Адаптивная стратегия следования за трендом на основе скользящей средней Кауфмана


Дата создания: 2024-01-03 16:01:20 Последнее изменение: 2024-01-03 16:01:20
Копировать: 0 Количество просмотров: 764
1
Подписаться
1621
Подписчики

Адаптивная стратегия следования за трендом на основе скользящей средней Кауфмана

Обзор

Стратегия использует адаптированный показатель KAMA для отслеживания ценовых тенденций, чтобы достичь низких покупок и высоких продаж, чтобы получить прибыль.

Стратегический принцип

Формула расчета для показателя Кауфмана адаптированных скользящих средних (KAMA) состоит в следующем:

nAMA = nz(nAMA[1]) + nsmooth * (Close - nz(nAMA[1]))

其中:

nsmooth = (nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend)^2

nefratio = nsignal / nnoise 

nsignal = |Close - Close[Length]|

nnoise = sum(|Close - Close[1]|, Length)

nfastend = 0.666

nslowend = 0.0645

Индекс учитывает волатильность рынка и тенденции изменения цен, что позволяет быстрее отслеживать тенденции цен. В частности:

  1. При небольших колебаниях рынка nsmooth приближается к nslowend, а KAMA-линия изменяется медленно, подавляя рыночный шум.
  2. Когда рыночные колебания усиливаются и появляются тенденции, nsmooth приближается к nfastend, а KAMA-линия быстро меняется, следя за тенденциями.

Сравнение цены и отношения к KAMA позволяет определить направление тенденции цены, чтобы принять решение о дополнительном разрыве.

Стратегические преимущества

Наибольшее преимущество этой стратегии заключается в том, что использование адаптивных показателей для отслеживания изменений в ценовых тенденциях может эффективно уменьшить влияние шума. Конкретные преимущества заключаются в следующем:

  1. Индекс KAMA подавляет рыночный шум и позволяет сократить количество ненужных комбинаций.
  2. Индекс KAMA может быстро реагировать на изменения в цене и отслеживать их эффективность.
  3. Правила принятия стратегических решений простые, понятные и простые в применении.
  4. Конфигурируемая обратная торговля, адаптированная к различным рыночным условиям.

Стратегический риск

Однако эта стратегия также несет в себе некоторые риски:

  1. В случае возникновения колебаний, в KAMA-индикаторе может возникнуть сигнал ошибки. Эффективность индикатора может быть оптимизирована путем корректировки параметров.
  2. Существуют задержки в отслеживании, возможно, пропущены краткосрочные ценовые повороты. Диагностика может быть сочетана с другими показателями, если это необходимо.
  3. Если не учитывать торговые расходы и скольжение, эффективность реального диска будет слабее, чем обратная связь.

Направление оптимизации стратегии

Эта стратегия также может быть оптимизирована в следующих аспектах:

  1. Оптимизация параметров KAMA, повышение чувствительности отслеживания показателей.
  2. Добавление механизмов хранения убытков, чтобы контролировать максимальные потери от одной сделки.
  3. В сочетании с другими показателями, фильтрующие сигналы повышают точность принятия решений.
  4. Добавление механизма повторного поступления для дальнейшего отслеживания тенденций.

Подвести итог

Эта стратегия использует Кауфман адаптированный показатель движущейся средней для отслеживания ценовых тенденций, правила принятия решений просты, понятны, легко управляться в реальном времени. Этот показатель подавляет шум, а также быстро реагирует на ценовые изменения, хорошо отслеживает эффективность, является рекомендуемой стратегией отслеживания тенденций.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 25/08/2017
// Everyone wants a short-term, fast trading trend that works without large
// losses. That combination does not exist. But it is possible to have fast
// trading trends in which one must get in or out of the market quickly, but
// these have the distinct disadvantage of being whipsawed by market noise
// when the market is volatile in a sideways trending market. During these
// periods, the trader is jumping in and out of positions with no profit-making
// trend in sight. In an attempt to overcome the problem of noise and still be
// able to get closer to the actual change of the trend, Kaufman developed an
// indicator that adapts to market movement. This indicator, an adaptive moving
// average (AMA), moves very slowly when markets are moving sideways but moves
// swiftly when the markets also move swiftly, change directions or break out of
// a trading range.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Kaufman Moving Average Adaptive (KAMA)", shorttitle="Kaufman Moving Average Adaptive (KAMA)", overlay = true)
Length = input(21, minval=1)
xPrice = close
xvnoise = abs(xPrice - xPrice[1])
nfastend = 0.666
nslowend = 0.0645
reverse = input(false, title="Trade reverse")
nsignal = abs(xPrice - xPrice[Length])
nnoise = sum(xvnoise, Length)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2) 
nAMA = nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))
pos = iff(close[1] > nAMA, 1,
	   iff(close[1] < nAMA, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )    
plot(nAMA, color=blue, title="KAMA")