Сетевая стратегия торговли на основе системы скользящих средних

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-03 17:18:22
Тэги:

Обзор

Эта стратегия использует теорию скользящей средней для построения сетевой торговой системы путем оценки рыночной тенденции с помощью нескольких наборов скользящих средних JMA с различными параметрами.

Логика стратегии

Для определения рыночной тенденции используется комбинация скользящих средних JMA от 1 до 20 периодов.
Открыть сетевые сделки в точке перелома тренда, когда короткий MA пересекается ниже или выше длинного MA.
Вариант фильтрации на основе цвета свечи - покупать только на красных свечах и продавать на зеленых свечах, в противном случае игнорировать цвет и торговать только при изменении тренда.
Выходы - это либо отслеживание стоп-лосса, либо выход, основанный на времени, когда истекает срок действия стратегии.

Анализ преимуществ

Использование системы MA для определения тенденций может эффективно определить долгосрочные изменения тенденций.
Торговля в сетях может получать прибыль на рынках с ограниченным диапазоном без четких тенденций, с остановкой потери для контроля рисков.
Настраиваемые параметры JMA, могут оптимизироваться для разных периодов, высокая гибкость.
Световой фильтр не позволяет вводить в заблуждение ложными прорывами.

Анализ рисков

Рынки с высоким уровнем риска без четких тенденций имеют более высокий риск остановки потерь.
Ошибки в оценке, сделанные системой MA, могут привести к неправильным торговым сигналам.
Филтр свечей рискует упустить некоторые торговые возможности.
Если расстояние между сетями слишком большое, прибыль недостаточная; слишком узкое может привести к слишком большому количеству позиций и высоким затратам.

Руководство по оптимизации

Проверить больше комбинаций параметров, чтобы найти оптимальные комбинации JMA MA для различных продуктов.
Включить другие фильтры, такие как диапазоны BOLL, KD и т. д., чтобы улучшить качество сигнала.
Оптимизировать конфигурацию сетки, например, расстояние между сетками, входные участки и т.д.
Подумайте о других методах остановки потери, таких как разрыв на основе, отслеживание остановки и т.д.

Заключение

Эта стратегия оценивает обратные тенденции с использованием теории JMA и открывает сетевые сделки в переломные моменты для получения прибыли от долгосрочных сдвигов тренда.

/*backtest
start: 2022-12-27 00:00:00
end: 2024-01-02 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2019

//@version=3
strategy(title = "Noro's Fishnet Strategy", shorttitle = "Fishnet str", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot")
usecf = input(false, defval = false, title = "Use Color-filter")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//JMA
jmax(src, len) =>
    beta = 0.45*(len-1)/(0.45*(len-1)+2)
    alpha = pow(beta, 3)
    L0=0.0, L1=0.0, L2=0.0, L3=0.0, L4=0.0
    L0 := (1-alpha)*src + alpha*nz(L0[1])
    L1 := (src - L0[0])*(1-beta) + beta*nz(L1[1])
    L2 := L0[0] + L1[0]
    L3 := (L2[0] - nz(L4[1]))*((1-alpha)*(1-alpha)) + (alpha*alpha)*nz(L3[1])
    L4 := nz(L4[1]) + L3[0]
	L4

ma01 = jmax(close, 10)
ma02 = jmax(close, 20)
ma03 = jmax(close, 30)
ma04 = jmax(close, 40)
ma05 = jmax(close, 50)
ma06 = jmax(close, 60)
ma07 = jmax(close, 70)
ma08 = jmax(close, 80)
ma09 = jmax(close, 90)
ma10 = jmax(close, 100)
ma11 = jmax(close, 110)
ma12 = jmax(close, 120)
ma13 = jmax(close, 130)
ma14 = jmax(close, 140)
ma15 = jmax(close, 150)
ma16 = jmax(close, 160)
ma17 = jmax(close, 170)
ma18 = jmax(close, 180)
ma19 = jmax(close, 190)
ma20 = jmax(close, 200)

trend = 0
trend := ma01 > ma20 ? 1 : ma01 < ma20 ? -1 : trend[1]
col = trend == 1 ? #00FF7F : #DC143C

plot(ma01, transp = 0, color = col)
plot(ma02, transp = 0, color = col)
plot(ma03, transp = 0, color = col)
plot(ma04, transp = 0, color = col)
plot(ma05, transp = 0, color = col)
plot(ma06, transp = 0, color = col)
plot(ma07, transp = 0, color = col)
plot(ma08, transp = 0, color = col)
plot(ma09, transp = 0, color = col)
plot(ma10, transp = 0, color = col)
plot(ma11, transp = 0, color = col)
plot(ma12, transp = 0, color = col)
plot(ma13, transp = 0, color = col)
plot(ma14, transp = 0, color = col)
plot(ma15, transp = 0, color = col)
plot(ma16, transp = 0, color = col)
plot(ma17, transp = 0, color = col)
plot(ma18, transp = 0, color = col)
plot(ma19, transp = 0, color = col)
plot(ma20, transp = 0, color = col)

//Trading
lot = 0.0
lot := strategy.equity / close * capital / 100

if trend == 1 and (close < open or usecf == false)
    strategy.entry("Long", strategy.long, needlong ? lot : na)

if trend == -1 and (close > open or usecf == false)
    strategy.entry("Short", strategy.short, needshort ? lot : na)

Больше