Стратегия перекрестного использования одиннадцати скользящих средних

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-15 13:57:53
Тэги:

Обзор

Эта стратегия сочетает в себе перекрестки 11 различных типов скользящих средних для длинных и коротких записей. 11 используемых скользящих средних: Простые (SMA), Экспоненциальные (EMA), Весенные (WMA), Весенные по объему (VWMA), Сглаженные (SMMA), Двойные Экспоненциальные (DEMA), Тройные Экспоненциальные (TEMA), Хулл (HMA), Нулевые отставания Экспоненциальные (ZEMA), Треугольные (TMA) и Супергладкий (SSMA) фильтр.

Стратегия позволяет настроить две скользящие средние - более быструю и более медленную, обе выбранные из 11 вариантов. Длинные сигналы генерируются, когда более быстрый MA пересекает более медленный MA. Короткие сигналы возникают, когда более быстрый MA пересекает ниже более медленного MA.

Дополнительные функции включают в себя настройки пирамиды, уровни получения прибыли и стоп-лосса.

Логика стратегии

Основная логика стратегии опирается на перекрестки между двумя скользящими средними для определения входов и выходов.

Условия вступления:

Длинная запись: быстрая MA > медленная MA Краткая запись: Быстрая МР < Медленная МР

Выходы определяются по одному из трех критериев:

Достигнутый уровень прибыли
Уровень остановки потерь достигнут
Выработанный противоположный сигнал (пересечение MA в противоположном направлении)

Стратегия позволяет настроить ключевые параметры, такие как тип и длина MA, настройки пирамиды, процентные ставки прибыли и стоп-лосса. Это обеспечивает гибкость для оптимизации стратегии для различных рыночных условий и предпочтений риска.

Преимущества

Комбинирует 11 различных типов MA для надежных сигналов
Гибкая конфигурация ключевых параметров
Функции получения прибыли и остановки потери защищают прибыль и ограничивают убытки
Пирамидизация позволяет увеличить размер позиции для сильных тенденций

Риски

Как и в случае с любым техническим показателем, перекрестные показатели MA могут генерировать ложные сигналы.
Чрезмерная оптимизация для текущих рыночных условий может привести к снижению будущих показателей
Тяжелые выходы с остановкой потери могут привести к раннему выходу из хороших сделок на волатильных рынках

Управление рисками может быть улучшено с помощью подтверждения действия цены для сигналов входа, с использованием последующих остановок вместо жестких остановок и избежания чрезмерной оптимизации.

Возможности для расширения

Эта стратегия может быть улучшена несколькими способами:

Включить дополнительные фильтры перед входом, такие как проверка объема и ценовых действий
Систематически испытывать производительность различных типов МО и выбирать оптимальный 1 или 2
Оптимизировать длины MA специально для инструментов торговли и временных рамок
Используйте затяжные остановки вместо твердых остановок
Добавление прибыли на дополнительных уровнях по мере распространения тенденции

Заключение

Стратегия кроссовера одиннадцати скользящих средних обеспечивает систематический подход к торговле кроссоверами. Объединяя сигналы по нескольким показателям MA и позволяя настраивать ключевые параметры, она обеспечивает надежную, но гибкую торговую структуру. Тонкая настройка и управление рисками будут играть ключевую роль в оптимизации производительности. Стратегия имеет большой потенциал для торговли на основе импульса, но должна быть адаптирована для различных рыночных условий.

/*backtest
start: 2023-12-15 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3

strategy(title = "[STRATEGY] MA Cross Eleven", overlay = true)

// MA - type, source, length

//  MA - type, source, length
//  SMA --> Simple
//  EMA --> Exponential
//  WMA --> Weighted
//  VWMA --> Volume Weighted
//  SMMA --> Smoothed
//  DEMA --> Double Exponential
//  TEMA --> Triple Exponential
//  HMA --> Hull
//  TMA --> Triangular
//  SSMA --> SuperSmoother filter
//  ZEMA --> Zero Lag Exponential

type = input(defval="ZEMA", title="MA Type: ", options=["SMA", "EMA", "WMA", "VWMA", "SMMA", "DEMA", "TEMA", "HullMA", "ZEMA", "TMA", "SSMA"])
len1 = input(defval=8, title="Fast MA Length", minval=1)
srcclose1 = input(close, "Fast MA Source")
len2 = input(defval=21, title="Slow MA Length", minval=1)
srcclose2 = input(close, "Slow MA Source")

// Returns MA input selection variant, default to SMA if blank or typo.

variant(type, src, len) =>
    v1 = sma(src, len)                                                  // Simple
    v2 = ema(src, len)                                                  // Exponential
    v3 = wma(src, len)                                                  // Weighted
    v4 = vwma(src, len)                                                 // Volume Weighted
    v5 = 0.0
    v5 := na(v5[1]) ? sma(src, len) : (v5[1] * (len - 1) + src) / len    // Smoothed
    v6 = 2 * v2 - ema(v2, len)                                          // Double Exponential
    v7 = 3 * (v2 - ema(v2, len)) + ema(ema(v2, len), len)               // Triple Exponential
    v8 = wma(2 * wma(src, len / 2) - wma(src, len), round(sqrt(len)))   // Hull
    v11 = sma(sma(src,len),len)                                         // Triangular
    // SuperSmoother filter
    // © 2013  John F. Ehlers
    a1 = exp(-1.414*3.14159 / len)
    b1 = 2*a1*cos(1.414*3.14159 / len)
    c2 = b1
    c3 = (-a1)*a1
    c1 = 1 - c2 - c3
    v9 = 0.0
    v9 := c1*(src + nz(src[1])) / 2 + c2*nz(v9[1]) + c3*nz(v9[2])
    // Zero Lag Exponential
    e = ema(v2, len)
    v10 = v2+(v2-e)
    // return variant, defaults to SMA if input invalid.
    type=="EMA"?v2 : type=="WMA"?v3 : type=="VWMA"?v4 : type=="SMMA"?v5 : type=="DEMA"?v6 : type=="TEMA"?v7 : type=="HullMA"?v8 : type=="SSMA"?v9 : type=="ZEMA"?v10 : type=="TMA"? v11: v1

ma_1 = variant(type, srcclose1, len1)
ma_2 = variant(type, srcclose2, len2)

plot(ma_1, title="Fast MA", color = green, linewidth=2, transp=0)
plot(ma_2, title="Slow MA", color = red, linewidth=2, transp=0)

longCond = na
shortCond = na
longCond := crossover(ma_1, ma_2)
shortCond := crossunder(ma_1, ma_2)

// Count your long short conditions for more control with Pyramiding

sectionLongs = 0
sectionLongs := nz(sectionLongs[1])
sectionShorts = 0
sectionShorts := nz(sectionShorts[1])

if longCond
    sectionLongs := sectionLongs + 1
    sectionShorts := 0

if shortCond
    sectionLongs := 0
    sectionShorts := sectionShorts + 1
    
// Pyramiding Inputs

pyrl = input(1, "Pyramiding")

// These check to see your signal and cross references it against the pyramiding settings above

longCondition = longCond and sectionLongs <= pyrl 
shortCondition = shortCond and sectionShorts <= pyrl 

// Get the price of the last opened long or short

last_open_longCondition = na
last_open_shortCondition = na
last_open_longCondition := longCondition ? high[1] : nz(last_open_longCondition[1])
last_open_shortCondition := shortCondition ? low[1] : nz(last_open_shortCondition[1])

// Check if your last postion was a long or a short

last_longCondition = na
last_shortCondition = na
last_longCondition := longCondition ? time : nz(last_longCondition[1])
last_shortCondition := shortCondition ? time : nz(last_shortCondition[1])

in_longCondition = last_longCondition > last_shortCondition
in_shortCondition = last_shortCondition > last_longCondition

// Take profit

isTPl = input(false, "Take Profit Long")
isTPs = input(false, "Take Profit Short")
tpl = input(3, "Take Profit Long %", type=float)
tps = input(30, "Take Profit Short %", type=float)
long_tp = isTPl and crossover(high, (1+(tpl/100))*last_open_longCondition) and in_longCondition  == 1
short_tp = isTPs and crossunder(low, (1-(tps/100))*last_open_shortCondition) and in_shortCondition == 1 

// Stop Loss

isSLl = input(false, "Stop Loss Long")
isSLs = input(false, "Stop Loss Short")
sl= 0.0
sl := input(3, "Stop Loss %", type=float)
long_sl = isSLl and crossunder(low, (1-(sl/100))*last_open_longCondition) and longCondition == 0 and in_longCondition == 1
short_sl = isSLs and crossover(high, (1+(sl/100))*last_open_shortCondition) and shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1

// Create a single close for all the different closing conditions.

long_close = long_tp or long_sl ? 1 : 0
short_close = short_tp or short_sl ? 1 : 0

// Get the time of the last close

last_long_close = na
last_short_close = na
last_long_close := long_close ? time : nz(last_long_close[1])
last_short_close := short_close ? time : nz(last_short_close[1])

// Strategy entries

strategy.entry("long", strategy.long, when=longCondition == true, stop = open[1])
strategy.entry("short", strategy.short, when=shortCondition == true)
strategy.close("long", when = long_sl or long_tp)
strategy.close("short", when = short_sl or short_tp)

Больше