Стратегия комбинирования скользящих средних с двойным разворотом тренда
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия представляет собой комбинацию движущихся средних с двойным трендом. Она объединяет стратегию 123 и среднюю стратегию Билла Уильямса, используя комбинацию сигналов обеих стратегий для получения более точных торговых сигналов.
Стратегический принцип
Стратегия состоит из двух частей:
123 Стратегия обратного хода: когда цена закрытия в течение двух дней подряд была выше цены закрытия предыдущего дня, и когда медленная K-линия была ниже 50 на девятый день, чтобы сделать больше; когда цена закрытия в течение двух дней подряд была ниже цены закрытия предыдущего дня, и когда быстрая K-линия была выше 50 на девятый день, чтобы сделать пустоту.
Стратегия средних величин Билла Уильямса: вычислять средние ценные скользящие средние на 13, 8 и 5 дней, делая больше, когда короткие скользящие средние пересекают долгосрочные скользящие средние; делая меньше, когда короткие скользящие средние пересекают долгосрочные скользящие средние.
Наконец, если сигнальные направления двух стратегий совпадают, то создается фактический торговый сигнал, а если не совпадают, то нет торгов.
Анализ преимуществ
Эта стратегия в сочетании с двойным трендовым суждением позволяет уменьшить ложные сигналы и повысить их точность. Кроме того, добавление движущихся средних также может отфильтровать часть шума.
Анализ рисков
В этой стратегии есть следующие риски:
- Двойные сигналы фильтрации могут привести к упущению лучших торговых возможностей
- Неправильная комбинация скользящих средних может привести к ошибочному пониманию тенденций рынка
- Риск убытков в самой стратегии реверсирования
Риск может быть снижен путем корректировки параметров скользящих средних или оптимизации логики входа и выхода.
Направление оптимизации
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
- Поиск оптимальных комбинаций с различными параметрами
- Увеличение стратегии по удержанию убытков, чтобы избежать крупных потерь
- Комбинированный индикатор трафика для идентификации качества сигнала
- Автоматическая оптимизация параметров с использованием методов машинного обучения
Подвести итог
Эта стратегия, объединяющая двойные трендовые суждения и показатели движущихся средних, может эффективно отфильтровывать сигналы шума и повышать точность принятия торговых решений. Но также существует определенный риск, требующий постоянного тестирования и оптимизации логики входа и выхода, чтобы стабильно получать прибыль в реальном мире.
/*backtest
start: 2023-10-28 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 18/06/2019
// 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.
//
// Second strategy
// This indicator calculates 3 Moving Averages for default values of
// 13, 8 and 5 days, with displacement 8, 5 and 3 days: Median Price (High+Low/2).
// The most popular method of interpreting a moving average is to compare
// the relationship between a moving average of the security's price with
// the security's price itself (or between several moving averages).
//
// 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
BillWilliamsAverages(LLength, MLength,SLength, LOffset,MOffset, SOffset ) =>
xLSma = sma(hl2, LLength)[LOffset]
xMSma = sma(hl2, MLength)[MOffset]
xSSma = sma(hl2, SLength)[SOffset]
pos = 0
pos := iff(close < xSSma and xSSma < xMSma and xMSma < xLSma, -1,
iff(close > xSSma and xSSma > xMSma and xMSma > xLSma, 1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Bill Williams Averages. 3Lines", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LLength = input(13, minval=1)
MLength = input(8,minval=1)
SLength = input(5,minval=1)
LOffset = input(8,minval=1)
MOffset = input(5,minval=1)
SOffset = input(3,minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posBillWilliamsAverages = BillWilliamsAverages(LLength, MLength,SLength, LOffset, MOffset, SOffset)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posBillWilliamsAverages == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posBillWilliamsAverages == -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 )