Стратегия импульса с тремя скользящими средними пересечениями


Дата создания: 2023-12-25 12:06:36 Последнее изменение: 2023-12-25 12:06:36
Копировать: 0 Количество просмотров: 703
1
Подписаться
1623
Подписчики

Стратегия импульса с тремя скользящими средними пересечениями

Обзор

Трехлинейная пересекающаяся динамика является типичной технической индикаторной стратегией для отслеживания рыночных тенденций. Она сочетает в себе три простых движущихся средних с 16 циклами, 36 циклами и 72 циклами, чтобы судить о тенденциях рынка с помощью их многоголовых пересечений и пустых пересечений, а также в сочетании с Кауфманом адаптируется к движущейся средней как фильтр, чтобы совершать операции на большее или меньшее количество, когда направление тенденции более явно.

Стратегический принцип

Основными показателями этой стратегии являются три простые движущиеся средние: 16 циклов, 36 циклов и 72 циклов. Когда средняя из более длинных циклов пересекает короткую среднюю из коротких циклов, это указывает на то, что рынок вошел в многоголовый тренд.

Кауфманская адаптивная движущаяся средняя ((KAMA) используется в качестве фильтра, чтобы избежать ошибочного сигнала в случае неопределенности тренда. Линейный пересекающийся сигнал будет активирован только в том случае, если KAMA находится в не ускоряющемся или не замедляющемся режиме (т. е. в линейном отрезке).

Стратегия используется для отслеживания пересечения средних линий, и при более ясных тенденциях используются операции на увеличение или задержку. Условие на увеличение - прохождение 36 средних линий и 72 средних линий на средней линии 16 и KAMA линейность ((не ускорение); условие на ускорение - прохождение 36 средних линий и 72 средних линий под средней линией 16 и KAMA линейность ((не замедление)).

Анализ преимуществ

Эта стратегия имеет следующие преимущества:

  1. В сочетании с средними линиями на несколько периодов времени, можно эффективно отслеживать тенденции средней и длинной линий рынка
  2. Введение адаптивных скользящих средних в качестве фильтра уменьшает ошибочные сигналы при неопределенности трендов
  3. Простая в использовании, легко реализуемая, подходит для автоматических или программированных сделок

Анализ рисков

Однако эта стратегия также несет в себе некоторые риски:

  1. В случае землетрясения пересечение равномерных линий может происходить часто, в результате чего образуется слишком много неэффективных сигналов.
  2. Без установки стоп-лосса убытки могут увеличиться
  3. Дизайн для рынков с высокой волатильностью, таких как криптовалюты, может оказаться неэффективным для рынков с низкой волатильностью

Риск можно снизить путем соответствующей корректировки параметров средней линии, установки ограничений на убытки или использования этой стратегии только на рынках с высокой волатильностью.

Направление оптимизации

Эта стратегия может быть оптимизирована следующими способами:

  1. Испытание различных комбинаций среднелинейных параметров, чтобы найти оптимальные параметры
  2. Повышение показателей объема или волатильности в качестве вспомогательных фильтрующих условий
  3. Настройка механизма стоп-лосса
  4. В сочетании с другими показателями для определения времени выхода на поле
  5. Оптимизация управления позициями, корректировка риска путем постепенного увеличения и уменьшения позиций

Подвести итог

В целом, трехуровневая стратегия с пересечением динамики является более классической и практичной стратегией, которая отслеживает тренд. Она определяет движение средней длинной линии рынка с помощью пересечения средней линии в течение нескольких временных промежутков и эффективно фильтрует часть шума.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2023-11-24 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © Wielkieef


//@version=5
strategy(title='Three SMA-crossover strategy [30min] ', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=10000, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)

src = close

Length1 = input.int(16, title='  1-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length2 = input.int(36, title='  2-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length3 = input.int(72, title='  3-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
SMA2 = ta.sma(close, Length2)
SMA3 = ta.sma(close, Length3)

Long_ma = SMA1 > SMA2 and SMA2 > SMA3
Short_ma = SMA1 < SMA2 and SMA2 < SMA3

LengthMainSMA = input.int(100, title='  Trend SMA ', minval=1)

SMAas = ta.sma(src, LengthMainSMA)

//  Powered Kaufman Adaptive Moving Average by alexgrover (modificated by Wielkieef)
lengthas = input.int(50, title='   KAMA Lenght')
sp = input.bool(true, title='  Self Powered')

er = math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas)
pow = sp ? 1 / er : 2
per = math.pow(math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas), pow)
a = 0.
a := per * src + (1 - per) * nz(a[1], src)
mad4h = 0.
a_f = a / a[1] > .999 and a / a[1] < 1.001

///.

Bar_color = close > SMAas ? color.green : Long_ma ? color.blue : Short_ma ? color.maroon : color.gray

barcolor(color=Bar_color)

long_cond = Long_ma and SMAas < close and not a_f and close > a

short_cond = Short_ma and SMAas > close and not a_f and close < a
  
long_stop = Short_ma and SMAas < close

short_stop = Long_ma and SMAas > close

SMA1plot = plot(SMA1, color=Bar_color, linewidth=2)
SMA2plot = plot(SMA2, color=Bar_color, linewidth=4)
SMA3plot = plot(SMA3, color=Bar_color, linewidth=2)

fill(SMA1plot,SMA3plot,title="RANGE " ,color = color.new(Bar_color, 50))



if  long_cond
    strategy.entry('Long', strategy.long)

if  short_cond
    strategy.entry('Short', strategy.short)

strategy.close_all(when=long_stop or short_stop)



//by wielkieef