Стратегия перекрестного использования скользящей средней для двусторонней торговли

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-12 11:26:54
Тэги:

Обзор

Эта стратегия рассчитывает скользящие средние разных периодов и выдает торговые сигналы, когда скользящая средняя более короткого периода пересекает или пересекает ниже скользящей средней более длительного периода.

Принципы

Стратегия оценивает рыночные тенденции и генерирует торговые сигналы на основе перекрестки между скользящими средними различных периодов. Она использует три скользящих средних линии 8-периодных, 13-периодных и 21-периодных, где 8-периодная линия является более короткой линией периода и 21-периодная линия является более длинной линией периода. Долгий сигнал запускается, когда 8-периодная линия пересекает 21-периодную линию. Краткий сигнал запускается, когда 8-периодная линия пересекает ниже 21-периодной линии.

При фактическом выполнении торговля стратегия также включает условие фильтрации, чтобы избежать попадания в ловушку на неуравновешенных рынках. Она размещает ордера только тогда, когда цена закрытия выше (длинный сигнал) или ниже (короткий сигнал) точки перекрестки. Это может эффективно фильтровать некоторые ложные сигналы.

Преимущества

Применяет правила пересечения скользящей средней для эффективного отслеживания рыночных тенденций
Добавляет торговые фильтры, чтобы избежать ложных сигналов и попасть в ловушку
Поддерживает двустороннюю торговлю с целью получения прибыли на бычьих и медвежьих рынках
Записывается переход между основными уровнями с использованием скользящих средних между периодами
Простая и понятная логика, легко понимаемая и оптимизируемая

Риски

Может потерпеть неудачу или вызвать чрезмерные ложные сигналы на сильно волатильных рынках
Неспособность судить, когда цены движутся в сторону, упущенные возможности
Кроссовер между периодами имеет задержку, может не своевременно отражать краткосрочные изменения тренда
Не учитывает волатильность цен, параметры требуют корректировки для различных уровней волатильности
Нет стоп-лосса или прибыли, риски неограниченных потерь

Решения рисков

Комбинировать другие показатели для оценки рынков, избегать влияния волатильности
Более низкие периоды скользящей средней для более высокой чувствительности
Добавление стоп-лосса и прибыли для контроля рисков и вычетов

Руководство по оптимизации

Комбинировать другие индикаторы, такие как MACD и KDJ для повышения эффективности
Влияние различных параметров на общую эффективность стратегии
Установка адаптивных параметров на основе типа рынка и уровня волатильности
Оптимизировать методы расчета скользящей средней с использованием DEMA, ZLEMA и т.д.
Добавьте логику стоп-лосса и прибыли
Оптимизировать квантовые показатели обратного тестирования для определения лучших параметров

Заключение

Стратегия имеет четкую логику использования простого перекрестного скользящего среднего для определения отношений между краткосрочными и долгосрочными тенденциями и захвата возможностей ротации. Она поддерживает двустороннюю торговлю и легко понимается и оптимизируется.

/*backtest
start: 2022-12-05 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//Converted to strategy by shawnteoh

strategy(title = "MA Emperor insiliconot Strategy" , overlay=true, pyramiding=1, precision=8)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)

// Testing start dates
testStartYear = input(2020, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
//Stop date if you want to use a specific range of dates
testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// Order size
orderQty = input(1, "Order quantity", type = float)
// Plot indicator
plotInd = input(false, "Plot indicators?", type = bool)

testPeriod() =>
    time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false

haClose = close
haOpen  = open
haHigh  = high
haLow   = low 

haClose := (open + high + low + close) / 4
haOpen  := (nz(haOpen[1]) + nz(haClose[1])) / 2
haHigh  := max(high, max(haOpen, haClose))
haLow   := min(low , min(haOpen, haClose))

ssrc = close
ha = false

o = ha ? haOpen : open
c = ha ? haClose : close
h = ha ? haHigh : high
l = ha ? haLow : low

ssrc := ssrc == close ? ha ? haClose : c : ssrc
ssrc := ssrc == open ? ha ? haOpen : o : ssrc
ssrc := ssrc == high ? ha ? haHigh : h : ssrc
ssrc := ssrc == low ? ha ? haLow : l : ssrc
ssrc := ssrc == hl2 ? ha ? (haHigh + haLow) / 2 : hl2 : ssrc
ssrc := ssrc == hlc3 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose) / 3 : hlc3 : ssrc
ssrc := ssrc == ohlc4 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose+ haOpen) / 4 : ohlc4 : ssrc

type = input(defval = "EMA", title = "Type", options = ["Butterworth_2Pole", "DEMA", "EMA", "Gaussian", "Geometric_Mean", "LowPass", "McGuinley", "SMA", "Sine_WMA", "Smoothed_MA", "Super_Smoother",  "Triangular_MA", "Wilders", "Zero_Lag"])

len1=input(8, title ="MA 1")
len2=input(13, title = "MA 2") 
len3=input(21, title = "MA 3")
len4=input(55, title = "MA 4")
len5=input(89, title = "MA 5")
lenrib=input(120, title = "IB")
lenrib2=input(121, title = "2B")
lenrib3=input(200, title = "21b")
lenrib4=input(221, title = "22b")

onOff1  = input(defval=true, title="Enable 1")
onOff2  = input(defval=true, title="Enable 2")
onOff3  = input(defval=true, title="Enable 3")
onOff4  = input(defval=false, title="Enable 4")
onOff5  = input(defval=false, title="Enable 5")
onOff6  = input(defval=false, title="Enable 6")
onOff7  = input(defval=false, title="Enable 7")
onOff8  = input(defval=false, title="Enable x")
onOff9  = input(defval=false, title="Enable x")


gauss_poles = input(3, "*** Gaussian poles ***",  minval = 1, maxval = 14) 
linew = 2
shapes = false

 
variant_supersmoother(src,len) =>
    Pi = 2 * asin(1)
    a1 = exp(-1.414* Pi / len)
    b1 = 2*a1*cos(1.414* Pi / len)
    c2 = b1
    c3 = (-a1)*a1
    c1 = 1 - c2 - c3
    v9 = 0.0
    v9 := c1*(src + nz(src[1])) / 2 + c2*nz(v9[1]) + c3*nz(v9[2])
    v9
    
variant_smoothed(src,len) =>
    v5 = 0.0
    v5 := na(v5[1]) ? sma(src, len) : (v5[1] * (len - 1) + src) / len
    v5

variant_zerolagema(src, len) =>
    price = src
    l = (len - 1) / 2
    d = (price + (price - price[l]))
    z = ema(d, len)
    z
    
variant_doubleema(src,len) =>
    v2 = ema(src, len)
    v6 = 2 * v2 - ema(v2, len)
    v6

variant_WiMA(src, length) =>
    MA_s= nz(src)
    MA_s:=(src + nz(MA_s[1] * (length-1)))/length
    MA_s
    
fact(num)=>
    a = 1
    nn = num <= 1 ? 1 : num
    for i = 1 to nn
        a := a * i
    a
    
getPoles(f, Poles, alfa)=>
    filt = f
    sign = 1
    results = 0 + n//tv series spoofing
    for r = 1 to max(min(Poles, n),1)
	    mult  = fact(Poles) / (fact(Poles - r) * fact(r))
	    matPo = pow(1 - alfa, r)
        prev  = nz(filt[r-1],0)
        sum   =  sign * mult * matPo * prev
        results := results + sum
        sign  := sign * -1
    results := results - n
    results
    
variant_gauss(Price, Lag, Poles)=>
    Pi = 2 * asin(1)
    beta = (1 - cos(2 * Pi / Lag)) / ( pow (sqrt(2), 2.0 / Poles) - 1)
    alfa = -beta + sqrt(beta * beta +  2 * beta)
    pre = nz(Price, 0) * pow(alfa, Poles) 
    filter = pre
    result = n > 0 ?  getPoles(nz(filter[1]), Poles, alfa) : 0
    filter := pre + result

variant_mg(src, len)=>
    mg = 0.0
    mg := na(mg[1]) ? ema(src, len) : mg[1] + (src - mg[1]) / (len * pow(src/mg[1], 4))
    mg
    
variant_sinewma(src, length) =>
    PI = 2 * asin(1)
    sum = 0.0
    weightSum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        weight = sin(i * PI / (length + 1))
        sum := sum + nz(src[i]) * weight
        weightSum := weightSum + weight
    sinewma = sum / weightSum
    sinewma
    
variant_geoMean(price, per)=>
    gmean = pow(price, 1.0/per)
    gx = for i = 1 to per-1
        gmean := gmean * pow(price[i], 1.0/per)
        gmean
    ggx = n > per? gx : price    
    ggx


variant_butt2pole(pr, p1)=>
    Pi = 2 * asin(1)
    DTR = Pi / 180    
    a1 = exp(-sqrt(2) * Pi / p1)
    b1 = 2 * a1 * cos(DTR * (sqrt(2) * 180 / p1))
    cf1 = (1 - b1 + a1 * a1) / 4
    cf2 = b1
    cf3 = -a1 * a1
    butt_filt = pr
    butt_filt := cf1 * (pr + 2 * nz(pr[1]) + nz(pr[2])) + cf2 * nz(butt_filt[1]) + cf3 * nz(butt_filt[2])

variant_lowPass(src, len)=>
    LP = src
    sr = src
    a = 2.0 / (1.0 + len)
    LP := (a - 0.25 * a * a) * sr + 0.5 * a * a * nz(sr[1]) - (a - 0.75 * a * a) * nz(sr[2]) + 2.0 * (1.0 - a) * nz(LP[1]) - (1.0 - a) * (1.0 - a) * nz(LP[2])
    LP


variant_sma(src, len) =>
    sum = 0.0
    for i = 0 to len - 1
        sum := sum + src[i] / len
    sum

variant_trima(src, length) =>
    len = ceil((length + 1) * 0.5)
    trima =  sum(sma(src, len), len)/len
    trima
 
 
    
variant(type, src, len) =>
      type=="EMA"   ? ema(src, len) : 
      type=="LowPass" ? variant_lowPass(src, len) :  
      type=="Linreg"  ? linreg(src, len, 0) : 
      type=="Gaussian"  ? variant_gauss(src, len, gauss_poles) :
      type=="Sine_WMA"  ? variant_sinewma(src, len) :
      
      type=="Geometric_Mean"  ? variant_geoMean(src, len) :
      
      type=="Butterworth_2Pole" ? variant_butt2pole(src, len) : 
      type=="Smoothed_MA"  ? variant_smoothed(src, len) :
      type=="Triangular_MA"  ? variant_trima(src, len) : 
      type=="McGuinley" ? variant_mg(src, len) : 
      type=="DEMA"  ? variant_doubleema(src, len):  
      type=="Super_Smoother"  ? variant_supersmoother(src, len) : 
      type=="Zero_Lag"  ? variant_zerolagema(src, len) :  
      type=="Wilders"? variant_WiMA(src, len) : variant_sma(src, len)


c1=#44E2D6
c2=#DDD10D
c3=#0AA368
c4=#E0670E
c5=#AB40B2

cRed = #F93A00


ma1 =  variant(type, ssrc, len1)
ma2 =  variant(type, ssrc, len2)
ma3 =  variant(type, ssrc, len3)
ma4 =  variant(type, ssrc, len4)
ma5 =  variant(type, ssrc, len5)
ma6 =  variant(type, ssrc, lenrib)
ma7 =  variant(type, ssrc, lenrib2)
ma8 =  variant(type, ssrc, lenrib3)
ma9 =  variant(type, ssrc, lenrib4)

col1 = c1
col2 = c2
col3 = c3
col4 = c4
col5 = c5

p1 = plot(onOff1 ? ma1 : na, title = "MA 1",  color = col1,  linewidth = linew, style = linebr)
p2 = plot(onOff2 ? ma2 : na, title = "MA 2",  color = col2,  linewidth = linew, style = linebr)
p3 = plot(onOff3 ? ma3 : na, title = "MA 3",  color = col3,  linewidth = linew, style = linebr)
p4 = plot(onOff4 ? ma4 : na, title = "MA 4",  color = col4,  linewidth = linew, style = linebr)
p5 = plot(onOff5 ? ma5 : na, title = "MA 5",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p6 = plot(onOff6 ? ma6 : na, title = "MA 6",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p7 = plot(onOff7 ? ma7 : na, title = "MA 7",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p8 = plot(onOff8 ? ma8 : na, title = "MA 8",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p9 = plot(onOff9 ? ma9 : na, title = "MA 9",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)

longCond = crossover(ma2, ma3)
if longCond and testPeriod()
    strategy.entry("buy", strategy.long, qty = orderQty, when = open > ma2[1])

shortCond = crossunder(ma2, ma3)
if shortCond and testPeriod()
    strategy.entry("sell", strategy.short, qty = orderQty, when = open < ma2[1])

plotshape(series=plotInd? longCond : na, title="P", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=green, text="P", size=size.small)   
plotshape(series=plotInd? shortCond : na, title="N", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=red, text="N", size=size.small)

Больше