Торговая стратегия с использованием многовременной скользящей средней
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия использует однолинейную систему с несколькими временными линиями, в сочетании с несколькими техническими показателями, такими как индикатор RSI, для осуществления многопрофильного автоматического переключения. Стратегия называется Multi-Timeframe Moving Average System Trading Strategy. Основная идея заключается в том, чтобы оценивать тенденции цен в течение разных временных периодов, чтобы создать более надежный торговый сигнал.
Стратегический принцип
Основными показателями стратегии является система равнолинейных. Стратегия использует JMA, TEMA, DEMA и другие показатели равнолинейных для расчета ценовых тенденций в различные периоды, такие как 15 минут, 30 минут, 60 минут. Например, использование JMA для расчета равнолинейных движений в качестве ценовых тенденций в течение 15 циклов.
В частности, параметры тренда, тренда 2 и тренда 3 в стратегии представляют собой 15-минутную, 30-минутную и 60-минутную тенденцию цены соответственно. Если цена на 15-минутный период переворачивается, а на 30-минутный и 60-минутный периоды не переворачивается, то, судя по отклонению между короткой и длинной линиями, создается торговый сигнал. Если все циклические тенденции совпадают, то торговый сигнал не создается.
Основная идея стратегии заключается в том, чтобы отфильтровывать ложные сигналы и создавать более надежные торговые сигналы, сравнивая отношения между несколькими циклами.
Анализ преимуществ
Основные преимущества этой стратегии:
- Использование многоосевого анализа для повышения надежности сигналов и фильтрации фальшивых сигналов;
- Исключение - использование нескольких показателей в совокупности, чтобы избежать проблем, связанных с одним показателем.
- Автоматическое переключение многоголовых, без необходимости вмешательства человека, снижает сложность эксплуатации.
Анализ рисков
Однако эта стратегия также несет в себе некоторые риски:
- Многошаговое анализирование увеличивает неопределенность в момент совершения сделки и может привести к упущению оптимального момента входа в игру.
- Вместе с тем, в сочетании с множеством индикаторов, неправильная настройка параметров индикаторов может привести к снижению качества торговых сигналов;
- Существует риск переоптимизации автоматического переключения многоголовых, эффективность фиксированного диска может быть слабее, чем обратная связь.
В ответ на эти риски мы можем предпринять следующие меры:
- корректировка параметров временной оси для обеспечения своевременной информации о входе короткопроводного сигнала в vez;
- Оптимизация параметров показателей с помощью большого количества данных;
- Применение адекватных интервенций в реальном мире, чтобы избежать слепой торговли автоматизированной системой.
Направление оптимизации
Однако есть еще много возможностей для дальнейшей оптимизации этой стратегии:
- Внедрение алгоритмов машинного обучения для автоматической оптимизации многозначных параметров с помощью обучения моделей;
- Можно добавить адаптивную настройку скольжения, чтобы скорректировать размер скольжения в зависимости от колебаний рынка и повысить эффективность фиксированного диска;
- Внедрение механизмов подтверждения количественных цен позволит избежать убытков, вызванных быстрым разворотом тренда.
Подвести итог
Эта стратегия, используя больше времени для определения длинной и короткой линии ценового движения, в сочетании с комплексным анализом нескольких индикаторов, создает торговый сигнал, реализует автоматическое переключение на многочисленные пустые головки и имеет лучший эффект. Мы также обнаружили, что в этой стратегии есть определенный простор для улучшения. В будущем оптимизация может быть улучшена путем внедрения методов машинного обучения, адаптивного скольжения и подтверждения цены.
/*backtest
start: 2023-11-11 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("Drexel Strategy", overlay=true )
Length1=7
Length2=9
Multiplier=input(1.5,"Multiplier")
jma(src,length) =>
beta = 0.45*(length-1)/(0.45*(length-1)+2)
alpha = beta
tmp0 = (1-alpha)*src + alpha*nz(tmp0[1])
tmp1 = (src - tmp0[0])*(1-beta) + beta*nz(tmp1[1])
tmp2 = tmp0[0] + tmp1[0]
tmp3 = (tmp2[0] - nz(tmp4[1]))*((1-alpha)*(1-alpha)) + (alpha*alpha)*nz(tmp3[1])
tmp4 = nz(tmp4[1]) + tmp3[0]
JMA = tmp4
JMA
rsx(src,length) =>
f90_ = (nz(f90_[1]) == 0.0) ? 1.0 : (nz(f88[1]) <= nz(f90_[1])) ? nz(f88[1])+1 : nz(f90_[1])+1
f88 = (nz(f90_[1]) == 0.0) and (length-1 >= 5) ? length-1.0 : 5.0
f8 = 100.0*(src)
f18 = 3.0 / (length + 2.0)
f20 = 1.0 - f18
f10 = nz(f8[1])
v8 = f8 - f10
f28 = f20 * nz(f28[1]) + f18 * v8
f30 = f18 * f28 + f20 * nz(f30[1])
vC = f28 * 1.5 - f30 * 0.5
f38 = f20 * nz(f38[1]) + f18 * vC
f40 = f18 * f38 + f20 * nz(f40[1])
v10 = f38 * 1.5 - f40 * 0.5
f48 = f20 * nz(f48[1]) + f18 * v10
f50 = f18 * f48 + f20 * nz(f50[1])
v14 = f48 * 1.5 - f50 * 0.5
f58 = f20 * nz(f58[1]) + f18 * abs(v8)
f60 = f18 * f58 + f20 * nz(f60[1])
v18 = f58 * 1.5 - f60 * 0.5
f68 = f20 * nz(f68[1]) + f18 * v18
f70 = f18 * f68 + f20 * nz(f70[1])
v1C = f68 * 1.5 - f70 * 0.5
f78 = f20 * nz(f78[1]) + f18 * v1C
f80 = f18 * f78 + f20 * nz(f80[1])
v20 = f78 * 1.5 - f80 * 0.5
f0 = ((f88 >= f90_) and (f8 != f10)) ? 1.0 : 0.0
f90 = ((f88 == f90_) and (f0 == 0.0)) ? 0.0 : f90_
v4_ = ((f88 < f90) and (v20 > 0.0000000001)) ? (v14 / v20 + 1.0) * 50.0 : 50.0
rsx = ((v4_ > 100.0) ? 100.0 : (v4_ < 0.0) ? 0.0 : v4_)-50
rsx
xPrice=open
emaA = ema(xPrice, Length2)
Xprice = rsx(open,14)
XPrice = high, xprice = low
xe1 = jma(xPrice, Length1)
xe11 = jma(Xprice[1],Length1)
xe111 = jma(XPrice[1],Length1)
xe1111=jma(xprice[1],Length1)
xe2 = jma(xe1, Length1)
xe21 = jma(xe111, Length1)
xe3 = jma(xe2, Length1)
xe31 = jma(xe1111,Length2)
xe3a = jma(xe2,Length1)
xe4 = jma(xe3, Length1)
xe5 = jma(xe4, Length1)
xe6 = jma(xe5, Length1)
b = 0.7
c1 = -b*b*b
c2 = 3*b*b+3*b*b*b
c3 = -6*b*b-3*b-3*b*b*b
c3a = nz(c3a[1])
c4 = 1+3*b+b*b*b+3*b*b
TEMA = c1 * xe6 + c2 * xe5 + c3 * xe4 + c4 * xe3
DEMA = 2 * emaA - ema(emaA, Length2)
Length(mod)=>(mod*c3a)+Length2
Trend1=TEMA/DEMA
a=rsx(open,Length(2))
b1=rsx(open,Length(3))
c=rsx(open,Length(5))
d=rsx(open,Length(8))
e=rsx(open,Length(13))
f=rsx(open,Length(21))
g=rsx(open,Length(34))
h=rsx(open,Length(55))
i=rsx(open,Length(89))
j=rsx(open,Length(144))
trend1 = (((a-b1)+(c-d)+(e-f)+(g-h)+(i-j))/10)
trend = trend1>0?avg(a,b,c4,c2):trend1==0?XPrice:avg(rsx(open,24),jma(open,24),rsx(jma(open,24),24))
trend2 = trend1>0?avg(d,e,c2,c1):trend1==0?XPrice:avg(rsx(open,48),jma(open,48),rsx(jma(open,48),48))
trend3 = trend1>0?avg(d,e,c2,c1):trend1==0?xprice:avg(rsx(open,96),jma(open,96),rsx(jma(open,96),96))
bc=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend)
bc1=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend2)
bc2=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend3)
bd=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend)
bd1=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend2)
bd2=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend3)
be=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend)
be1=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend2)
be2=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend3)
bf=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend)
bf1=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend2)
bf2=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend3)
bg=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend)
bg1=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend2)
bg2=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend3)
bh=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend)
bh1=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend2)
bh2=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend3)
Trend=((bc-bc1)+(bd-bd1)+(be-be1)+(bf-bf1)+(bg-bg1)+(bh))
Trend11=((bc-bc1)+(bd-bd1)+(be-be1)+(bf-bf1)+(bg-bg1)+(bh1))
Trend33 = max(min(min(min(bc2,bd2),min(be2,bf2)),bg2),bh2)
AverageTrend=sma(Trend1,1000)
StdDev=Multiplier*stdev(Trend1,1000)
TopBand=AverageTrend+StdDev
BotBand=AverageTrend-StdDev
ap=open
n1=10
n2=21
esa1 = jma(ap, n1)
d1 = jma(abs(ap - esa1), n1)
x1 = trend3==Trend33
y1 = trend2==Trend11
ci = (ap - esa1) / (0.015 * d1)
tci = jma(ci, n2)
wt1=tci
wt2=sma(wt1,4)
fast=jma(open,5)
slow=jma(open,13)
macd=fast-slow
signal=sma(macd,4)
WaveTrend1=wt1-wt2
JMACD1=macd-signal
rsi = (((rsi(open,6))-50)*3)
g1=rsi>Trend1 and WaveTrend1>Trend1 and JMACD1>Trend1
h1=g1?tci*c3a:nz(h[1])
strategy.entry("Long",true,when=x1)
strategy.close("Long",y1)
strategy.entry("Short",false,when=y1)
strategy.close("Short",x1)