1. Площадь
  2. Стратегия отслеживания тренда тройной динамической скользящей средней

Стратегия отслеживания тренда тройной динамической скользящей средней

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-23 12:07:11
Тэги:

img

Обзор

Стратегия отслеживания тренда тройной динамической скользящей средней использует несколько динамических скользящих средних сглаженных временных рамок для выявления рыночных тенденций и достижения последовательности фильтрации тренда в разные временные рамки, тем самым повышая надежность торговых сигналов.

Логика стратегии

Стратегия использует 3 динамических сглаженных скользящих средних с различными параметрами. Первая скользящая средняя рассчитывает направление тренда цен текущего периода, вторая скользящая средняя рассчитывает направление тренда цен более высоких временных рамок, а третья скользящая средняя рассчитывает направление тренда цен еще более высоких временных рамок. Сигнал покупки генерируется, когда первая скользящая средняя пересекает верхнюю часть второй скользящей средней, а третья скользящая средняя также находится в восходящем тренде, что проверяет надежность сигнала покупки. Вся стратегия достигает последовательности тренда в нескольких временных рамках посредством фильтрации тренда между временными рамками, обеспечивая надежность торговых сигналов.

Динамическое сглаживание используется для автоматического расчета и применения соответствующих коэффициентов сглаживания между различными временными рамками, так что в более высоких временных рамках скользящие средние показывают гладкие линии тренда вместо неровных линий зигзага на более низких графиках временных рамок. Это динамическое сглаживание позволяет стратегии определять общее направление тренда на более высоких временных рамах при выполнении сделок на более низких временных рамах для эффективного отслеживания тренда.

Преимущества

Наибольшее преимущество этой стратегии заключается в механизме фильтрации тренда между временными рамками. Расчитывая средние направления тренда цен в разные периоды времени и требуя согласованности между ними, она может эффективно отфильтровывать краткосрочные колебания цен, которые мешают торговым сигналам, гарантируя, что каждая торговля размещается вдоль основного тренда, тем самым значительно повышая прибыльность.

Другим преимуществом является применение динамического сглаживания. Это позволяет стратегии одновременно определять как общую тенденцию на более высоких временных рамках, так и конкретные торговые точки на более низких временных рамках. Стратегия может определять направление основного тренда на более высоких временных рамках, выполняя конкретные сделки на более низких временных рамках. Такое применение нескольких временных рамок помогает извлечь выгоду из рыночных возможностей при одновременном контроле торговых рисков.

Риски и оптимизация

Основной риск этой стратегии заключается в относительно небольшом количестве торговых сигналов. Строгие условия фильтрации трендов уменьшают количество торговых возможностей, что может не соответствовать некоторым инвесторам, преследующим высокочастотную торговлю. Строгость условий фильтрации может быть снижена, чтобы получить больше торговых возможностей.

Кроме того, необходимо тщательное тестирование и оптимизацию настроек параметров, особенно периодов скользящей средней, которые требуют различных оптимальных значений на разных рынках.

Будущие направления оптимизации могут также рассматривать включение более технических индикаторов для фильтрации сигналов или увеличение алгоритмов машинного обучения для автоматической оптимизации параметров.

Заключение

В заключение, это очень практичная стратегия отслеживания трендов. Фильтрация трендов между временными рамками обеспечивает хорошее направленное руководство для поддержки каждого торгового решения, эффективно снижая торговые риски. Добавление динамического сглаживания также позволяет эффективно реализовывать этот многочасовой подход. Вся стратегия рамочная и эффективна, достойная изучения и применения.

/*backtest
start: 2024-01-23 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Harrocop

//@version=5
strategy(title = "Triple MA HTF strategy - Dynamic Smoothing", shorttitle = "Triple MA strategy", overlay=true, 
         pyramiding=5, initial_capital = 10000,
         calc_on_order_fills=false,
         slippage = 0,
         commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.05)

//////////////////////////////////////////////////////
//////////         Risk Management        ////////////
//////////////////////////////////////////////////////
RISKM = "-------------------- Risk Management  --------------------"
InitialBalance = input.float(defval = 10000, title = "Initial Balance", minval = 1, maxval = 1000000, step = 1000, tooltip = "starting capital", group = RISKM)
LeverageEquity = input.bool(defval = true, title = "qty based on equity %", tooltip = "true turns on MarginFactor based on equity, false gives fixed qty for positionsize", group = RISKM)
MarginFactor = input.float(0, minval = - 0.9, maxval = 100, step = 0.1, tooltip = "Margin Factor, meaning that 0.5 will add 50% extra capital to determine ordersize quantity, 0.0 means 100% of equity is used to decide quantity of instrument", inline = "qty", group = RISKM)
QtyNr = input.float(defval = 3.5, title = "Quantity Contracts", minval = 0, maxval = 1000000, step = 0.01,  tooltip = "Margin Factor, meaning that 0.5 will add 50% extra capital to determine ordersize quantity, 0.0 means 100% of equity is used to decide quantity of instrument", inline = "qty", group = RISKM)
EquityCurrent = InitialBalance + strategy.netprofit[1]
QtyEquity = EquityCurrent * (1 + MarginFactor) / close[1]
QtyTrade = LeverageEquity ? QtyEquity : QtyNr

/////////////////////////////////////////////////////
//////////       MA Filter Trend         ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND = "-------------------- Moving Average 1 --------------------"
Plot_MA = input.bool(true, title = "Plot MA trend?", inline = "Trend1", group = TREND)
TimeFrame_Trend = input.timeframe(title='Higher Time Frame', defval='15', inline = "Trend1", group = TREND)
length = input.int(21, title="Length MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend2", group = TREND)
MA_Type  = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend2", group = TREND)

ma(type, src, length) =>
    float result = 0
    if type == 'TMA' // Triangular Moving Average
        result := ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(length / 2)), math.floor(length / 2) + 1)
        result
    if type == 'LSMA' // Least Squares Moving Average
        result := ta.linreg(src, length, 0)
        result
    if type == 'SMA'  // Simple Moving Average
        result := ta.sma(src, length)
        result
    if type == 'EMA'  // Exponential Moving Average
        result := ta.ema(src, length)
        result
    if type == 'DEMA'  // Double Exponential Moving Average
        e = ta.ema(src, length)
        result := 2 * e - ta.ema(e, length)
        result
    if type == 'TEMA'  // Triple Exponentiale
        e = ta.ema(src, length)
        result := 3 * (e - ta.ema(e, length)) + ta.ema(ta.ema(e, length), length)
        result
    if type == 'WMA'  // Weighted Moving Average
        result := ta.wma(src, length)
        result
    if type == 'HMA'  // Hull Moving Average
        result := ta.wma(2 * ta.wma(src, length / 2) - ta.wma(src, length), math.round(math.sqrt(length)))
        result
    if type == 'McGinley' // McGinley Dynamic Moving Average
        mg = 0.0
        mg := na(mg[1]) ? ta.ema(src, length) : mg[1] + (src - mg[1]) / (length * math.pow(src / mg[1], 4))
        result := mg
        result
    result

// Moving Average
MAtrend = ma(MA_Type, close, length)
MA_Value_HTF = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend, MAtrend)

// Get minutes for current and higher timeframes
// Function to convert a timeframe string to its equivalent in minutes
timeframeToMinutes(tf) =>
    multiplier = 1
    if (str.endswith(tf, "D"))
        multiplier := 1440
    else if (str.endswith(tf, "W"))
        multiplier := 10080
    else if (str.endswith(tf, "M"))
        multiplier := 43200
    else if (str.endswith(tf, "H"))
        multiplier := int(str.tonumber(str.replace(tf, "H", "")))
    else
        multiplier := int(str.tonumber(str.replace(tf, "m", "")))
    multiplier

// Get minutes for current and higher timeframes
currentTFMinutes = timeframeToMinutes(timeframe.period)
higherTFMinutes = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend)

// Calculate the smoothing factor
dynamicSmoothing = math.round(higherTFMinutes / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth = ta.sma(MA_Value_HTF, dynamicSmoothing)

// Trend HTF
UP = MA_Value_Smooth > MA_Value_Smooth[1] // Use "UP" Function to use as filter in combination with other indicators
DOWN = MA_Value_Smooth < MA_Value_Smooth[1] // Use "Down" Function to use as filter in combination with other indicators

/////////////////////////////////////////////////////
//////////       Second MA Filter Trend   ///////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND2 = "-------------------- Moving Average 2 --------------------"
Plot_MA2 = input.bool(true, title = "Plot Second MA trend?", inline = "Trend3", group = TREND2)
TimeFrame_Trend2 = input.timeframe(title='HTF', defval='60', inline = "Trend3", group = TREND2)
length2 = input.int(21, title="Length Second MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend4", group = TREND2)
MA_Type2  = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend4", group = TREND2)

// Second Moving Average
MAtrend2 = ma(MA_Type2, close, length2)
MA_Value_HTF2 = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend2, MAtrend2)

// Get minutes for current and higher timeframes
higherTFMinutes2 = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend2)

// Calculate the smoothing factor for the second moving average
dynamicSmoothing2 = math.round(higherTFMinutes2 / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth2 = ta.sma(MA_Value_HTF2, dynamicSmoothing2)

// Trend HTF for the second moving average
UP2 = MA_Value_Smooth2 > MA_Value_Smooth2[1]
DOWN2 = MA_Value_Smooth2 < MA_Value_Smooth2[1]

/////////////////////////////////////////////////////
//////////       Third MA Filter Trend    ///////////
/////////////////////////////////////////////////////
TREND3 = "-------------------- Moving Average 3 --------------------"
Plot_MA3 = input.bool(true, title = "Plot third MA trend?", inline = "Trend5", group = TREND3)
TimeFrame_Trend3 = input.timeframe(title='HTF', defval='240', inline = "Trend5", group = TREND3)
length3 = input.int(50, title="Length third MA", minval=1, tooltip = "Number of bars used to measure trend on higher timeframe chart", inline = "Trend6", group = TREND3)
MA_Type3  = input.string(defval="McGinley" , options=["EMA","DEMA","TEMA","SMA","WMA", "HMA", "McGinley"], title="MA type:", inline = "Trend6", group = TREND3)

// Second Moving Average
MAtrend3 = ma(MA_Type3, close, length3)
MA_Value_HTF3 = request.security(syminfo.tickerid, TimeFrame_Trend3, MAtrend3)

// Get minutes for current and higher timeframes
higherTFMinutes3 = timeframeToMinutes(TimeFrame_Trend3)

// Calculate the smoothing factor for the second moving average
dynamicSmoothing3 = math.round(higherTFMinutes3 / currentTFMinutes)
MA_Value_Smooth3 = ta.sma(MA_Value_HTF3, dynamicSmoothing3)

// Trend HTF for the second moving average
UP3 = MA_Value_Smooth3 > MA_Value_Smooth3[1]
DOWN3 = MA_Value_Smooth3 < MA_Value_Smooth3[1]

/////////////////////////////////////////////////////
//////////         Entry Settings        ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
BuySignal = ta.crossover(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2) and UP3 == true
SellSignal = ta.crossunder(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2) and DOWN3 == true
ExitBuy = ta.crossunder(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2)
ExitSell = ta.crossover(MA_Value_HTF, MA_Value_HTF2)

/////////////////////////////////////////////////
///////////       Strategy       ////////////////
///////////      Entry & Exit    ////////////////
///////////         logic        ////////////////
/////////////////////////////////////////////////
// Long
if BuySignal
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty = QtyTrade)

if (strategy.position_size > 0 and ExitBuy == true)
    strategy.close(id = "Long", comment = "Close Long")

// Short
if SellSignal
    strategy.entry("Short", strategy.short, qty = QtyTrade)

if (strategy.position_size < 0 and ExitSell == true)
    strategy.close(id = "Short", comment = "Close Short")

/////////////////////////////////////////////////////
//////////         Visuals Chart         ////////////
/////////////////////////////////////////////////////
// Plot Moving Average HTF
p1 = plot(Plot_MA ? MA_Value_Smooth : na, "HTF Trend", color = UP ? color.rgb(238, 255, 0) : color.rgb(175, 173, 38), linewidth = 1, style = plot.style_line)
p2 = plot(Plot_MA2 ? MA_Value_Smooth2 : na, "HTF Trend", color = UP2 ? color.rgb(0, 132, 255) : color.rgb(0, 17, 255), linewidth = 1, style = plot.style_line)
plot(Plot_MA3 ? MA_Value_Smooth3 : na, "HTF Trend", color = UP3 ? color.rgb(0, 255, 8) : color.rgb(255, 0, 0), linewidth = 2, style = plot.style_line)
fill(p1, p2, color = color.rgb(255, 208, 0, 90), title="Fill")
Больше

2019 FMZ - Все права защищены.