Многофакторная скользящая средняя тенденция в соответствии со стратегией

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-18 12:07:52
Тэги:

Обзор

Это простая скользящая средняя тенденция, подходящая для Биткойна и Ethereum. Она сочетает в себе несколько индикаторов, таких как скользящие средние, MACD и RSI, чтобы определить направление тренда, и использует фиксированное размещение позиций для долгосрочного отслеживания тренда.

Логика стратегии

Основная логика стратегии заключается в том, чтобы пойти длинным, когда 20-дневная EMA пересекает 100-дневную SMA и 100-дневная SMA пересекает 200-дневную SMA; закрыть позиции, когда 20-дневная EMA пересекает 100-дневную SMA. То есть использовать три скользящих средних различных периодов для определения направления тренда.

В частности, стратегия рассчитывает значения 20-дневной EMA, 100-дневной SMA и 200-дневной SMA и сравнивает их величину для оценки тренда. Когда 20-дневная EMA пересекает 100-дневную SMA, это означает, что цены начали расти. В этот момент, если 100-дневная SMA также больше, чем 200-дневная SMA, это указывает на то, что среднесрочные и долгосрочные тенденции также растут. Это сильный длинный сигнал.

После входа в длинную позицию стратегия будет продолжать удерживать позицию, чтобы следовать тренду. Когда 20-дневная EMA снова пересекается ниже 100-дневной SMA, это указывает на то, что произошел короткосрочный сигнал обворота тренда. В этот момент стратегия выберет закрыть позиции, чтобы остановить потери.

Кроме того, стратегия также включает в себя такие индикаторы, как MACD и RSI, чтобы подтвердить тенденцию. Только когда линия DIF, линия DEMA и линия HIST MACD все растут, а индикатор RSI выше 50, он выберет возможность открыть длинные позиции.

Преимущества

Наибольшее преимущество этой стратегии заключается в том, что она формулирует четкие правила торговли трендом, которые могут эффективно отслеживать средне- и долгосрочные тенденции.

Используйте несколько скользящих средних в сочетании, чтобы судить о тренде, который является относительно надежным.
Принимать долгосрочные позиции, чтобы отслеживать движение тренда, не подвергаясь воздействию краткосрочных колебаний рынка.
Сочетание таких индикаторов, как MACD и RSI для подтверждения сигналов стратегии, может фильтровать ложные прорывы.
Используя золотой крест и смертельный крест линий EMA и SMA для определения пунктов входа и выхода, правила просты и ясны.
Может эффективно контролировать риски, ограничивая потери через стоп-лосс.

Риски и решения

В этой стратегии также имеются некоторые риски. Основная проблема заключается в том, что она не может вовремя остановить потери, когда тенденция меняется.

Невозможность отслеживать моменты обратного движения тенденции во времени: сократить циклы скользящих средних или добавить больше показателей для всеобъемлющего суждения.
Долгое время удержания может легко привести к большим потерям: правильно сократить линии выхода для своевременной остановки убытков.
Индикаторы скользящей средней, как правило, отстают: добавить определенный процент линий стоп-лосса для активного стоп-лосса.

Руководство по оптимизации

Эта стратегия также может быть оптимизирована в следующих аспектах:

Испытайте больше комбинаций циклов скользящих средних для поиска оптимальных параметров.
Попробуйте другие индикаторы или модели, чтобы судить о тенденциях и сроках входа.
Использовать машинное обучение и другие методы для динамической оптимизации параметров.
Включить показатели объема торговли, чтобы избежать ложных прорывов.
Разработка автоматических систем стоп-лосса и отслеживания стоп-лосса, которые могут регулировать позиции стоп-лосса на основе рыночных условий.

Заключение

В общем, эта стратегия - это простая и простая стратегия, следующая за трендом. Она использует скользящие средние для определения направления тренда, MACD и RSI для фильтрации сигналов. Принимать относительно длительные периоды хранения для отслеживания движения тренда. Она может эффективно захватывать средне- и долгосрочные возможности тренда. В то же время, есть также риск отставания в выявлении обратных тенденций.

/*backtest
start: 2024-01-16 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="BTC_Long_Only_TV01_200507", overlay=true)

//////////// !!!!!!!!!!!!!!!! WORK BEST IN 2 HOURS for BTC, ETH and ETHXBT !!!!!!!!!!!!!!!!!!! /////////////////////
//280820 - After long esting this is the best script for ETHUSD in 4 hours. From 01/01/2020 til 28/08/2020


[macdLine, macdSignalLine, macdHist] = macd(close, 12, 26, 7)  

//_rsi_len = input(14, title="RSI length")
_rsi_len = 14 
  
NewValue = 0
PreviousValue = 0
leverage = 1

smaPercentageIncrease = 0.0
SMA_PERCENT_INCREASE = 0.0
float atrValue = 0
bool bPositionOpened = false
float stockPositionSize = 0 
float volatilityPercentage = 0.0
bool bDisplayArrow = false 
bool bEMAIsRising = false
bool bSMAIsRising = false
bool bSMASlowIsRising = false
bool bMACDIsRising = false
bool bMACDHistIsRising = false
bool bMACDSignalIsRising = false

float stopLoss = input (5, "StopLoss in %", type=input.float) //StopLoss associated with the order
//Best for alt versus BTC float stopLoss = input (3, "StopLoss in %", type=input.float) //StopLoss associated with the order 
float positionSize = 1000
float currentPrice = close 
float stopLossPrice = 0
float entryPrice = 0


//-----------------------------------------------------------


// === INPUT BACKTEST RANGE ONE YEAR 
//FromDay   = input(defval = 01, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
//FromMonth = input(defval = 01, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
//FromYear  = input(defval = 2020, title = "From Year", minval = 2017)
FromDay   = 01
FromMonth = 01
FromYear  = 2020

//ToDay     = input(defval = 01, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
//ToMonth   = input(defval = 01, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
//ToYear    = input(defval = 2023, title = "To Year", minval = 2017)
ToDay     = 14
ToMonth   = 05
ToYear    = 2029

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true // create function "within window of time"


//FUNCTION DEFINITIONS
//----------------------
IsRising(data, loopBack) =>
    bIsRising = true
    for n = 1 to loopBack
        if data[n] > data[n-1]
            bIsRising := false
        continue
    bIsRising
    
IsFalling(data, loopBack) =>
    bIsFalling = true
    for n = 1 to loopBack
        if data[n] < data[n-1]
            bIsFalling := false
        continue
    bIsFalling
    
// END OF FUNCTION DEFINITIONS //


emaLength = 20
smaLength = 100
smaSlowLength = 200
 
ema = ema(close, emaLength) 
sma = sma(close, smaLength)
smaSlow = sma(close, smaSlowLength)

plot(sma, color=color.green)
plot(smaSlow, color=color.orange)
plot(ema, color=color.yellow)

//reload previous values
stopLossPrice := na(stopLossPrice[1]) ? 0.0 : stopLossPrice[1]
entryPrice := na(entryPrice[1]) ? 0.0 : entryPrice[1]
bPositionOpened := na(bPositionOpened[1]) ? false : bPositionOpened[1]
positionSize := na(positionSize[1]) ? 1000 : positionSize[1]
stockPositionSize := na(stockPositionSize[1]) ? 0 : stockPositionSize[1]
//leverage := na(leverage[1]) ? 1 : leverage[1]

bEMAIsRising := IsRising(ema, 2) 
bSMAIsRising := IsRising(sma, 3)
bMACDIsRising := IsRising(macdLine, 3)
bMACDHistIsRising := IsRising(macdHist, 1)
bSMASlowIsRising := IsRising(smaSlow, 10)
bMACDSignalIsRising := IsRising(macdSignalLine, 3)


atrValue := atr(14)
volatilityPercentage := (atrValue/currentPrice)*100 //calcute the volatility. Percentage of the actual price

 
if (window()) 
    //Check if we can open a LONG
    if (bPositionOpened == false and bSMASlowIsRising == true and bMACDIsRising == true and bEMAIsRising == true and bSMAIsRising == true and ema[0] > sma[0] and sma[0] < currentPrice)
        //Enter in short position 
        stockPositionSize := (positionSize*leverage)/currentPrice //Calculate the position size based on the actual price and the position Size (in $) configured.
        
        //calculate exit values
        stopLossPrice := currentPrice*(1-stopLoss/100) 
        strategy.entry("myPosition", strategy.long, qty=stockPositionSize, comment="BUY at " + tostring(currentPrice))
        entryPrice := currentPrice //store the entry price
        bPositionOpened := true  
        bDisplayArrow := true 
        
    if (bPositionOpened == true and (currentPrice <= stopLossPrice or crossunder(ema[1], sma[1])))
        strategy.close("myPosition", comment="" + tostring(currentPrice) ) //Stop
        //uncomment the below line to make the bot investing the full portfolio amount to test compounding effect.
        //positionSize := positionSize + ((stockPositionSize * currentPrice) - (positionSize*leverage)) 
        //reset some flags 
        bPositionOpened := false 
        bDisplayArrow := true 
        entryPrice := 0.0

Больше