Стратегия торговли, когда цена пробивает скользящую среднюю
ChaoZhang
Обзор
Двунаправленная стратегия торговли (англ. Dual Direction Price Breakthrough Moving Average Timing Trading Strategy) - это количественная торговая стратегия, использующая ценовые прорывы для определения времени покупки и продажи. Эта стратегия использует цены для сравнения с движущимися средними за указанный период, чтобы произвести торговлю в зависимости от того, насколько цены проходят или проходят через среднюю линию.
Стратегический принцип
Основная логика этой стратегии заключается в следующем:
Используйте функцию EMA для вычисления скользящего среднего за заданный период (например, 200 дней).
Сравнение величины ценовой зависимости от EMA, чтобы определить, превысила ли цена EMA. В частности, цена считается выше EMA, когда цена закрытия в день выше EMA; цена считается ниже EMA, когда цена закрытия в день ниже EMA.
Принимая во внимание повышение и снижение, можно определить время покупки и продажи. Когда цена выше, она создает сигнал покупки; когда цена ниже, она создает сигнал продажи.
При появлении сигнала размещаются заказы в определенной пропорции (например, полный склад), а затем устанавливаются стоп-стоп и стоп-стоп-цены.
Позиция должна быть ликвидирована, когда цена достигнет стоп-лосса или стоп-стопа.
Это цикл, который использует время, когда цены пересекают среднюю линию, чтобы получить прибыль.
Стратегия проста, проста, понятна и реализуема. Лучшая своевременность достигается путем захвата прорывных сигналов на коротких линиях. Но также существует определенная задержка и риск многократных потрясений.
Стратегические преимущества
- Стратегическая логика проста, понятна, легко понятна и проверяема.
- Это позволяет отслеживать тенденции, используя свойства средней линии.
- Большое количество сделок, подходящее для коротких операций.
- Это позволяет быстро реагировать на ценовые изменения, чтобы уловить лучшие моменты.
Стратегический риск
- Например, если в начале года цена была ниже, чем в начале года, то она может быть ниже, чем сейчас.
- При многократном прорыве вспышки могут возникнуть проблемы с частотой торгов.
- В случае реверсивной нагрузки убыток может быть заложен.
Можно оптимизировать риск путем корректировки параметров, таких как корректировка параметров средней линии, использование более эффективных показателей, снижение частоты торгов. Также можно установить адаптивный стоп-лост или ввести фильтрующие условия для управления риском.
Направление оптимизации стратегии
- Попробуйте разные типы и параметры среднелинейных показателей, чтобы найти лучшее решение. Например, EMA, SMA, LWMA и т. Д.
- Добавление фильтрационных условий, чтобы избежать многократных шокирующих сделок. Введение вспомогательных суждений, таких как объем сделок, линия буринга, ATR и т. Д.
- Оптимизация и тестирование стратегий сдерживания убытков для снижения риска.
- Построение комплексной торговой системы, объединяющей различные стратегии, такие как тренд и реверс.
- Добавлена параметрическая конфигурация, что делает стратегию более универсальной.
Подвести итог
Эта стратегия в целом довольно проста и интуитивно понятна. Основная идея заключается в том, чтобы следить за средней линией, чтобы захватить краткосрочные прорывы в ценах. Преимущества заключаются в быстрой реакции и простоте реализации; недостатки заключаются в задержке и медлительности.
/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-12-14 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/
// Credits to the original Script - Range Filter DonovanWall https://www.tradingview.com/script/lut7sBgG-Range-Filter-DW/
// This version is the old version of the Range Filter with less settings to tinker with
//@version=5
strategy(title='Range Filter - B&S Signals', shorttitle='RF - B&S Signals', initial_capital=1000, currency=currency.GBP, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, overlay=true)
i_startTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2020 12:00 +0000'), title='Backtest Start')
i_endTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2024 12:00 +0000'), title='Backtest End')
inDateRange = true
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Functions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longLossPerc = input.float(title='Long Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortLossPerc = input.float(title='Short Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
longTakePerc = input.float(title='Long Take(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortTakePerc = input.float(title='Short Take (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
emaLength = input.int(200, title="EMA Length")
// Determine stop loss price
//Range Size Function
rng_size(x, qty, n) =>
// AC = Cond_EMA(abs(x - x[1]), 1, n)
wper = n * 2 - 1
avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), n)
AC = ta.ema(avrng, wper) * qty
rng_size = AC
rng_size
//Range Filter Function
rng_filt(x, rng_, n) =>
r = rng_
var rfilt = array.new_float(2, x)
array.set(rfilt, 1, array.get(rfilt, 0))
if x - r > array.get(rfilt, 1)
array.set(rfilt, 0, x - r)
if x + r < array.get(rfilt, 1)
array.set(rfilt, 0, x + r)
rng_filt1 = array.get(rfilt, 0)
hi_band = rng_filt1 + r
lo_band = rng_filt1 - r
rng_filt = rng_filt1
[hi_band, lo_band, rng_filt]
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Inputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Range Source
rng_src = input(defval=close, title='Swing Source')
//Range Period
rng_per = input.int(defval=20, minval=1, title='Swing Period')
//Range Size Inputs
rng_qty = input.float(defval=3.5, minval=0.0000001, title='Swing Multiplier')
//Bar Colors
use_barcolor = input(defval=false, title='Bar Colors On/Off')
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Definitions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Range Filter Values
[h_band, l_band, filt] = rng_filt(rng_src, rng_size(rng_src, rng_qty, rng_per), rng_per)
//Direction Conditions
var fdir = 0.0
fdir := filt > filt[1] ? 1 : filt < filt[1] ? -1 : fdir
upward = fdir == 1 ? 1 : 0
downward = fdir == -1 ? 1 : 0
//Trading Condition
longCond = rng_src > filt and rng_src > rng_src[1] and upward > 0 or rng_src > filt and rng_src < rng_src[1] and upward > 0
shortCond = rng_src < filt and rng_src < rng_src[1] and downward > 0 or rng_src < filt and rng_src > rng_src[1] and downward > 0
CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1
//Colors
filt_color = upward ? #05ff9b : downward ? #ff0583 : #cccccc
bar_color = upward and rng_src > filt ? rng_src > rng_src[1] ? #05ff9b : #00b36b : downward and rng_src < filt ? rng_src < rng_src[1] ? #ff0583 : #b8005d : #cccccc
ema = ta.ema(close,emaLength)
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Outputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)
longTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 + longTakePerc)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortTakePerc)
//Filter Plot
filt_plot = plot(filt, color=filt_color, linewidth=3, title='Filter', transp=67)
//Band Plots
h_band_plot = plot(h_band, color=color.new(#05ff9b, 100), title='High Band')
l_band_plot = plot(l_band, color=color.new(#ff0583, 100), title='Low Band')
//Band Fills
fill(h_band_plot, filt_plot, color=color.new(#00b36b, 92), title='High Band Fill')
fill(l_band_plot, filt_plot, color=color.new(#b8005d, 92), title='Low Band Fill')
//Bar Color
barcolor(use_barcolor ? bar_color : na)
if inDateRange and close>ema
strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
if inDateRange and close<ema
strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)
plot(ema)
//Plot Buy and Sell Labels
plotshape(longCondition, title='Buy Signal', text='BUY', textcolor=color.white, style=shape.labelup, size=size.normal, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0))
plotshape(shortCondition, title='Sell Signal', text='SELL', textcolor=color.white, style=shape.labeldown, size=size.normal, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0))
//Alerts
alertcondition(longCondition, title='Buy Alert', message='BUY')
alertcondition(shortCondition, title='Sell Alert', message='SELL')
if strategy.position_size > 0
strategy.exit(id='Long', stop=longStopPrice, limit=longTakePrice)
if strategy.position_size < 0
strategy.exit(id='Short', stop=shortStopPrice, limit=shortTakePrice)