Стратегия торговли на основе индикатора скользящей средней
Дата создания:
2023-12-06 17:10:00
Последнее изменение:
2023-12-06 17:10:00
Копировать:
0
Количество просмотров:
605
ChaoZhang
1
Подписаться
1619
Подписчики
Обзор стратегии
Стратегия, основанная на нескольких показателях скользящих средних для получения торговых сигналов. Стратегия одновременно обращает внимание на краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные скользящие средние, чтобы определить направление тенденции и создать торговый сигнал на основе их перекрестного положения.
Название стратегии
Стратегия многократного пересечения скользящих средних
Стратегический принцип
Эта стратегия использует одновременно 3 различных периодических движущихся средних, включая 7-дневную линию, 13-дневную линию и 21-дневную линию. Логика торговли основана на следующем:
- Сигналы о многократном движении образуются, когда краткосрочная линия 7 пересекает среднюю линию 13, а долгосрочная линия 21 находится в восходящем тренде;
- Когда краткосрочная 7-дневная линия пересекает среднюю 13-дневную линию, а долгосрочная 21-дневная линия находится в нисходящем тренде, образуется сигнал обратной связи.
Благодаря сочетанию движущихся средних за разные периоды времени, можно более точно оценить тенденции рынка и избежать ошибочных сделок.
Стратегические преимущества
- Используя множественные группы движущихся средних, можно более точно судить о движении рынка, избегая заблуждения о ложных прорывах или краткосрочных колебаниях на рынке.
- Сигналы появляются только тогда, когда тенденция ясна, что позволяет сократить количество ненужных сделок, что снижает стоимость торгов.
- Гибкость параметров позволяет корректировать периодичность движущихся средних в соответствии с личными предпочтениями, чтобы адаптироваться к различным видам и рыночным условиям.
Стратегический риск
- На рынках с шок-корректировкой часто могут появляться ошибочные сигналы.
- Поскольку скользящая средняя используется в качестве индикатора тренда, то не может быть точно определена точка перелома.
- Кружающаяся скользящая средняя задерживает распознавание тенденции и может пропустить часть прибыли.
- Снижение риска может быть достигнуто путем внедрения других технических показателей для проверки сигналов и оптимизации параметров скользящих средних.
Направление оптимизации стратегии
- Подумайте о внедрении волатильности показателей, чтобы оценить силу тенденции, избегайте торговли в волатильных рынках.
- Попробуйте использовать количественные технологии, такие как машинное обучение, для автоматической оптимизации параметров скользящих средних.
- Увеличение стратегии по удержанию убытков, своевременное удержание убытков при увеличении убытков.
- Подумайте о том, чтобы уменьшить скольжение при перекрестке скользящих средних с использованием лимитных линий.
Подвести итог
Стратегия, объединяющая движущиеся средние за короткий и длинный промежуток времени, оценивает рыночные тенденции в зависимости от их взаимосвязи и является относительно стабильной и эффективной стратегией слежения за тенденциями. С помощью оптимизации параметров индикатора, механизма остановки убытков и способа заказа можно еще больше повысить выигрыш и прибыльность стратегии.
Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 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/
// © Crypto-Oli
//@version=4
strategy("CryptOli 3 MAs long/short Backtest", initial_capital=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, overlay=true)
// this is an educational Script - basicly its very simple - you can see how minimal changes impact results, thats why i posted it
// Credits to Quantnomad to publish tons of free educational script
// this Script is based on https://www.tradingview.com/script/0NgUadGr-Ultimate-MA-Cross-Indicator/ Quantnomads Ultimate MA Indicator
// HA - Option for calcucaltion based on HA-Candles (very famous recently)
// Source Input - Option (Candletype for calculation, close, ohlc4 ect.) --- there are huge differences --- try it by your own
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE
// From Date Inputs
fromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
fromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
fromYear = input(defval=2015, title="From Year", minval=1970)
// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2030, title="To Year", minval=1970)
// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")
ma_type = input(title = "MA Type", type = input.string, defval = "SMMA", options = ['SMA', 'EMA', 'WMA', 'VWMA', 'HMA', 'SMMA', 'DEMA'])
src = input(ohlc4)
short_ma_len = input(title = "Short MA Length", type = input.integer, defval = 7, minval = 1)
short_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
middle_ma_len = input(title = "Middle MA Length", type = input.integer, defval = 13, minval = 2)
middle_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
long_ma_len = input(title = "Long MA Length", type = input.integer, defval = 21, minval = 2)
long_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
tick_round(x) =>
round(x / syminfo.mintick) * syminfo.mintick
// Set initial values to 0
short_ma = 0.0
middle_ma = 0.0
long_ma = 0.0
// Simple Moving Average (SMA)
if ma_type == 'SMA'
short_ma := sma(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := sma(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := sma(long_ma_src, long_ma_len)
// Exponential Moving Average (EMA)
if ma_type == 'EMA'
short_ma := ema(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := ema(long_ma_src, long_ma_len)
// Weighted Moving Average (WMA)
if ma_type == 'WMA'
short_ma := wma(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := wma(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := wma(long_ma_src, long_ma_len)
// Hull Moving Average (HMA)
if ma_type == 'HMA'
short_ma := wma(2*wma(short_ma_src, short_ma_len/2)-wma(short_ma_src, short_ma_len), round(sqrt(short_ma_len)))
middle_ma := wma(2*wma(middle_ma_src, middle_ma_len/2)-wma(middle_ma_src, middle_ma_len), round(sqrt(middle_ma_len)))
long_ma := wma(2*wma(long_ma_src, long_ma_len /2)-wma(long_ma_src, long_ma_len), round(sqrt(long_ma_len)))
// Volume-weighted Moving Average (VWMA)
if ma_type == 'VWMA'
short_ma := vwma(short_ma_src, short_ma_len)
middle_ma := vwma(middle_ma_src, middle_ma_len)
long_ma := vwma(long_ma_src, long_ma_len)
// Smoothed Moving Average (SMMA)
if ma_type == 'SMMA'
short_ma := na(short_ma[1]) ? sma(short_ma_src, short_ma_len) : (short_ma[1] * (short_ma_len - 1) + short_ma_src) / short_ma_len
middle_ma := na(middle_ma[1]) ? sma(middle_ma_src, middle_ma_len) : (middle_ma[1] * (middle_ma_len - 1) + middle_ma_src) / middle_ma_len
long_ma := na(long_ma[1]) ? sma(long_ma_src, long_ma_len) : (long_ma[1] * (long_ma_len - 1) + long_ma_src) / long_ma_len
// Double Exponential Moving Average (DEMA)
if ma_type == 'DEMA'
e1_short = ema(short_ma_src, short_ma_len)
e1_middle = ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
e1_long = ema(long_ma_src, long_ma_len)
short_ma := 2 * e1_short - ema(e1_short, short_ma_len)
middle_ma := 2 * e1_middle - ema(e1_middle, middle_ma_len)
long_ma := 2 * e1_long - ema(e1_long, long_ma_len)
// Plot MAs
plot(short_ma, color = color.green, linewidth = 1)
plot(middle_ma, color = color.yellow, linewidth = 1)
plot(long_ma, color = color.red, linewidth = 1)
if close>long_ma and short_ma>middle_ma and time_cond
strategy.entry("Long", strategy.long)
if close<long_ma and short_ma<middle_ma and time_cond
strategy.entry("Short", strategy.short)