = highest(maAlignment,LookbackPeriod)
[middle, upper, lower] = bb(close, BBLength, BBStdDev)

buyCondition = maAligned == 1 and (crossover(close, lower) or crossover(close, middle))
buyExitCondition = crossunder(close, upper)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyCondition and inDateRange, oca_name="oca_buy")
strategy.close("Buy", when=buyExitCondition and exitBySignal)
strategy.exit("ExitBuy", "Buy", stop = trailingStop, when=exitByTrailingStop )

Больше