Стратегия комбинации множественных кроссоверных индикаторов Turtle и взвешенной скользящей средней, а также MACD и TSI


Дата создания: 2024-01-08 14:19:02 Последнее изменение: 2024-01-08 14:19:02
Копировать: 1 Количество просмотров: 657
1
Подписаться
1617
Подписчики

Стратегия комбинации множественных кроссоверных индикаторов Turtle и взвешенной скользящей средней, а также MACD и TSI

Обзор

Это стратегия, которая использует несколько технических показателей для определения торговых сигналов. Она объединяет двойную линейно-междурязную систему, основанную на правилах торговли шелковыми песками, весовую подвижную среднюю, MACD и четырех основных технических показателях, чтобы сформировать многократно подтвержденную торговую стратегию. Эта комбинация может эффективно отфильтровать ложные сигналы и повысить стабильность.

Принципы

В основе этой стратегии лежит кросс-комбинация нескольких технических показателей, включая следующие аспекты:

  1. Двойная средняя линия скрещивания с использованием правила торговли на берегу моря создает торговый сигнал. Двойная Hull Moving Average рассчитывается на 7 и 14 день соответственно, и при прохождении долгосрочной средней линии на короткосрочной средней линии, она становится выше, а при прохождении долгосрочной средней линии, она падает.

  2. Вычислить 1-дневную взвешенную скользящую среднюю, как важный индикатор долгосрочных тенденций.

  3. Вычислите MACD-индикатор и определите его соотношение с сигнальной линией. MACD больше, чем сигнальная линия, когда она является положительной, меньше, чем отрицательной.

  4. Вычислить показатель ТСИ и определить, выше ли он линейки сверхпокупа или ниже линейки сверхпродажи. ТСИ выше линейки сверхпокупа, когда он падает, ниже линейки сверхпродажи, когда он падает.

При поступлении в университет необходимо удовлетворить следующим условиям:

  • На 7-й линии, на 14-й линии
  • 1-дневная скользящая средняя, если она ниже, то только больше; если она выше, то только пустое
  • MACD по сигнальной линии
  • TSI выше линейки oversell (сделать больше) или ниже линейки oversell (сделать меньше)

Таким образом, можно эффективно избежать ложных сигналов, создаваемых одним техническим показателем, что повышает стабильность.

Преимущества

Такой подход имеет следующие преимущества:

  1. Многократное подтверждение, эффективная фильтрация ложных сигналов, предотвращение ошибочных сделок.

  2. Технические показатели охватывают краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные периоды и позволяют зафиксировать различные уровни возможностей для торговли.

  3. Закон о торговле морскими рыбами прошел испытания и позволил добиться стабильной прибыли.

  4. MACD чувствителен к краткосрочным изменениям, что позволяет повысить актуальность стратегии.

  5. Индекс TSI является более плавным и позволяет эффективно идентифицировать перекуп и перепродажу.

  6. Движущаяся средняя используется в качестве важного долгосрочного индикатора тенденций, чтобы предотвратить обратную торговлю.

В целом, эта стратегия сочетает в себе несколько показателей, является стабильной и гибкой, имеет большую прибыльность и является очень хорошей количественной стратегией.

Риск

В этой стратегии есть определенные риски, которые сосредоточены на следующих аспектах:

  1. Многочисленные показатели увеличивают сложность стратегии, а параметры сложнее настроить и оптимизировать.

  2. Показатели могут расходиться, что может повлиять на стратегическую стабильность.

  3. Вероятность того, что технические показатели посылают ложные сигналы, не может быть полностью устранена.

  4. Недостаток возможности для краткосрочного переворота не позволит нам воспользоваться рыночным пространством, созданным быстрым переворотом.

Соответственно, можно оптимизировать в следующих аспектах:

  1. Поиск оптимального сочетания параметров показателя для улучшения согласованности между показателями.

  2. Увеличение механизмов сдерживания убытков, контроль одноразовых потерь.

  3. Вместе с другими типами и циклами показателей, это еще больше повысит стабильность.

  4. При этом, как отмечается в сообщении, “все, что мы делаем, - это откладываем часть средств на арбитраж, используя методы обратного обращения”.

Направление оптимизации

Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:

  1. Параметровая оптимизация. Можно оптимизировать параметры индикатора, такие как длина цикла, число линий, промежуток между перекупками и перепродажами, чтобы найти оптимальную комбинацию параметров.

  2. Увеличение механизма остановки убытков. Устройство соответствующих средств остановки убытков, таких как мобильные остановки или CLASSES, для контроля убытков.

  3. Добавление дополнительных показателей. Можно добавить другие показатели, такие как KD, OBV, волатильность и т. Д., чтобы сформировать более многомерную перекрестную проверку.

  4. В сочетании с машинным обучением. Использование различных технических показателей в качестве ввода, использование нейронных сетей и т. д. для оценки сигналов и оптимизации параметров.

  5. Сохраняйте надлежащие средства для хеджирования. Держите определенную обратную позицию, используя обратную прибыль.

Подвести итог

Эта стратегия использует комбинацию из четырех технических показателей, таких как правила торговли шелковым морем, движущиеся средние, MACD и TSI, чтобы создать высокостабильную, гибкую и эффективную количественную стратегию. Она учитывает краткосрочные и долгосрочные тенденции, и многочисленная перекрестная проверка показателей эффективно снижает вероятность ложных сигналов.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2023-12-08 00:00:00
end: 2024-01-07 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
//                                                    Quad-HullMA-cross & VWMA & MacD & TSI combination  <<<<< by SeaSide420 >>>>>>
strategy("MultiCross", overlay=true)
keh=input(title="Double HullMA 1",defval=7, minval=1)
teh=input(title="Double HullMA 2",defval=14, minval=1)
meh=input(title="VWMA",defval=1, minval=1)
meh1=vwma(close,round(meh))
n2ma=2*wma(close,round(keh/2))
nma=wma(close,keh)
diff=n2ma-nma,sqn=round(sqrt(keh))
n2ma1=2*wma(close[2],round(keh/2))
nma1=wma(close[2],keh)
diff1=n2ma1-nma1,sqn1=round(sqrt(keh))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
b=n1>n2?lime:red
c=n1>n2?green:red
n2ma3=2*wma(close,round(teh/2))
nma2=wma(close,teh)
diff2=n2ma3-nma2,sqn2=round(sqrt(teh))
n2ma4=2*wma(close[2],round(teh/2))
nma3=wma(close[2],teh)
diff3=n2ma4-nma3,sqn3=round(sqrt(teh))
n3=wma(diff2,sqn2)
n4=wma(diff3,sqn3)
fastLength = input(title="MacD fastLength", defval=7)
slowlength = input(title="MacD slowlength", defval=14)
MACDLength = input(title="MacD Length", defval=3)
MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
a1=plot(n1,color=c),a2=plot(n2,color=c)
plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = cross, color=b, linewidth = 3)
a3=plot(n3,color=c),a4=plot(n4,color=c)
plot(cross(n3, n4) ? n1 : na, style = cross, color=b, linewidth = 3)
//a5=plot(meh1,color=c)
long = input(title="TSI Long Length",  defval=5)
short = input(title="TSI Short Length",  defval=3)
signal = input(title="TSI Signal Length",  defval=2)
linebuy = input(title="TSI Upper Line",  defval=4)
linesell = input(title="TSI Lower Line",  defval=-4)
price = close
double_smooth(src, long, short) =>
    fist_smooth = ema(src, long)
    ema(fist_smooth, short)
pc = change(price)
double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short)
double_smoothed_abs_pc = double_smooth(abs(pc), long, short)
tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc)
closelong = n1<n2 and n3<n4 and n1>meh1
if (closelong)
    strategy.close("Long")
closeshort = n1>n2 and n3>n4 and n1<meh1
if (closeshort)
    strategy.close("Short") 
longCondition = strategy.opentrades<1 and n1>n2 and MACD>aMACD and n1<meh1 and n3>n4 and ema(tsi_value, signal)>linesell
if (longCondition)
    strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = strategy.opentrades<1  and n1<n2 and MACD<aMACD and n1>meh1 and n3<n4 and ema(tsi_value, signal)<linebuy
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short",strategy.short)