Динамическая стратегия следования за трендом на основе трех скользящих средних
ChaoZhang
Обзор
Стратегия динамического трейдинга использует динамические скользящие средние для определения рыночных тенденций, что позволяет проводить фильтрацию тенденций между различными периодами времени, что повышает надежность торговых сигналов.
Стратегический принцип
Эта стратегия использует динамически сглаживающие движущиеся средние с тремя различными параметрами. Первая движущаяся средняя рассчитывает направление тренда текущей циклической цены, вторая движущаяся средняя рассчитывает направление тренда более высокой временной циклической цены, а третья движущаяся средняя рассчитывает направление тренда более высокой временной циклической цены.
Движущиеся средние используют функцию динамического сглаживания, которая позволяет автоматически рассчитывать и применять соответствующий сглаживающий фактор между различными временными периодами, что позволяет высоким временным периодам показывать плавные трендовые линии на графике низких временных периодов, а не кривые. Такое динамическое сглаживание позволяет стратегии определять направление общей тенденции в высоких временных периодах, а также выполнять сделки в низких временных периодах, чтобы обеспечить эффективное отслеживание тенденции.
Стратегические преимущества
Наибольшее преимущество этой стратегии заключается в механизме фильтрации тенденций на нескольких временных рамках. С помощью расчета среднего направления тенденции цен в разные временные периоды и требования согласованности между различными циклами можно эффективно отфильтровывать помехи многообразия краткосрочных колебаний цен на торговые сигналы, гарантируя, что каждый торговый сигнал находится в большом тренде, что значительно повышает вероятность получения прибыли.
Еще одним преимуществом является применение динамической функции сглаживания. Это позволяет стратегии одновременно идентифицировать общую тенденцию в высоких временных периодах и конкретные торговые точки в низких временных периодах. Стратегия может одновременно определять направление тенденции в высоких временных периодах и выполнять конкретные сделки в низких временных периодах.
Риск и оптимизация
Основным риском этой стратегии является отсутствие торговых сигналов. Строгие условия фильтрации тенденций уменьшают количество торговых возможностей, что может быть не очень подходящим для некоторых инвесторов, стремящихся к высокочастотным сделкам.
Кроме того, параметрная настройка также требует тщательного тестирования и оптимизации, особенно для длины циклов движущихся средних. Разные рынки требуют настройки различных параметров циклов для достижения оптимального эффекта.
В будущем оптимизаторы могут рассмотреть возможность добавления дополнительных технических показателей для фильтрации или добавления параметров автоматической оптимизации алгоритмов машинного обучения. Это будет эффективным способом повышения эффективности стратегии.
Подвести итог
В целом, эта стратегия является очень практичной стратегией отслеживания тенденций. Механизм фильтрации тенденций в многократных временных рамках обеспечивает хорошую общую поддержку каждому торговому решению и эффективно снижает торговые риски.
/*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")