Стратегия следования за трендом на основе адаптивной скользящей средней
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия использует Kaufman Adaptive Moving Average (KAMA) индикатор, чтобы разработать торговую систему для отслеживания тенденций. Эта система может быстро отслеживать тенденции при формировании тенденций и фильтровать шум при шокирующих ситуациях. В то же время система также интегрирует параллельную линию перехода (PSAR) и средний реальный волатильность отслеживания остановки (ATR Trailing Stop) в качестве механизма остановки, с более сильным контролем риска.
Стратегический принцип
Длина индикатора KAMA корректируется в зависимости от динамики волатильности рынка за недавний период времени. Окно EMA становится короче, когда изменение цены больше, чем недавний шум; окно EMA становится длиннее, когда изменение цены меньше, чем недавний шум. Это позволяет KAMA быстро отслеживать тенденции, а в случае шока фильтровать шум.
Система определяет направление тренда, основываясь на наиболее быстром КАМА (КАМА 1), который делает больше вверх, а пустое - вниз. Для фильтрации ложных прорывов установлен фильтр КАМА. Торговый сигнал подается только тогда, когда изменение КАМА 1 превышает стандартное расстояние последнего колебания.
С точки зрения остановки убытков, система предлагает три варианта остановки: основанная на реверсии KAMA, реверсия PSAR и мобильная остановка ATR. Инвесторы могут индивидуально выбрать одну или несколько комбинаций.
Анализ преимуществ
Уникальный дизайн KAMA позволяет системе быстро улавливать зарождающиеся тенденции, останавливать торговлю в шокирующих ситуациях, эффективно контролировать частоту торговли, сокращать ненужные скольжения и убытки от комиссий.
В системе встроены различные механизмы по уменьшению убытков. Инвесторы могут выбрать подходящий вариант убытков в зависимости от личных предпочтений в отношении риска, чтобы иметь сильный контроль над отдельными потерями.
Система полностью основана на показателях и стоп-линиях, что позволяет избежать распространенных ошибок при входе в рынок.
Многопараметровые настройки и комбинация условий предоставляют огромное пространство для системной настройки. Пользователи могут оптимизировать для различных сортов и циклов в зависимости от местоположения.
Анализ рисков
Система не учитывает системные риски и не может эффективно контролировать потери в экстремальных ситуациях.
Системные ПАРАМЕТРЫ могут нуждаться в корректировке в зависимости от различных циклов разных сортов, иначе могут привести к слишком радикальным или слишком консервативным результатам.
Если рассчитывать только на показатель KAMA в качестве остановки, то можно легко попасть в ловушку в условиях землетрясения. Это требует использования в комбинации с мобильной остановкой PSAR или ATR для решения.
Направление оптимизации
Добавление фильтров на тренд, таких как ADX или криптоволатильность, чтобы избежать ошибочных сигналов во время колебаний и перехода в тренд.
Оптимизация ПАРАМЕТРОВ и обратная проверка для отдельных сортов и фиксированных циклов для повышения стабильности. Измерения оптимизации включают комбинацию параметров KAMA, параметры остановки и т. Д.
Попробуйте модели МАСИНОВОГО ОБУЧЕНИЯ вместо параметрической оптимизации. Нейронная сеть или модель дерева решений, использующая большое количество исторических данных для обучения определению времени покупки и продажи и остановки.
Попытка переноса стратегии на другие виды, такие как цифровые валюты. Это может потребовать корректировки ПАРАМЕТРОВ или добавления других вспомогательных показателей.
Подвести итог
Эта стратегия включает в себя определение тенденций KAMA и множество средств остановки, которые позволяют эффективно отслеживать направление тенденции и контролировать риск. Уникальность показателя KAMA позволяет стратегии быстро определять направление зарождающихся тенденций и избегать проблем с ложными прорывами.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © BenHampson
// @version=4
// Credit to:
// - ChuckBanger for much of the KAMA code
// - cheatcountry for the KAMA Filter code
// - millerrh for much of the ATR Stop code
// - racer8 for much of the Position Sizing code
// I have combined aspects of their work and built upon it to form a strategy I like.
// The KAMA, with its filter, is used for entry.
// An ATR trailing stop loss, PSAR, and the KAMA can all optionally be used as exits, or you can use a combination of the three.
strategy(title="KAMA Strategy - Kaufman's Adaptive Moving Average", shorttitle="KAMA Strategy", overlay=true)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
// Exits
KAMA1SL = input(title = 'KAMA 1 Stop Loss', type = input.bool, defval = true)
ATRTSL = input(title = 'ATR Trailing Stop Loss', type = input.bool, defval = false)
PSARSL = input(title = 'PSAR Stop Loss', type = input.bool, defval = false)
// KAMA 1 (Fastest)
length1 = input(title="KAMA 1: Length", type=input.integer, defval=14)
fastLength1 = input(title="KAMA 1: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=2)
slowLength1 = input(title="KAMA 1: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=20)
length2 = input(title="KAMA 2: Length 2", type=input.integer, defval=15)
fastLength2 = input(title="KAMA 2: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=3)
slowLength2 = input(title="KAMA 2: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=22)
length3 = input(title="KAMA 3: Length 3", type=input.integer, defval=16)
fastLength3 = input(title="KAMA 3: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=4)
slowLength3 = input(title="KAMA 3: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=24)
length4 = input(title="KAMA 4: Length", type=input.integer, defval=17)
fastLength4 = input(title="KAMA 4: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=5)
slowLength4 = input(title="KAMA 4: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=26)
// KAMA 5 (Medium)
length5 = input(title="KAMA 5: Length", type=input.integer, defval=18)
fastLength5 = input(title="KAMA 5: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=6)
slowLength5 = input(title="KAMA 5: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=28)
length6 = input(title="KAMA 6: Length", type=input.integer, defval=19)
fastLength6 = input(title="KAMA 6: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=7)
slowLength6 = input(title="KAMA 6: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=30)
length7 = input(title="KAMA 7: Length", type=input.integer, defval=20)
fastLength7 = input(title="KAMA 7: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=8)
slowLength7 = input(title="KAMA 7: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=32)
// KAMA 8 (Slowest)
length8 = input(title="KAMA 8: Length", type=input.integer, defval=21)
fastLength8 = input(title="KAMA 8: Fast KAMA Length", type=input.integer, defval=9)
slowLength8 = input(title="KAMA 8: Slow KAMA Length", type=input.integer, defval=34)
// Kaufman's Adaptive Moving Average
getKAMA(src, length1, fastLength1, slowLength1) =>
mom = abs(change(src, length1))
volatility = sum(abs(change(src)), length1)
// Efficiency Ratio
er = volatility != 0 ? mom / volatility : 0
fastAlpha = 2 / (fastLength1 + 1)
slowAlpha = 2 / (slowLength1 + 1)
// KAMA Alpha
sc = pow((er * (fastAlpha - slowAlpha)) + slowAlpha, 2)
kama = 0.0
kama := sc * src + (1 - sc) * nz(kama[1])
kama
kama1 = getKAMA(src, length1, fastLength1, slowLength1)
kama2 = getKAMA(src, length2, fastLength2, slowLength2)
kama3 = getKAMA(src, length3, fastLength3, slowLength3)
kama4 = getKAMA(src, length4, fastLength4, slowLength4)
kama5 = getKAMA(src, length5, fastLength5, slowLength5)
kama6 = getKAMA(src, length6, fastLength6, slowLength6)
kama7 = getKAMA(src, length7, fastLength7, slowLength7)
kama8 = getKAMA(src, length8, fastLength8, slowLength8)
//If the kama1 has increased...
kama1delta = kama1[0] - kama1[1]
kama3delta = kama3[0] - kama3[1]
kama8delta = kama8[0] - kama8[1]
// KAMA Plots
plot(kama1, title="KAMA 1", color=#e91e63, display=display.all, linewidth=2)
plot(kama2, title="KAMA 2", color=color.red, display=display.all)
plot(kama3, title="KAMA 3", color=color.red, display=display.all)
plot(kama4, title="KAMA 4", color=color.orange, display=display.all)
plot(kama5, title="KAMA 5", color=color.orange, display=display.all)
plot(kama6, title="KAMA 6", color=color.yellow, display=display.all)
plot(kama7, title="KAMA 7", color=color.yellow, display=display.all)
plot(kama8, title="KAMA 8", color=color.white, display=display.all)
//========================================= KAMA FILTER ===========================================
// Copyright (c) 2019-present, Franklin Moormann (cheatcountry)
// Moving Average Adaptive Filter [CC] script may be freely distributed under the MIT license.
entryFilter = input(title="KAMA Entry Filter", type=input.float, defval=1, minval=0.01)
exitFilter = input(title="KAMA Exit Filter", type=input.float, defval=0.5, minval=0.01)
entryMAAF = entryFilter * stdev(kama1delta, length1)
exitMAAF = exitFilter * stdev(kama1delta, length1)
srcEma = ema(src, length1)
//========================================= TRAILING ATR STOP ====================================
// The following is an adaptation of Trailing ATR Stops by @millerrh
// He based it on scripts by @garethyeo & @SimpleCryptoLife
// Inputs
atrLookback = input(defval=14,title="Trailing ATR Lookback Period",type=input.integer)
multiplier = input(defval=3,title="Trailing ATR Multiplier",type=input.float, step=0.1, minval=0.5, maxval=4)
trailMode = input(title="Trail Mode", defval="Trailing", options=["Running", "Trailing"])
trigInput = input(title="Trigger Trailing Stop On", defval="Wick", options=["Close","Wick"])
// Calculate ATR
atrValue = atr(atrLookback)
atrMultiplied = atrValue * multiplier
// Plot the price minus the ATR
atrLow = low - atrMultiplied
// Calculate the low trailing ATRs every time. The trailing stop loss never goes down.
// Set them to something to start with
trailAtrLow = atrLow
// If the ATR Low has gone up AND it has gone above the trail, the low trailing ATR should also go up. If the ATR Low has gone up or down, but not below the trail, the ATR trail stays where it is
trailAtrLow := na(trailAtrLow[1]) ? trailAtrLow : atrLow >= trailAtrLow[1] ? atrLow : trailAtrLow[1]
// Trigger stop based on candle close or low
trigSupport = trigInput == "Close" ? close : trigInput == "Wick" ? low : na
// Determine if price is below support
supportHit = trigSupport <= trailAtrLow
// If price is below support, reset the trailing ATR
trailAtrLow := supportHit ? atrLow : trailAtrLow
// Plot Lines
plotLow = ATRTSL ? trailAtrLow : na
plot(plotLow, title="ATR Low", color=color.white, transp=50, style=plot.style_linebr, linewidth=1, display=display.all)
//====================================== PSAR STOP ==========================================
start = input(0.02, "PSAR Start")
increment = input(0.02, "PSAR Increment")
maximum = input(0.2, "PSAR Max Value")
psar = sar(start, increment, maximum)
psarPlot = PSARSL ? psar : na
plot(psarPlot, "Parabolic SAR", style=plot.style_cross, color=#3A6CA8, display=display.all)
//========================================= ENTRY & EXITS =====================================================
// Entry
long = kama1delta > 0 and kama1delta > entryMAAF
strategy.entry("Buy", true, when = long)
// Close
longClose = (PSARSL ? crossunder(close, psar) : na) or (KAMA1SL ? kama1delta < 0 and abs(kama1delta) > exitMAAF : na) or (ATRTSL ? supportHit : na)
strategy.close("Buy", when = longClose, comment = "Sell")