Стратегия комбинирования многократных кроссоверов Turtle и взвешенной скользящей средней и MACD и TSI

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-08 14:19:02
Тэги:

img

Обзор

Это стратегия, которая использует множество технических индикаторов для оценки торговых сигналов. Она объединяет двойную систему перекрестного перемещения скользящих средних правил торговой черепахи, взвешенную скользящую среднюю, MACD и TSI, четыре основных технических индикатора, для формирования многоподтвержденной торговой стратегии. Эта комбинация может эффективно фильтровать ложные сигналы и улучшать стабильность.

Принципы

Основной принцип этой стратегии заключается в сочетании нескольких технических показателей, включая следующие аспекты:

  1. Используйте двойной скользящий средний кроссовер правил торгового курса черепахи для генерации торговых сигналов. Вычислите двойные 7-дневные и 14-дневные скользящие средние курса. Когда краткосрочная скользящая средняя пересекает длинную скользящую среднюю, она является бычьей, а когда пересекает ниже, она является медвежьей.

  2. Вычислить среднюю скользящую величину за один день как важный долгосрочный индикатор тенденции.

  3. Вычислить индикатор MACD и судить его золотой крест и мертвый крест с линией сигнала. Когда MACD больше линии сигнала, это быстрый. Когда меньше, это медвежий.

  4. Вычислить индикатор TSI и определить, находится ли он выше линии перекупа или ниже линии перепродажи. Когда TSI находится выше линии перекупа, это медвежий. Когда ниже линии перепродажи, это бычий.

При выходе на рынок должны быть одновременно выполнены следующие условия:

  • 7-дневная линия пересекает 14-дневную линию
  • Если средняя скользящая средняя стоимость на 1 день ниже, выбирать только длинную, а если выше - короткую.
  • MACD пересекает линию сигнала
  • TSI выше, чем линия перепроданности (продолжение) или ниже, чем линия перекупки (продолжение)

Это позволяет эффективно избежать ложных сигналов, генерируемых одним техническим показателем, и повысить стабильность.

Преимущества

Эта стратегия сочетания многопоказателей имеет следующие преимущества:

  1. Многократное подтверждение эффективно фильтрует ложные сигналы и избегает ошибочных сделок.

  2. Технические показатели охватывают краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные периоды, которые могут охватывать торговые возможности на разных уровнях.

  3. Правила Торговли Черепахами проверены в бою и могут легко достичь стабильной прибыли.

  4. Показатель MACD чувствителен к краткосрочным изменениям рынка, что может улучшить эффективность стратегии в режиме реального времени.

  5. Показатель ТСОС является относительно плавным и может эффективно выявлять ситуации перекупки и перепродажи.

  6. Движущиеся средние как важный долгосрочный индикатор тренда препятствуют торговле против тренда.

В целом, эта стратегия сочетает в себе преимущества нескольких показателей, является стабильной и гибкой с большим потенциалом прибыли.

Риски

Эта стратегия также сопряжена с определенными рисками, главным образом в следующих областях:

  1. Многочисленные показатели увеличивают сложность стратегии и затрудняют настройку параметров и оптимизацию.

  2. Между показателями могут возникать расхождения, влияющие на стабильность стратегии.

  3. Вероятность ложных сигналов от технических показателей не может быть полностью исключена.

  4. Отсутствие возможностей для краткосрочных рыночных переворотов не позволяет использовать арбитражное пространство от быстрых переворотов.

Соответственно, дальнейшие оптимизации могут быть сделаны в следующих областях:

  1. Найти оптимальное сочетание параметров показателей для улучшения координации между показателями.

  2. Увеличить механизмы остановки потерь для контроля одиночных потерь.

  3. Включить больше различных типов и циклов показателей для дальнейшего улучшения стабильности.

  4. Некоторые средства нужно правильно резервировать, используя методы реверсионного арбитража.

Руководство по оптимизации

Эта стратегия может быть дополнительно оптимизирована в следующих аспектах:

  1. Оптимизация параметров. Оптимизируйте такие параметры, как длина цикла, количество линий, интервалы перекупки и перепродажи и т. Д., Чтобы найти лучшую комбинацию параметров.

  2. Увеличить механизмы стоп-лосса. Устанавливать соответствующие движущиеся методы стоп-лосса или КЛАССИ и другие методы стоп-лосса для контроля потерь.

  3. Добавление таких показателей, как KD, OBV, волатильность и т.д., чтобы сформировать перекрестную проверку в большем количестве измерений.

  4. Объедините машинное обучение, возьмите различные технические показатели в качестве ввода и используйте нейронные сети для оценки сигнала и оптимизации параметров.

  5. Оставьте некоторые средства для хеджирования, держите определенные обратные позиции, чтобы извлечь выгоду из обратных.

Резюме

Эта стратегия сочетает в себе правила торговли черепахой, скользящие средние, MACD и технические индикаторы TSI для создания высокой стабильности, высокой гибкости и проверенной в бою количественной стратегии. Она охватывает как краткосрочные, так и среднесрочные и долгосрочные движения рынка. Многочисленная перекрестная валидация индикаторов эффективно снижает вероятность ложных сигналов. Дальнейшая оптимизация параметров, механизмов остановки потери и моделей может достичь лучшей эффективности стратегии. Эта стратегия стоит проверки и применения в режиме реального времени.


/*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)

Больше