Стратегия отслеживания двойной переменной средней

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-20 17:08:43
Тэги:

Обзор

Стратегия Dual Moving Average Reversal Tracking является количественной торговой стратегией, которая использует пересечения скользящих средних в качестве торговых сигналов.

Логика стратегии

Стратегия в основном оценивает взаимосвязь между быстрой линией и медленной линией. Она генерирует сигнал покупки, когда быстрая линия пересекает над медленной линией, и сигнал продажи, когда быстрая линия пересекает ниже медленной линии. Кроме того, она также всесторонне оценивает состояние рынка на основе длинного / короткого состояния значения разницы MACD, отношения между разницей и линией сигнала, длинной / короткой ситуации объемов торговли и т. д.

В частности, стратегия оценивает размер и направление значения разницы MACD, перекресток между разницей и линией сигнала, последовательное или противоположное направление между разницей и линией сигнала и т. Д. Эти ситуации отражают характеристики отскока субрынка после падения. Кроме того, длинное / короткое распределение объемов торговли также используется в качестве вспомогательного показателя оценки.

Когда на разнице и линии сигнала отображаются сигналы отмены рынка, а объемы торгов соответствуют подтверждению отмены рынка, генерируются торговые сигналы.

Преимущества

Использование двойных пересечений скользящих средних для определения точек переворота рынка, прочная теоретическая основа
Включить суждение о объеме торгов для предотвращения ложных прорывов
Индикатор MACD оценивает настроение в подразделе, выявляет признаки отскока
Высокая гибкость параметров

Риски и решения

Проблема с випсой, вызванная пересечением скользящей средней
- Корректировка параметров скользящей средней, увеличение порога
Объемы торговли, не способные полностью отфильтровать ложные прорывы
- Включение вторичных показателей, таких как OBV, для оценки тенденций реального объема торговли
Невозможно оценить глубину и прочность корректировки подраздела
- Увеличить стоп-лосс, оценить важные области поддержки

Руководство по оптимизации

Использовать модели машинного обучения вместо суждений, основанных на правилах
- Улучшить устойчивость стратегии, уменьшить перегрузку
Увеличение стоп-лосса и методов получения прибыли
- Закрепите частичную прибыль, снизите риски
Включайте индикаторы настроения, аналитику новостей
- Улучшить точность суждений модели
Порт на другие продукты, рынки
- Расширяемость тестовой стратегии

Резюме

Стратегия Dual Moving Average Reversal Tracking всесторонне рассматривает такие индикаторы, как скользящие средние, MACD и объемы торговли. Захватив их сигналы обворота, выбираются соответствующие точки обворота для установления позиций.

/*backtest
start: 2024-01-20 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("3 10 Oscillator Profile Flagging", shorttitle="3 10 Oscillator Profile Flagging", overlay=true)

signalBiasValue = input(title="Signal Bias", defval=0.26)
macdBiasValue = input(title="MACD Bias", defval=0.8)
shortLookBack = input( title="Short LookBack", defval=3)
longLookBack = input( title="Long LookBack", defval=10)

fast_ma = ta.sma(close, 3)
slow_ma = ta.sma(close, 10)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ta.sma(macd, 16)
hline(0, "Zero Line", color = color.black)

buyVolume = volume*((close-low)/(high-low))
sellVolume = volume*((high-close)/(high-low))
buyVolSlope = buyVolume - buyVolume[1]
sellVolSlope = sellVolume - sellVolume[1]
signalSlope = ( signal - signal[1] )
macdSlope = ( macd - macd[1] )
//plot(macdSlope, color=color.red, title="Total Volume")
//plot(signalSlope, color=color.green, title="Total Volume")
intrabarRange = high - low

getLookBackSlope(lookBack) => signal - signal[lookBack]
getBuyerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if buyVolume[i] > sellVolume[i]
            j += 1
    j

getSellerVolBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if sellVolume[i] > buyVolume[i]
            j += 1
    j

getVolBias(lookBack) =>
    float b = 0
    float s = 0
    for i = 1 to lookBack
        b += buyVolume[i]
        s += sellVolume[i]
    b > s

getSignalBuyerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] > signalBiasValue
            j += 1
    j

getSignalSellerBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getSignalNoBias(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if signal[i] < signalBiasValue and signal[i] > ( 0 - signalBiasValue )
            j += 1
    j

getPriceRising(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] > close[i + 1]
            j += 1
    j


getPriceFalling(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if close[i] < close[i + 1] 
            j += 1
    j

getRangeNarrowing(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] < intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

getRangeBroadening(lookBack) =>
    j = 0
    for i = 1 to lookBack
        if intrabarRange[i] > intrabarRange[i + 1] 
            j+= 1
    j

bool isNegativeSignalReversal = signalSlope < 0 and signalSlope[1] > 0
bool isNegativeMacdReversal = macdSlope < 0 and macdSlope[1] > 0

bool isPositiveSignalReversal = signalSlope > 0 and signalSlope[1] < 0
bool isPositiveMacdReversal = macdSlope > 0 and macdSlope[1] < 0

bool hasBearInversion = signalSlope > 0 and macdSlope < 0
bool hasBullInversion = signalSlope < 0 and macdSlope > 0

bool hasSignalBias = math.abs(signal) >= signalBiasValue
bool hasNoSignalBias = signal < signalBiasValue and signal > ( 0 - signalBiasValue )

bool hasSignalBuyerBias = hasSignalBias and signal > 0
bool hasSignalSellerBias = hasSignalBias and signal < 0

bool hasPositiveMACDBias = macd > macdBiasValue
bool hasNegativeMACDBias = macd < ( 0 - macdBiasValue )

bool hasBullAntiPattern = ta.crossunder(macd, signal)
bool hasBearAntiPattern = ta.crossover(macd, signal)

bool hasSignificantBuyerVolBias = buyVolume > ( sellVolume * 1.5 )
bool hasSignificantSellerVolBias = sellVolume > ( buyVolume * 1.5 )

// 7.48 Profit 52.5% 
if ( hasSignificantBuyerVolBias and getPriceRising(shortLookBack) == shortLookBack  and getBuyerVolBias(shortLookBack) == shortLookBack and hasPositiveMACDBias and hasBullInversion)
    strategy.entry("Short1", strategy.short)
strategy.exit("TPS", "Short1", limit=strategy.position_avg_price - 0.75, stop=strategy.position_avg_price + 0.5)

// 32.53 Profit 47.91%
if ( getPriceFalling(shortLookBack) and (getVolBias(shortLookBack) == false) and signalSlope < 0 and hasSignalSellerBias)
    strategy.entry("Long1", strategy.long)
strategy.exit("TPS", "Long1", limit=strategy.position_avg_price + 0.75, stop=strategy.position_avg_price - 0.5)

Больше