Chiến lược này tạo ra tín hiệu giao dịch bằng cách chọn hai chỉ số xu hướng khác nhau, nhanh và chậm, làm nhiều khi đi qua xu hướng chậm trên xu hướng nhanh và trống khi đi xuống. Chiến lược có hơn 20 phương thức tính toán xu hướng khác nhau, người dùng có thể tự do kết hợp các lựa chọn.
Trung tâm của chiến lược là sự lựa chọn và kết hợp các chỉ số xu hướng nhanh và chỉ số xu hướng chậm:
FastTrend = 用户选择的快速趋势指标
SlowTrend = 用户选择的慢速趋势指标
Chỉ số xu hướng nhanh bao gồm hơn 20 thuật toán xu hướng như SMA, EMA, KAMA, và chỉ số xu hướng chậm cũng có thể được lựa chọn.
Các tín hiệu giao dịch có liên quan đến việc đánh giá xu hướng nhanh hay chậm:
if FastTrend > SlowTrend:
做多
if FastTrend < SlowTrend:
平仓
Tín hiệu do nhiều được tạo ra khi xu hướng nhanh vượt qua xu hướng chậm, tín hiệu do ngắn được tạo ra khi xu hướng nhanh vượt qua xu hướng chậm.
Chiến lược này có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:
Điều chỉnh các chỉ số và tham số của xu hướng nhanh và chậm để tìm kiếm sự kết hợp tốt nhất.
Thêm các điều kiện lọc để tránh tín hiệu sai trong tình huống chấn động. Ví dụ như tăng bộ lọc khối lượng giao dịch.
Thêm các chiến lược dừng lỗ như theo dõi dừng lỗ, di chuyển dừng lỗ. Kiểm soát lỗ đơn.
Kết hợp với các chỉ số khác, như MACD, KDJ, và nhiều hơn nữa, để tăng sự ổn định chiến lược.
Tối ưu hóa thời gian nhập học, đừng chỉ dựa vào các chỉ số xu hướng.
Chiến lược giao chéo đa xu hướng có thể nhận biết sự thay đổi xu hướng trong các chu kỳ thời gian khác nhau bằng cách kết hợp các chỉ số xu hướng nhanh và chậm. Tuy nhiên, chiến lược này nhạy cảm với sự biến động của thị trường và chỉ phù hợp với môi trường thị trường có xu hướng rõ ràng. Chúng ta cần cải thiện sự ổn định và khả năng sinh lợi của chiến lược thông qua các phương tiện như tối ưu hóa tham số, kiểm soát gió.
||
This strategy generates trading signals by selecting fast and slow trend indicators and going long when the fast trend crosses over the slow trend, and going short when the fast trend crosses below the slow trend. The strategy incorporates over 20 different trend calculations to choose from.
The core of the strategy is the selection and combination of fast and slow trend indicators:
FastTrend = User selected fast trend indicator
SlowTrend = User selected slow trend indicator
Fast trend includes SMA, EMA, KAMA and 20+ trend algorithms. Slow trend can also be freely selected.
Trading signals are generated by judging the relationship between fast and slow trends:
if FastTrend > SlowTrend:
Go long
if FastTrend < SlowTrend:
Close position
Long signal is triggered when fast trend crosses over slow trend. Short signal is triggered when fast trend crosses below slow trend.
The strategy can be improved in the following aspects:
Adjust fast/slow trends and parameters to find optimal combinations.
Add filters like volume to avoid false signals during market choppiness.
Incorporate stop loss strategies like trailing stop loss to control single trade loss.
Combine with other indicators like MACD, KDJ to improve stability.
Optimize entry timing, don’t just rely on trend crossover.
The multi trend crossover strategy identifies trend changes across timeframes by combining fast and slow trends. But it is sensitive to market fluctuations and only works well in obvious trending markets. We need methods like parameter optimization and risk management to improve strategy stability and profitability.
[/trans]
/*backtest
start: 2023-08-21 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 3h
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/
// @version=5
// Author = TradeAutomation
strategy(title="Multi Trend Cross Strategy Template", shorttitle="Multi Trend Cross Strategy", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.0035, initial_capital = 1000000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Backtest Date Range Inputs //
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2000 05:00 +0000'), group="Date Range", title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00 +0000'), group="Date Range", title='End Time')
InDateRange = true
// Trend Selector //
TrendSelectorInput = input.string(title="Fast Trend Selector", defval="EMA", group="Core Settings", options=["ALMA", "DEMA", "DSMA", "EMA", "HMA", "JMA", "KAMA", "Linear Regression (LSMA)", "RMA", "SMA", "SMMA", "Price Source", "TEMA", "TMA", "VAMA", "VIDYA", "VMA", "VWMA", "WMA", "WWMA", "ZLEMA"], tooltip="Select your fast trend")
TrendSelectorInput2 = input.string(title="Slow Trend Selector", defval="EMA", group="Core Settings", options=["ALMA", "DEMA", "DSMA", "EMA", "HMA", "JMA", "KAMA", "Linear Regression (LSMA)", "RMA", "SMA", "SMMA", "Price Source", "TEMA", "TMA", "VAMA", "VIDYA", "VMA", "VWMA", "WMA", "WWMA", "ZLEMA"], tooltip="Select your slow trend")
src = input.source(close, "Price Source", group="Core Settings", tooltip="This is the price source being used for the trends to calculate based on")
length = input.int(10, "Fast Trend Length", group="Core Settings", step=5, tooltip="A long is entered when the selected fast trend crosses over the selected slow trend")
length2 = input.int(200, "Slow Trend Length", group="Core Settings", step=5, tooltip="A long is entered when the selected fast trend crosses over the selected slow trend")
LineWidth = input.int(1, "Line Width", group="Core Settings", tooltip="This is the width of the line plotted that represents the selected trend")
// Individual Moving Average / Regression Setting //
AlmaOffset = input.float(0.85, "ALMA Offset", group="Individual Trend Settings", tooltip="This only applies when ALMA is selected")
AlmaSigma = input.float(6, "ALMA Sigma", group="Individual Trend Settings", tooltip="This only applies when ALMA is selected")
ATRFactor = input.float(3, "ATR Multiplier For SuperTrend", group="Individual Trend Settings", tooltip="This only applies when SuperTrend is selected")
ATRLength = input.int(12, "ATR Length For SuperTrend", group="Individual Trend Settings", tooltip="This only applies when SuperTrend is selected")
ssfLength = input.int(20, "DSMA Super Smoother Filter Length", minval=1, tooltip="This only applies when EDSMA is selected", group="Individual Trend Settings")
ssfPoles = input.int(2, "DSMA Super Smoother Filter Poles", options=[2, 3], tooltip="This only applies when EDSMA is selected", group="Individual Trend Settings")
JMApower = input.int(2, "JMA Power Parameter", group="Individual Trend Settings", tooltip="This only applies when JMA is selected")
phase = input.int(-45, title="JMA Phase Parameter", step=10, minval=-110, maxval=110, group="Individual Trend Settings", tooltip="This only applies when JMA is selected")
KamaAlpha = input.float(3, "KAMA's Alpha", minval=1,step=0.5, group="Individual Trend Settings", tooltip="This only applies when KAMA is selected")
LinRegOffset = input.int(0, "Linear Regression Offset", group="Individual Trend Settings", tooltip="This only applies when Linear Regression is selected")
VAMALookback =input.int(12, "VAMA Volatility lookback", group="Individual Trend Settings", tooltip="This only applies when VAMA is selected")
// Trend Indicators With Library Functions //
ALMA = ta.alma(src, length, AlmaOffset, AlmaSigma)
EMA = ta.ema(src, length)
HMA = ta.hma(src, length)
LinReg = ta.linreg(src, length, LinRegOffset)
RMA = ta.rma(src, length)
SMA = ta.sma(src, length)
VWMA = ta.vwma(src, length)
WMA = ta.wma(src, length)
ALMA2 = ta.alma(src, length2, AlmaOffset, AlmaSigma)
EMA2 = ta.ema(src, length2)
HMA2 = ta.hma(src, length2)
LinReg2 = ta.linreg(src, length2, LinRegOffset)
RMA2 = ta.rma(src, length2)
SMA2 = ta.sma(src, length2)
VWMA2 = ta.vwma(src, length2)
WMA2 = ta.wma(src, length2)
// Additional Trend Indicators Built In And/Or Open Sourced //
//DEMA
de1 = ta.ema(src, length)
de2 = ta.ema(de1, length)
DEMA = 2 * de1 - de2
de3 = ta.ema(src, length2)
de4 = ta.ema(de3, length2)
DEMA2 = 2 * de3 - de4
// Ehlers Deviation-Scaled Moving Average - DSMA [Everget]
PI = 2 * math.asin(1)
get2PoleSSF(src, length) =>
arg = math.sqrt(2) * PI / length
a1 = math.exp(-arg)
b1 = 2 * a1 * math.cos(arg)
c2 = b1
c3 = -math.pow(a1, 2)
c1 = 1 - c2 - c3
var ssf = 0.0
ssf := c1 * src + c2 * nz(ssf[1]) + c3 * nz(ssf[2])
get3PoleSSF(src, length) =>
arg = PI / length
a1 = math.exp(-arg)
b1 = 2 * a1 * math.cos(1.738 * arg)
c1 = math.pow(a1, 2)
coef2 = b1 + c1
coef3 = -(c1 + b1 * c1)
coef4 = math.pow(c1, 2)
coef1 = 1 - coef2 - coef3 - coef4
var ssf = 0.0
ssf := coef1 * src + coef2 * nz(ssf[1]) + coef3 * nz(ssf[2]) + coef4 * nz(ssf[3])
zeros = src - nz(src[2])
avgZeros = (zeros + zeros[1]) / 2
// Ehlers Super Smoother Filter
ssf = ssfPoles == 2
? get2PoleSSF(avgZeros, ssfLength)
: get3PoleSSF(avgZeros, ssfLength)
// Rescale filter in terms of Standard Deviations
stdev = ta.stdev(ssf, length)
scaledFilter = stdev != 0
? ssf / stdev
: 0
alpha1 = 5 * math.abs(scaledFilter) / length
EDSMA = 0.0
EDSMA := alpha1 * src + (1 - alpha1) * nz(EDSMA[1])
get2PoleSSF2(src, length2) =>
arg = math.sqrt(2) * PI / length2
a1 = math.exp(-arg)
b1 = 2 * a1 * math.cos(arg)
c2 = b1
c3 = -math.pow(a1, 2)
c1 = 1 - c2 - c3
var ssf2 = 0.0
ssf2 := c1 * src + c2 * nz(ssf2[1]) + c3 * nz(ssf2[2])
get3PoleSSF2(src, length2) =>
arg = PI / length2
a1 = math.exp(-arg)
b1 = 2 * a1 * math.cos(1.738 * arg)
c1 = math.pow(a1, 2)
coef2 = b1 + c1
coef3 = -(c1 + b1 * c1)
coef4 = math.pow(c1, 2)
coef1 = 1 - coef2 - coef3 - coef4
var ssf2 = 0.0
ssf2 := coef1 * src + coef2 * nz(ssf2[1]) + coef3 * nz(ssf2[2]) + coef4 * nz(ssf2[3])
// Ehlers Super Smoother Filter
ssf2 = ssfPoles == 2
? get2PoleSSF2(avgZeros, ssfLength)
: get3PoleSSF2(avgZeros, ssfLength)
// Rescale filter in terms of Standard Deviations
stdev2 = ta.stdev(ssf2, length2)
scaledFilter2 = stdev2 != 0
? ssf2 / stdev2
: 0
alpha12 = 5 * math.abs(scaledFilter2) / length2
EDSMA2 = 0.0
EDSMA2 := alpha12 * src + (1 - alpha12) * nz(EDSMA2[1])
//JMA [Everget]
phaseRatio = phase < -100 ? 0.5 : phase > 100 ? 2.5 : phase / 100 + 1.5
beta = 0.45 * (length - 1) / (0.45 * (length - 1) + 2)
alpha = math.pow(beta, JMApower)
var JMA = 0.0
var e0 = 0.0
e0 := (1 - alpha) * src + alpha * nz(e0[1])
var e1 = 0.0
e1 := (src - e0) * (1 - beta) + beta * nz(e1[1])
var e2 = 0.0
e2 := (e0 + phaseRatio * e1 - nz(JMA[1])) * math.pow(1 - alpha, 2) + math.pow(alpha, 2) * nz(e2[1])
JMA := e2 + nz(JMA[1])
beta2 = 0.45 * (length2 - 1) / (0.45 * (length2 - 1) + 2)
alpha2 = math.pow(beta2, JMApower)
var JMA2 = 0.0
var e02 = 0.0
e02 := (1 - alpha2) * src + alpha2 * nz(e02[1])
var e12 = 0.0
e12 := (src - e02) * (1 - beta2) + beta2 * nz(e12[1])
var e22 = 0.0
e22 := (e02 + phaseRatio * e12 - nz(JMA2[1])) * math.pow(1 - alpha2, 2) + math.pow(alpha2, 2) * nz(e22[1])
JMA2 := e22 + nz(JMA2[1])
//KAMA [Everget]
var KAMA = 0.0
fastAlpha = 2.0 / (KamaAlpha + 1)
slowAlpha = 2.0 / 31
momentum = math.abs(ta.change(src, length))
volatility = math.sum(math.abs(ta.change(src)), length)
efficiencyRatio = volatility != 0 ? momentum / volatility : 0
smoothingConstant = math.pow((efficiencyRatio * (fastAlpha - slowAlpha)) + slowAlpha, 2)
KAMA := nz(KAMA[1], src) + smoothingConstant * (src - nz(KAMA[1], src))
var KAMA2 = 0.0
momentum2 = math.abs(ta.change(src, length2))
volatility2 = math.sum(math.abs(ta.change(src)), length2)
efficiencyRatio2 = volatility2 != 0 ? momentum2 / volatility2 : 0
smoothingConstant2 = math.pow((efficiencyRatio2 * (fastAlpha - slowAlpha)) + slowAlpha, 2)
KAMA2 := nz(KAMA2[1], src) + smoothingConstant2 * (src - nz(KAMA2[1], src))
//SMMA
var SMMA = 0.0
SMMA := na(SMMA[1]) ? ta.sma(src, length) : (SMMA[1] * (length - 1) + src) / length
var SMMA2 = 0.0
SMMA2 := na(SMMA2[1]) ? ta.sma(src, length2) : (SMMA2[1] * (length2 - 1) + src) / length2
//TEMA
t1 = ta.ema(src, length)
t2 = ta.ema(t1, length)
t3 = ta.ema(t2, length)
TEMA = 3 * (t1 - t2) + t3
t12 = ta.ema(src, length2)
t22 = ta.ema(t12, length2)
t32 = ta.ema(t22, length2)
TEMA2 = 3 * (t12 - t22) + t32
//TMA
TMA = ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(length / 2)), math.floor(length / 2) + 1)
TMA2 = ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(length2 / 2)), math.floor(length2 / 2) + 1)
//VAMA [Duyck]
mid=ta.ema(src,length)
dev=src-mid
vol_up=ta.highest(dev,VAMALookback)
vol_down=ta.lowest(dev,VAMALookback)
VAMA = mid+math.avg(vol_up,vol_down)
mid2=ta.ema(src,length2)
dev2=src-mid2
vol_up2=ta.highest(dev2,VAMALookback)
vol_down2=ta.lowest(dev2,VAMALookback)
VAMA2 = mid2+math.avg(vol_up2,vol_down2)
//VIDYA [KivancOzbilgic]
var VIDYA=0.0
VMAalpha=2/(length+1)
ud1=src>src[1] ? src-src[1] : 0
dd1=src<src[1] ? src[1]-src : 0
UD=math.sum(ud1,9)
DD=math.sum(dd1,9)
CMO=nz((UD-DD)/(UD+DD))
VIDYA := na(VIDYA[1]) ? ta.sma(src, length) : nz(VMAalpha*math.abs(CMO)*src)+(1-VMAalpha*math.abs(CMO))*nz(VIDYA[1])
var VIDYA2=0.0
VMAalpha2=2/(length2+1)
ud12=src>src[1] ? src-src[1] : 0
dd12=src<src[1] ? src[1]-src : 0
UD2=math.sum(ud12,9)
DD2=math.sum(dd12,9)
CMO2=nz((UD2-DD2)/(UD2+DD2))
VIDYA2 := na(VIDYA2[1]) ? ta.sma(src, length2) : nz(VMAalpha2*math.abs(CMO2)*src)+(1-VMAalpha2*math.abs(CMO2))*nz(VIDYA2[1])
//VMA [LazyBear]
sc = 1/length
pdm = math.max((src - src[1]), 0)
mdm = math.max((src[1] - src), 0)
var pdmS = 0.0
var mdmS = 0.0
pdmS := ((1 - sc)*nz(pdmS[1]) + sc*pdm)
mdmS := ((1 - sc)*nz(mdmS[1]) + sc*mdm)
s = pdmS + mdmS
pdi = pdmS/s
mdi = mdmS/s
var pdiS = 0.0
var mdiS = 0.0
pdiS := ((1 - sc)*nz(pdiS[1]) + sc*pdi)
mdiS := ((1 - sc)*nz(mdiS[1]) + sc*mdi)
d = math.abs(pdiS - mdiS)
s1 = pdiS + mdiS
var iS = 0.0
iS := ((1 - sc)*nz(iS[1]) + sc*d/s1)
hhv = ta.highest(iS, length)
llv = ta.lowest(iS, length)
d1 = hhv - llv
vi = (iS - llv)/d1
var VMA=0.0
VMA := na(VMA[1]) ? ta.sma(src, length) : sc*vi*src + (1 - sc*vi)*nz(VMA[1])
sc2 = 1/length2
pdm2 = math.max((src - src[1]), 0)
mdm2 = math.max((src[1] - src), 0)
var pdmS2 = 0.0
var mdmS2 = 0.0
pdmS2 := ((1 - sc2)*nz(pdmS2[1]) + sc2*pdm2)
mdmS2 := ((1 - sc2)*nz(mdmS2[1]) + sc2*mdm2)
s2 = pdmS2 + mdmS2
pdi2 = pdmS2/s2
mdi2 = mdmS2/s2
var pdiS2 = 0.0
var mdiS2 = 0.0
pdiS2 := ((1 - sc2)*nz(pdiS2[1]) + sc2*pdi2)
mdiS2 := ((1 - sc2)*nz(mdiS2[1]) + sc2*mdi2)
d2 = math.abs(pdiS2 - mdiS2)
s12 = pdiS2 + mdiS2
var iS2 = 0.0
iS2 := ((1 - sc2)*nz(iS2[1]) + sc2*d2/s12)
hhv2 = ta.highest(iS2, length)
llv2 = ta.lowest(iS2, length)
d12 = hhv2 - llv2
vi2 = (iS2 - llv2)/d12
var VMA2=0.0
VMA2 := na(VMA2[1]) ? ta.sma(src, length2) : sc2*vi2*src + (1 - sc2*vi2)*nz(VMA2[1])
//WWMA
var WWMA=0.0
WWMA := (1/length)*src + (1-(1/length))*nz(WWMA[1])
var WWMA2=0.0
WWMA2 := (1/length2)*src + (1-(1/length2))*nz(WWMA2[1])
//Zero Lag EMA [KivancOzbilgic]
EMA1a = ta.ema(src,length)
EMA2a = ta.ema(EMA1a,length)
Diff = EMA1a - EMA2a
ZLEMA = EMA1a + Diff
EMA12 = ta.ema(src,length2)
EMA22 = ta.ema(EMA12,length2)
Diff2 = EMA12 - EMA22
ZLEMA2 = EMA12 + Diff2
// Trend Mapping and Plotting //
FastTrend = TrendSelectorInput == "ALMA" ? ALMA : TrendSelectorInput == "DEMA" ? DEMA : TrendSelectorInput == "DSMA" ? EDSMA : TrendSelectorInput == "EMA" ? EMA : TrendSelectorInput == "HMA" ? HMA : TrendSelectorInput == "JMA" ? JMA : TrendSelectorInput == "KAMA" ? KAMA : TrendSelectorInput == "Linear Regression (LSMA)" ? LinReg : TrendSelectorInput == "RMA" ? RMA : TrendSelectorInput == "SMA" ? SMA : TrendSelectorInput == "SMMA" ? SMMA : TrendSelectorInput == "Price Source" ? src : TrendSelectorInput == "TEMA" ? TEMA : TrendSelectorInput == "TMA" ? TMA : TrendSelectorInput == "VAMA" ? VAMA : TrendSelectorInput == "VIDYA" ? VIDYA : TrendSelectorInput == "VMA" ? VMA : TrendSelectorInput == "VWMA" ? VWMA : TrendSelectorInput == "WMA" ? WMA : TrendSelectorInput == "WWMA" ? WWMA : TrendSelectorInput == "ZLEMA" ? ZLEMA : SMA
SlowTrend = TrendSelectorInput2 == "ALMA" ? ALMA2 : TrendSelectorInput2 == "DEMA" ? DEMA2 : TrendSelectorInput2 == "DSMA" ? EDSMA2 : TrendSelectorInput2 == "EMA" ? EMA2 : TrendSelectorInput2 == "HMA" ? HMA2 : TrendSelectorInput2 == "JMA" ? JMA2 : TrendSelectorInput2 == "KAMA" ? KAMA2 : TrendSelectorInput2 == "Linear Regression (LSMA)" ? LinReg2 : TrendSelectorInput2 == "RMA" ? RMA2 : TrendSelectorInput2 == "SMA" ? SMA2 : TrendSelectorInput2 == "SMMA" ? SMMA2 : TrendSelectorInput2 == "Price Source" ? src : TrendSelectorInput2 == "TEMA" ? TEMA2 : TrendSelectorInput2 == "TMA" ? TMA2 : TrendSelectorInput2 == "VAMA" ? VAMA2 : TrendSelectorInput2 == "VIDYA" ? VIDYA2 : TrendSelectorInput2 == "VMA" ? VMA2 : TrendSelectorInput2 == "VWMA" ? VWMA2 : TrendSelectorInput2 == "WMA" ? WMA2 : TrendSelectorInput2 == "WWMA" ? WWMA2 : TrendSelectorInput2 == "ZLEMA" ? ZLEMA2 : SMA2
plot(FastTrend, color=color.green, linewidth=LineWidth)
plot(SlowTrend, color=color.red, linewidth=LineWidth)
//Short & Long Options
Long = input.bool(true, "Model Long Trades", group="Core Settings")
Short = input.bool(false, "Model Short Trades", group="Core Settings")
// Entry & Exit Functions //
if (InDateRange and Long==true and FastTrend>SlowTrend)
strategy.entry("Long", strategy.long, alert_message="Long")
if (InDateRange and Long==true and FastTrend<SlowTrend)
strategy.close("Long", alert_message="Close Long")
if (InDateRange and Short==true and FastTrend<SlowTrend)
strategy.entry("Short", strategy.short, alert_message="Short")
if (InDateRange and Short==true and FastTrend>SlowTrend)
strategy.close("Short", alert_message="Cover Short")
if (not InDateRange)
strategy.close_all(alert_message="End of Date Range")