ChaoZhang
概述
该策略是一个融合双均线突破信号与ATR波动性过滤以及HMA趋势偏差的量化交易策略。策略运用两条不同周期的均线构建交易信号,结合波动性指标ATR过滤掉一部分无效信号,利用HMA判断趋势方向,避免逆势操作。
策略原理
策略使用长度为37个周期的均线作为基准均线,当价格从该均线下方突破向上时生成买入信号,从上方突破向下时生成卖出信号。为过滤误报信号,策略设定价格突破基准均线后,继续向相同方向移动超过2倍ATR波动度才会确认信号有效生成指令。此外,策略还使用长度为11周期的HMA判断大趋势方向,只有当价格突破基准均线时HMA也显示同向的时候,才会确认信号有效生成指令,避免逆势操作带来的损失。
在获利方式上,策略支持选择使用一个止盈位还是两个甚至三个不同价格的止盈位。对于止损方式,策略直接以上下轨道线作为长短单的止损位。
策略优势分析
相比单一均线突破策略,该策略在信号生成时增加了ATR波动性过滤,可以过滤掉大部分无效信号,这与视觉上的K线形态策略非常吻合,因此可以获得更高的胜率。同时,增加HMA判断趋势偏差,避免逆势建仓,可显著减少不必要的损失。在获利方式上,策略支持多个止盈点设置,这在一定程度上可以锁定更多利润。
风险及解决方法分析
该策略最大的风险在于ATR波动性过滤可能会滤掉部分有效信号,导致策略无法及时建仓。此外,HMA判断大趋势的效果并不明显,有时候价格只是短期调整而非大趋势反转,这样可能导致不必要的失利。为降低上述风险,可以适当降低ATR波动性过滤的参数,扩大波动性范围,使更多K线形态信号通过验证生成指令。同时也可以调整HMA周期参数,使用更长周期HMA来判断大趋势,避免被短期调整干扰。
策略优化方向
该策略可以从以下几个方向进行优化:
测试更多种类的参数组合,寻找最优参数组合。如基准均线长度、ATR周期、波动性过滤系数等都是可调参数。
增加更多过滤指标或 oscillator 指标判断市场状况,进一步提升策略的健壮性。
优化获利方式参数设置。进一步测试不同数量和价格水平的止盈点设置。
结合机器学习模型生成更有效的交易信号。
总结
本策略整合双均线突破核心信号,ATR波动性过滤无效信号,并利用HMA判断大趋势偏差避免逆势建仓,是一种非常实用的量化交易策略。策略参数优化空间较大,效果仍有提升空间,值得进一步研究与优化实施。
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start: 2023-01-10 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
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// © sevencampbell
//@version=5
strategy(title="Baseline Cross Qualifier Volatility Strategy with HMA Trend Bias", overlay=true)
// --- User Inputs ---
// Baseline Inputs
baselineLength = input.int(title="Baseline Length", defval=20)
baseline = ta.sma(close, baselineLength)
// PBCQ Inputs
pbcqEnabled = input.bool(title="Post Baseline Cross Qualifier Enabled", defval=true)
pbcqBarsAgo = input.int(title="Post Baseline Cross Qualifier Bars Ago", defval=3)
// Volatility Inputs
atrLength = input.int(title="ATR Length", defval=14)
multiplier = input.float(title="Volatility Multiplier", defval=2.0)
rangeMultiplier = input.float(title="Volatility Range Multiplier", defval=1.0)
qualifierMultiplier = input.float(title="Volatility Qualifier Multiplier", defval=0.5)
// Take Profit Inputs
takeProfitType = input.string(title="Take Profit Type", options=["1 Take Profit", "2 Take Profits", "3 Take Profits"], defval="1 Take Profit")
// HMA Inputs
hmaLength = input.int(title="HMA Length", defval=50)
// --- Calculations ---
// ATR
atr = ta.atr(atrLength)
// Range Calculation
rangeHigh = baseline + rangeMultiplier * atr
rangeLow = baseline - rangeMultiplier * atr
rangeColor = rangeLow <= close and close <= rangeHigh ? color.yellow : na
bgcolor(rangeColor, transp=90)
// Qualifier Calculation
qualifier = qualifierMultiplier * atr
// Dot Calculation
isLong = close > baseline and (close - baseline) >= qualifier and close > ta.hma(close, hmaLength)
isShort = close < baseline and (baseline - close) >= qualifier and close < ta.hma(close, hmaLength)
colorDot = isLong ? color.green : isShort ? color.red : na
plot(isLong or isShort ? baseline : na, color=colorDot, style=plot.style_circles, linewidth=3)
// --- Strategy Logic ---
// PBCQ
pbcqValid = not pbcqEnabled or low[pbcqBarsAgo] > baseline
// Entry Logic
longCondition = isLong and pbcqValid
shortCondition = isShort and pbcqValid
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Exit Logic
if (takeProfitType == "1 Take Profit")
strategy.exit("TP/SL", "Long", limit=rangeHigh, stop=rangeLow)
strategy.exit("TP/SL", "Short", limit=rangeLow, stop=rangeHigh)
else if (takeProfitType == "2 Take Profits")
strategy.exit("TP1", "Long", qty=strategy.position_size * 0.5, limit=rangeHigh / 2)
strategy.exit("TP2", "Long", qty=strategy.position_size * 0.5, limit=rangeHigh)
strategy.exit("TP1", "Short", qty=strategy.position_size * 0.5, limit=rangeLow / 2)
strategy.exit("TP2", "Short", qty=strategy.position_size * 0.5, limit=rangeLow)
else if (takeProfitType == "3 Take Profits")
strategy.exit("TP1", "Long", qty=strategy.position_size * 0.5, limit=rangeHigh / 2)
strategy.exit("TP2", "Long", qty=strategy.position_size * 0.25, limit=rangeHigh * 0.75)
strategy.exit("TP3", "Long", qty=strategy.position_size * 0.25, limit=rangeHigh * 1.5)