ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия является системой для отслеживания трендов, основанной на пересечении нескольких движущихся средних и фильтрации волатильности. Она использует движущиеся средние из трех различных периодов, чтобы идентифицировать рыночные тенденции, и использует четвертую движущуюся среднюю в качестве ориентира для суждения о бычьем и медвежьем рынке. Эта стратегия также вводит волатильность как условия фильтрации торговли, чтобы избежать торговли в условиях низкой волатильности.
Стратегический принцип
Выбор движущегося среднего значения: стратегия использует три основных движущихся среднего значения (краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные) для определения тенденции. Пользователь может выбрать из шести предварительно определенных движущихся средних значений, причем для каждого движущегося среднего значения могут быть настроены отдельные параметры, включая период вычисления, источник данных и тип (например, SMA, EMA и т. д.).
Оценка тенденций:
- Поверхностная тенденция: когда краткосрочная средняя линия выше долгосрочной средней линии, и среднесрочная средняя линия вверх пересекает долгосрочную среднюю линию.
- Головной тренд: когда краткосрочная средняя линия ниже долгосрочной средней линии, и средняя средняя линия вниз пересекает долгосрочную среднюю линию.
Оценка рынка быков и медведей: можно выбрать четвёртую скользящую среднюю как разграничительную линию рынка быков и медведей. Когда цена находится над этой линией, разрешается делать больше; наоборот, разрешается делать меньше.
Фильтрация волатильности: используется индикатор волатильности, основанный на наивысшей и наименьшей цене. Стратегия выдает торговый сигнал только тогда, когда волатильность превышает установленный пользователем порог.
Входная логика:
- Многоочередной вход: открытие позиции при подтверждении многоочередной тенденции, удовлетворении условий волатильности и цене выше долгосрочной средней линии.
- Вход на пустой рынок: открытие позиции при подтверждении пустого тренда, удовлетворении условий волатильности и цене ниже долгосрочной средней линии.
Логика выхода:
- Частичное выравнивание: выравнивание определенной доли позиции, когда тренд поворачивается (среднесрочная средняя линия снова пересекается с долгосрочной средней линией).
- Все равные позиции: когда цены пересекают разграничительную линию для бычьего и медвежьего рынка, все позиции в противоположном направлении выровняются.
Стоп-лост: используется фиксированный процент стоп-лоста, пользователь может настроить стоп-процент.
Управление позициями: пользователь может настроить фиксированный процент доли в пользу счета при каждом открытии позиции.
Стратегические преимущества
Многомерный анализ тенденций: используя многочисленные скользящие средние, стратегия позволяет более полно улавливать тенденции рынка и уменьшать ложные сигналы.
Гибкая конфигурация параметров: пользователь может гибко настраивать параметры, включая типы средней линии, периоды и источники данных, в соответствии с особенностями различных рынков и видов торгов.
Фильтрация волатильности: путем внедрения индикатора волатильности, стратегия позволяет избежать торговли в условиях низкой волатильности и улучшить качество сигнала.
Приспособность к бычьим и медным рынкам: выборочные механизмы оценки бычьих и медных рынков позволяют стратегии лучше адаптироваться к различным рыночным условиям, уменьшая встречную торговлю.
Динамическое управление позициями: метод управления позициями, основанный на правах и интересах счета, позволяющий автоматически корректировать размер сделки с изменением размера счета.
Многоуровневый контроль риска: включает в себя многоуровневый механизм контроля риска, такой как фильтрация волатильности, подтверждение тренда, частичное плавление и фиксированный стоп-убыток.
Двунаправленная торговля: поддержка оптовых и дисковых торгов, возможность поиска торговых возможностей в различных рыночных условиях.
Визуальное сопровождение: стратегия наносит на диаграмму этикетки движущихся средних и торговых сигналов для удобства визуального анализа и обратной связи.
Стратегический риск
Отсталость: подвижная средняя по своей сути является отсталым показателем, что может привести к незначительной задержке входа и выхода, что может повлиять на прибыльность.
Недостаточная эффективность на рынке волатильности: в случае волатильности на рынке волатильности, стратегия может часто давать ложные сигналы, что приводит к переторгу и убыткам.
Чувствительность к параметрам: эффективность стратегии в значительной степени зависит от параметров, и различные рынки и временные рамки могут требовать различные комбинации параметров.
Риск отступления: при обратном тренде стратегия может не выйти в полном объеме вовремя, что приведет к более крупному отступлению.
Избыточная зависимость от технических показателей: Стратегия, основанная исключительно на технических показателях, игнорирует фундаментальные факторы и может плохо работать в случае серьезных новостей или событий.
Управление рисками капитала: метод управления позициями с фиксированной пропорцией может привести к чрезмерному риску в случае последовательных потерь.
Установка на стоп-убытки: фиксированный стоп-убыток может не применяться во всех рыночных условиях и может привести к преждевременным стоп-убыткам в периоды высокой волатильности.
Направление оптимизации стратегии
Параметры адаптации: внедрение механизма адаптации, при котором параметры и порог колебаний скользящих средних изменяются в зависимости от динамики рыночных условий.
Анализ в нескольких временных рамках: объединение информации в более длинных и более коротких временных рамках повышает точность определения тенденций.
Оптимизация показателей волатильности: рассмотреть возможность использования более сложных показателей волатильности, таких как ATR или Bollinger Bandwidth, для более точной оценки состояния рынка.
Внедрение динамических показателей: в сочетании с динамическими показателями, такими как RSI или MACD, оптимизация времени входа и выхода из игры.
Улучшение механизмов остановки убытков: реализация отслеживаемой остановки или динамической остановки на основе ATR, чтобы лучше адаптироваться к рыночным колебаниям.
Интеграция индикаторов рыночной сентиментальности: внедрение индикаторов рыночной сентиментальности, таких как VIX, для оптимизации стратегий в различных рыночных условиях.
Оптимизация управления позициями: реализация динамического управления позициями на основе волатильности или текущей прибыли, чтобы лучше контролировать риск.
Добавить фундаментальные фильтры: учитывать фундаментальные факторы, такие как публикация важных экономических данных или финансовые отчеты компании, чтобы избежать торговли в период повышенного риска.
Оптимизация машинного обучения: использование алгоритмов машинного обучения для оптимизации параметров и правил принятия решений, повышения адаптивности стратегий.
Обратное тестирование и тестирование вперед: более полное тестирование и тестирование вперед на различных рынках и в разные периоды времени для проверки устойчивости стратегии.
Подвести итог
Стратегия многомерного перекрестного отслеживания трендов и фильтрации волатильности является полной и гибкой торговой системой, которая сочетает в себе многочисленные движущиеся средние, индикаторы волатильности и принципы отслеживания тенденций. Благодаря многомерному анализу тенденций и строгому контролю риска, у стратегии есть потенциал для захвата устойчивых тенденций в различных рыночных условиях. Однако пользователям необходимо обратить внимание на вопросы оптимизации параметров и адаптивности рынка и рассмотреть возможность внедрения более продвинутых технических показателей и методов управления рисками для дальнейшего повышения эффективности стратегии.
/*backtest
start: 2023-07-23 00:00:00
end: 2024-07-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title="WODIsMA Strategy", shorttitle="WMA_Strategy", overlay=true, overlay=true, pyramiding=2, default_qty_value=6, default_qty_type=strategy.fixed, initial_capital=1000, currency=currency.USD)
// 用户输入参数
capital_pct = input.float(20, title="每笔订单使用的资金百分比(%)", minval=0.1, maxval=100, group="Position") / 100
close_pct = input.float(20, title="每次平仓使用的百分比(%)", minval=0, maxval=100, group="Position") / 100
stop_loss_user = input.float(10, title="止损百分比(%)", minval=0, maxval=100, group="Position") / 100
allow_long = input.bool(true, title="是否做多", group="Position")
allow_short = input.bool(true, title="是否做空", group="Position")
// 用户选择的移动平均线
short_term_ma = input.string("MA 0", title="短期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
mid_term_ma = input.string("MA 1", title="中期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
long_term_ma = input.string("MA 2", title="长期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
bull_bear_ma = input.string("MA 3", title="牛熊趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify")
enable_bull_bear = input.bool(false, title="是否启用牛熊趋势线", group="TrendIdentify")
// 波动率指标参数
volatility_k = input.int(60, title="波动率数值K线数" , group="volatility")
volatility_threshold = input.float(1, minval=0, title="波动率值 0则不使用(%)", group="volatility")
// 定义不同类型的移动平均线函数
ma(source, length, type) =>
switch type
"SMA" => ta.sma(source, length)
"EMA" => ta.ema(source, length)
"SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
"WMA" => ta.wma(source, length)
"VWMA" => ta.vwma(source, length)
// 定义每根均线的输入参数和颜色
length0 = input.int(16, minval=1, title="Length 0", group="MA 0")
source0 = input.source(hl2, title="Source 0", group="MA 0")
type0 = input.string("SMA", title="Type 0", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 0")
timeframe0 = input.timeframe("", title="Timeframe 0", group="MA 0")
color0 = input.color(color.gray, title="Color 0", group="MA 0")
show0 = input.bool(true, title="Show MA 0", group="MA 0")
length1 = input.int(48, minval=1, title="Length 1", group="MA 1")
source1 = input.source(hl2, title="Source 1", group="MA 1")
type1 = input.string("SMA", title="Type 1", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 1")
timeframe1 = input.timeframe("", title="Timeframe 1", group="MA 1")
color1 = input.color(color.aqua, title="Color 1", group="MA 1")
show1 = input.bool(true, title="Show MA 1", group="MA 1")
length2 = input.int(144, minval=1, title="Length 2", group="MA 2")
source2 = input.source(hl2, title="Source 2", group="MA 2")
type2 = input.string("SMA", title="Type 2", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 2")
timeframe2 = input.timeframe("", title="Timeframe 2", group="MA 2")
color2 = input.color(color.orange, title="Color 2", group="MA 2")
show2 = input.bool(true, title="Show MA 2", group="MA 2")
length3 = input.int(432, minval=1, title="Length 3", group="MA 3")
source3 = input.source(hl2, title="Source 3", group="MA 3")
type3 = input.string("SMA", title="Type 3", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 3")
timeframe3 = input.timeframe("", title="Timeframe 3", group="MA 3")
color3 = input.color(color.green, title="Color 3", group="MA 3")
show3 = input.bool(true, title="Show MA 3", group="MA 3")
length4 = input.int(91, minval=1, title="Length 4", group="MA 4")
source4 = input.source(hl2, title="Source 4", group="MA 4")
type4 = input.string("SMA", title="Type 4", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 4")
timeframe4 = input.timeframe("D", title="Timeframe 4", group="MA 4")
color4 = input.color(color.rgb(159, 110, 208), title="Color 4", group="MA 4") // 浅紫色
style4 = input.string("step", title="Style 4", options=["line", "step"], group="MA 4")
show4 = input.bool(false, title="Show MA 4", group="MA 4")
length5 = input.int(182, minval=1, title="Length 5", group="MA 5")
source5 = input.source(hl2, title="Source 5", group="MA 5")
type5 = input.string("SMA", title="Type 5", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 5")
timeframe5 = input.timeframe("D", title="Timeframe 5", group="MA 5")
color5 = input.color(color.red, title="Color 5", group="MA 5")
style5 = input.string("step", title="Style 5", options=["line", "step"], group="MA 5")
show5 = input.bool(true, title="Show MA 5", group="MA 5")
// 计算每根均线的值
value0 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe0, ma(source0, length0, type0))
value1 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe1, ma(source1, length1, type1))
value2 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe2, ma(source2, length2, type2))
value3 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe3, ma(source3, length3, type3))
value4 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe4, ma(source4, length4, type4))
value5 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe5, ma(source5, length5, type5))
// 绘制每根均线
plot(show0 ? value0 : na, title="MA 0", color=color0)
plot(show1 ? value1 : na, title="MA 1", color=color1)
plot(show2 ? value2 : na, title="MA 2", color=color2)
plot(show3 ? value3 : na, title="MA 3", color=color3)
plot(show4 ? value4 : na, title="MA 4", color=color4, style=style4 == "step" ? plot.style_stepline : plot.style_line, linewidth=2)
plot(show5 ? value5 : na, title="MA 5", color=color5, style=style5 == "step" ? plot.style_stepline : plot.style_line, linewidth=2)
// 添加策略部分
// 选择均线值
get_ma_value(ma_name) =>
if (ma_name == "MA 0")
value0
else if (ma_name == "MA 1")
value1
else if (ma_name == "MA 2")
value2
else if (ma_name == "MA 3")
value3
else if (ma_name == "MA 4")
value4
else
value5
short_ma_value = get_ma_value(short_term_ma)
mid_ma_value = get_ma_value(mid_term_ma)
long_ma_value = get_ma_value(long_term_ma)
bull_bear_ma_value = get_ma_value(bull_bear_ma)
// 计算波动率
high_close = ta.highest(high, volatility_k)
low_close = ta.lowest(low, volatility_k)
volatility = 100 * (high_close - low_close) / low_close
// 波动率条件背景色
volatilityCondition = (volatility > volatility_threshold)
volatilityConditionBG = (volatility > volatility_threshold) and volatility_threshold != 0
bgcolor(volatilityConditionBG ? color.new(color.green, 90) : na, title="Volatility Background")
// 策略信号
long_condition = (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value))
short_condition = (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value))
var float stop_level_long = na
var float stop_level_short = na
// 执行策略
if (volatilityCondition and allow_long and (not enable_bull_bear or close > bull_bear_ma_value))
if (long_condition and close > long_ma_value) // 判断是否立即触发止损
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=capital_pct * strategy.equity / close)
label.new(bar_index, low*0.996, text="BUY", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)
if (volatilityCondition and allow_short and (not enable_bull_bear or close < bull_bear_ma_value))
if (short_condition and close < long_ma_value) // 判断是否立即触发止损
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=capital_pct * strategy.equity / close)
label.new(bar_index, high*1.004, text="SELL", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)
// 部分平仓逻辑
if (enable_bull_bear)
// 当当前价格处在牛熊趋势均线之下时
if (close < bull_bear_ma_value)
// 平所有多仓
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long", comment="平所有多仓")
label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)
// 当短期均线在长期均线之上时，中期均线向上穿过长期均线，平空
if (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平空")
label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)
// 当当前价格处在牛熊趋势均线之上时
if (close > bull_bear_ma_value)
// 平所有空仓
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short", comment="平所有空仓")
label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)
// 当短期均线在长期均线之下时，中期均线向下穿过长期均线，平多
if (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平多")
label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)
else if (not enable_bull_bear and not (allow_long and allow_short))
// 当短期均线在长期均线之上时，中期均线向上穿过长期均线，平空
if (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.close("Short", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平空")
label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small)
// 当短期均线在长期均线之下时，中期均线向下穿过长期均线，平多
if (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平多")
label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small)
// 止损处理
if (strategy.position_size > 0)
stop_level_long_user = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_user)
strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Long", stop=stop_level_long_user)
else if (strategy.position_size < 0)
stop_level_short_user = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_user)
strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Short", stop=stop_level_short_user)