ChaoZhang
概述
双均线智能追踪交易策略是一种基于均线和特定指标的趋势跟踪策略。该策略运用两条不同参数设置的均线构建通道,并结合OTT指标设定通道上下限,实现对价格趋势的智能跟踪。当价格突破通道时,进行买入或卖出操作。
策略原理
该策略主要运用两条移动平均线及OTT指标构建自适应通道,具体原理如下:
计算快线MAvg,以CLOSE收盘价和自定义均线为输入,长度为5;
根据MAvg和设置百分比,计算通道上下限长线位置长Stop和短线位置短Stop;
计算OTT指标中的通道移动止损MT,根据多空状态计算通道价格OTT;
当价格突破OTT时,产生交易信号。
以上构建自适应通道的过程,使得策略可以实时跟踪价格变化趋势,进而产生交易信号。
策略优势
该策略具有以下优势:
- 双均线通道结构,可以有效捕捉价格趋势;
- OTT指标设置通道移动止损,控制风险;
- 自适应通道结构,可以快速响应价格变化;
- 策略参数设置灵活,可针对不同品种及周期优化。
策略风险
该策略也存在一些风险:
- 双均线容易形成背离,可能产生误信号;
- OTT参数设置不当可能过于激进或保守,影响策略表现;
- 策略仅基于技术指标,没有结合基本面因素。
针对上述风险,可以通过参数优化,结合其他指标或基本面过滤信号等方式进行改进和优化。
策略优化方向
该策略可以从以下几个方向进行优化:
- 优化均线参数,选择合适品种及周期的参数组合;
- 优化通道带宽参数,平衡跟踪灵敏度和稳定性;
- 结合交易量进行信号过滤;
- 结合基本面情况设定交易方向过滤。
总结
本策略总体来说是一个基于双均线通道和OTT指标进行趋势跟踪的策略,核心思路是构建自适应通道,并以突破产生交易信号。该策略具有一定的优势,但也存在可能的改进空间。通过参数及规则优化,该策略可以成为一个值得实盘验证的高效量化交易策略。
策略源码
/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy(title="BugRA_Trade_Strategy", shorttitle="BugRA_Trade_Strategy", overlay=true)
// Kullanıcı Girdileri
length = input(5, title="Period", minval=1)
percent = input(1, title="Sihirli Yüzde", type=input.float, step=0.1, minval=0)
mav = input(title="Hareketli Ortalama Türü", defval="VAR", options=["SMA", "EMA", "WMA", "TMA", "VAR", "WWMA", "ZLEMA", "TSF"])
wt_n1 = input(10, title="Kanal Periyodu")
wt_n2 = input(21, title="Averaj Uzunluğu")
src = close
// Tarih Aralığı Girdileri
startDate = input(20200101, title="Başlangıç Tarihi (YYYYMMDD)")
endDate = input(20201231, title="Bitiş Tarihi (YYYYMMDD)")
// Tarih Filtresi Fonksiyonu
isDateInRange() => true
// Özel Fonksiyonlar
Var_Func(src, length) =>
valpha = 2 / (length + 1)
vud1 = src > src[1] ? src - src[1] : 0
vdd1 = src < src[1] ? src[1] - src : 0
vUD = sum(vud1, length)
vDD = sum(vdd1, length)
vCMO = (vUD - vDD) / (vUD + vDD)
varResult = 0.0
varResult := nz(valpha * abs(vCMO) * src + (1 - valpha * abs(vCMO)) * nz(varResult[1]))
varResult
Wwma_Func(src, length) =>
wwalpha = 1 / length
wwma = 0.0
wwma := wwalpha * src + (1 - wwalpha) * nz(wwma[1])
wwma
Zlema_Func(src, length) =>
zxLag = floor(length / 2)
zxEMAData = src + (src - src[zxLag])
zlema = ema(zxEMAData, length)
zlema
Tsf_Func(src, length) =>
lrc = linreg(src, length, 0)
lrs = lrc - linreg(src, length, 1)
tsf = lrc + lrs
tsf
getMA(src, length) =>
ma = mav == "SMA" ? sma(src, length) :
mav == "EMA" ? ema(src, length) :
mav == "WMA" ? wma(src, length) :
mav == "TMA" ? sma(sma(src, ceil(length / 2)), floor(length / 2) + 1) :
mav == "VAR" ? Var_Func(src, length) :
mav == "WWMA" ? Wwma_Func(src, length) :
mav == "ZLEMA" ? Zlema_Func(src, length) :
mav == "TSF" ? Tsf_Func(src, length) : na
// Strateji Hesaplamaları
MAvg = getMA(src, length)
fark = MAvg * percent * 0.01
longStop = MAvg - fark
longStopPrev = nz(longStop[1], longStop)
longStop := MAvg > longStopPrev ? max(longStop, longStopPrev) : longStop
shortStop = MAvg + fark
shortStopPrev = nz(shortStop[1], shortStop)
shortStop := MAvg < shortStopPrev ? min(shortStop, shortStopPrev) : shortStop
dir = 1
dir := nz(dir[1], dir)
dir := dir == -1 and MAvg > shortStopPrev ? 1 : dir == 1 and MAvg < longStopPrev ? -1 : dir
MT = dir==1 ? longStop: shortStop
OTT = MAvg > MT ? MT*(200+percent)/200 : MT*(200-percent)/200
plot(OTT, title="BugRA", color=color.rgb(251, 126, 9))
// Alım ve Satım Koşulları
longCondition = crossover(src, OTT) and isDateInRange()
shortCondition = crossunder(src, OTT) and isDateInRange()
// Strateji Giriş ve Çıkış Emirleri
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.close("Long")
更多内容
- 金森一分钟震荡策略
- 基于信号平滑的埃尔斯循环策略
- 基于EMA指标的趋势跟踪交易策略
- 基于K线方向的趋势追踪策略
- 基于MACD和RSI的双确认入场策略
- 威廉双指数移动平均线与一目均衡图策略
- 3 10震荡器轮廓标记策略
- 基于相对强弱指标和随机相对强弱指标的交易策略
- 基于MACD与RSI组合策略
- 基于ATR、EOM和VORTEX的长线趋势策略
- 高量能突破复利仓位策略
- 基于BEAM波段的BTCdollar成本平均策略
- 华金斯蛇吻风云量化策略
- 双时间轴波动率价差交易策略
- 多时间周期MACD零轴交叉反转策略
- MACD EMA黄金交叉趋势追踪策略
- 采用双移动均线交易策略
- 双均线黄金交叉趋势追踪策略
- 基于V型反转指标SMA策略
- 基于线性回归通道的突破交易策略