ChaoZhang
概述
该策略是一种典型的趋势跟随策略。它使用多组不同周期的移动平均线来判断市场趋势,在趋势确立时入场,在短期趋势反转时离场。
策略原理
该策略采用4组移动平均线:9日线、21日线、50日线和200日线。它们分别代表不同的时间维度。
当短期移动平均线由下向上突破长期移动平均线时,认为行情进入上涨趋势;当短期移动平均线由上向下跌破长期移动平均线时,认为行情进入下跌趋势。
策略以9日线为参考,判断其他几条移动平均线的排列关系,从而判断总体趋势方向。具体逻辑是:
多头入场条件:收盘价 > 9日线 且 9日线 > 21日线 且 21日线 > 50日线 且 50日线 > 200日线
空头入场条件:收盘价 < 9日线 且 9日线 < 21日线 且 21日线 < 50日线 且 50日线 < 200日线
其中,收盘价与9日线的关系判断最短期趋势,9日线与21日线的关系判断短期趋势,21日线与50日线的关系判断中期趋势,50日线与200日线的关系判断长期趋势。只有当四组移动平均线的关系都符合时,才判断行情趋势成立,发出交易信号。
离场条件:收盘价跌破21日移动平均线,平掉所有多单;收盘价涨破21日移动平均线,平掉所有空单。
策略优势
使用多组移动平均线判断趋势,可有效过滤非主流走势的市场噪音,捕捉中长线趋势。
入场条件严格,需要多种时间维度的趋势判断都有效,可避免被短期调整套住。
及时止损,有效控制风险。
风险及解决方法
长期横盘整理市场中,容易产生大量虚假信号,从而增加交易风险。可通过优化参数,调整移动平均线的周期数量,过滤部分噪音。
在剧烈行情中,移动平均线常常发生死叉或黄叉。这时需要结合其他因素判断真实趋势。可以加入像RSI,MACD等指标进行确认,避免错过大行情。
优化方向
参数优化。可以测试不同参数组合,寻找最优参数。如调整移动平均线的周期数,添加或调整止损条件等。
增加质量过滤。例如在入场时判断成交量是否放大,避免量能不足的跳空。或者判断波动是否放大,避免震荡整理。
增加其他技术指标确认,避免在剧烈行情中发出错误信号。可以考虑加入RSI、MACD等指标进行多因素判断。
总结
该策略整体来说是一种典型且实用的趋势跟随策略。它使用多组移动平均线判断趋势,入场条件严格,可以有效锁定中长线趋势。同时搭配及时止损,可以控制风险。通过参数优化、增加确认指标等手段,可以进一步提高策略的稳定性和盈利能力。它适合那些喜欢跟随趋势进行长线操作的投资者。
策略源码
/*backtest
start: 2023-01-29 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © shayak1
//@version=5
strategy('Super SR', overlay=true)
r = input.int(14,"rsi-length",1,100)
rsi = ta.rsi(close,r)
len1 = 9
len2 = 21
len3 = 50
len4 = 200
ema1 = ta.ema(close, len1)
ema2 = ta.ema(close, len2)
ema3 = ta.ema(close, len3)
ema4 = ta.ema(close, len4)
plot(ema1,color= color.green)
plot(ema2,color= color.yellow)
plot(ema3,color= color.orange)
plot(ema4,color= color.red)
// *** entries
Long1 = close > ema1
Long2 = ema1 > ema2
Long3 = ema2 > ema3
Long4 = ema3 > ema4
buy_condition = Long1 and Long2 and Long3 and Long4 and strategy.position_size == 0
if (buy_condition and strategy.position_size <= 1)
strategy.entry("B", strategy.long)
Short1 = close < ema1
Short2 = ema1< ema2
Short3 = ema2< ema3
Short4 = ema3< ema4
sell_condition = Short1 and Short2 and Short3 and Short4 and strategy.position_size == 0
//if (sell_condition)
// strategy.entry("S", strategy.short)
// trailing SL
//Long_sl = min(strategy.position_avg_price * 0.95, strategy.pos
//EXIT CONDITIONS
exit_long = ta.crossunder(close, ema2)
exit_short = ta.crossover(close, ema2)
if(exit_long)
strategy.close("B", "LE", qty_percent=100)
if(exit_short)
strategy.close("S", "SE", qty_percent=100)
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//INSERT SECTION
//This section is where users will be required to insert the indicators they
//would like to use for their NNFX Strategy.
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//INSERT - CONFIRMATION INDICATOR 1
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//INSERT - CONFIRMATION INDICATOR 2
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//INSERT - VOLUME INDICATOR
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//INSERT - BASELINE INDICATOR
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//INSERT - EXIT INDICATOR
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//INSERT - CONTINUATION TRADES INDICATOR
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//COMPLETED SECTION
//This section has been optimised to work with the above indicators the user
//has inserted above. The user does not require to change any code below and
//is completed and optimised for the full NNFX strategy. Users may wish to
//customise this section of code if they wish to alter the NNFX strategy.
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//COMPLETE - BACKTEST DATE RANGE
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// start_day = input.int(1,"start day",1,31)
// start_month = input.int(1,"start month",1,12)
// start_year = input.int(1,"start year",2010,2023)
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//COMPLETE - CURRENCY CONVERSION
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//COMPLETE - ATR MONEY MANAGEMENT
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//COMPLETE - USER INPUT CONDITIONS - C1
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//COMPLETE - USER INPUT CONDITIONS - C2
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//COMPLETE - USER INPUT CONDITIONS - Vol
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//COMPLETE - USER INPUT CONDITIONS - Bl
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//COMPLETE - USER INPUT CONDITIONS - Exit
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//COMPLETE - CONTINUATION TRADES
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//COMPLETE - ONE CANDLE RULE
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//COMPLETE - BRIDGE TOO FAR
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//COMPLETE - BASELINE AND ATR RULE
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//COMPLETE - ENTRY CONDITIONS
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//COMPLETE - ENTRY ORDERS
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//COMPLETE - TAKE PROFIT AND STOP LOSS CONDITIONS
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//COMPLETE - EXIT ORDERS
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//COMPLETE - CLOSE ORDERS
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