Die Ressourcen sind geladen. Beförderung...

Zweigliedrige gleitende Durchschnitts-Crossover-Algorithmische Handelsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-10-30 15:27:34
Tags:

Übersicht

Diese Strategie nutzt hauptsächlich das gleitende Durchschnitts-Crossover-Prinzip, kombiniert mit den Umkehrsignalen des RSI-Indikators und einem benutzerdefinierten doppelten gleitenden Durchschnitts-Crossover-Algorithmus, um den Trendhandel zu implementieren. Die Strategie verfolgt zwei gleitende Durchschnitte unterschiedlicher Perioden, wobei ein schnellerer MA kurzfristige Trends verfolgt und ein langsamerer MA langfristige Trends verfolgt. Wenn der schnellere MA über den langsameren MA nach oben überschreitet, signalisiert dies einen Aufwärtstrend und eine Kaufchance. Wenn der schnellere MA unter dem langsameren MA überschreitet, signalisiert dies das Ende des kurzfristigen Trends und eine Chance, Positionen zu schließen.

Strategie Logik

Berechnen Sie zwei Gruppen von gleitenden VWAP-Durchschnitten mit unterschiedlichen Parametern, die langfristige bzw. kurzfristige Trends darstellen.
- Slow Tenkansen und Kijunsen berechnen langfristigen Trend
- Fast Tenkansen und Kijunsen berechnen kurzfristigen Trend
Nehmen wir die Durchschnitte von Tenkansen und Kijunsen als langsame und schnelle gleitende Durchschnitte.
Berechnen Sie Bollinger-Bänder zur Identifizierung von Konsolidierungen und Ausbrüchen.
- Die mittlere Linie ist der Durchschnitt der schnellen und langsamen MAs
- Die oberen und unteren Bands werden zur Erkennung von Ausbrüchen verwendet
Berechnung des TSV zur Bestimmung der Volumenenergie
- TSV größer als 0 zeigt bullisches Volumen an
- TSV größer als die EMA zeigt eine Stärkung der Dynamik an
Berechnung des RSI zur Ermittlung von Überkauf- und Überverkaufsbedingungen
- RSI unter 30 ist eine Überverkaufszone für den Kauf
- RSI über 70 ist eine überkaufte Zone für den Verkauf
Eintrittsbedingungen:
- Schnelle MA überläuft langsame MA
- Nähere Kreuzungen über dem oberen Bollinger Band
- TSV größer als 0 und EMA
- RSI unter 30
Ausgangsbedingungen:
- Schnelle MA überschreitet langsame MA
- RSI größer als 70

Analyse der Vorteile

Das Doppel gleitende Durchschnittssystem erfasst sowohl langfristige als auch kurzfristige Trends
RSI vermeidet den Kauf überkaufter Zonen und den Verkauf überverkaufter Zonen
Die TSV stellt eine ausreichende Menge zur Verfügung, um den Trend zu unterstützen
Bollinger-Bänder identifizieren wichtige Ausbruchspunkte
Kombination von Indikatoren hilft, falsche Ausbrüche zu filtern

Risikoanalyse

Zulassungssysteme sind anfällig für falsche Signale, müssen mit anderen Indikatoren gefiltert werden
RSI-Parameter müssen optimiert werden, sonst können Kauf-/Verkaufspunkte verfehlt werden
TSV ist auch sehr empfindlich gegenüber Parametern, erfordert eine sorgfältige Prüfung
Brechen BB Oberband kann falscher Ausbruch sein, muss überprüft werden
Schwierigkeiten bei der Optimierung vieler Indikatoren, Risiken einer Überanpassung
Unzureichende Zug-/Prüfdaten können zu einer Kurvenanpassung führen

Optimierungsrichtlinien

Testen Sie mehr Perioden, um die besten Parameterkombinationen zu finden
Versuchen Sie andere Indikatoren wie MACD, KD zu ersetzen oder mit RSI kombinieren
Verwenden Sie Walk-Forward-Analyse für die Optimierung von Parametern
Hinzufügen von Stop Loss zur Kontrolle von Einzelhandelsverlusten
Betrachten Sie maschinelle Lernmodelle zur Unterstützung der Signalvorhersage
Anpassung der Parameter für verschiedene Märkte, nicht übermäßig auf ein einzelnes Parameter-Set

Schlussfolgerung

Diese Strategie erfasst langfristige und kurzfristige Trends mithilfe von doppelten gleitenden Durchschnitten und filtert Signale mit RSI, TSV, Bollinger Bands und mehr. Der Vorteil ist der Handel im Einklang mit der langfristigen Aufwärtsdynamik. Aber es birgt auch falsche Signalrisiken, die weitere Parameter-Tuning und Stop-Losses erfordern, um Risiken zu reduzieren. Insgesamt liefert die Kombination von Trendfolgen und mittlerer Umkehr gute Ergebnisse bei langfristigen Aufwärtstrends, aber die Parameter müssen für verschiedene Märkte angepasst werden.

/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version=4

// Credits

// "Vwap with period" code which used in this strategy to calculate the leadLine was written by "neolao" active on https://tr.tradingview.com/u/neolao/
// "TSV" code which used in this strategy was written by "liw0" active on https://www.tradingview.com/u/liw0. The code is corrected by "vitelot" December 2018.
// "Vidya" code which used in this strategy was written by "everget" active on https://tr.tradingview.com/u/everget/

strategy("HYE Combo Market [Strategy] (Vwap Mean Reversion + Trend Hunter)", overlay = true, initial_capital = 1000, default_qty_value = 100, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, commission_value = 0.025)
  
//Strategy inputs

source = input(title = "Source", defval = close, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
smallcumulativePeriod = input(title = "Small VWAP", defval = 8, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
bigcumulativePeriod = input(title = "Big VWAP", defval = 10, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
meancumulativePeriod = input(title = "Mean VWAP", defval = 50, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 2, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
rsiPeriod = input(title = "Rsi Period", defval = 2, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
rsiEmaPeriod = input(title = "Rsi Ema Period", defval = 5, group = "Mean Reversion Strategy Inputs") 
rsiLevelforBuy = input(title = "Maximum Rsi Level for Buy", defval = 30, group = "Mean Reversion Strategy Inputs")
slowtenkansenPeriod = input(9, minval=1, title="Slow Tenkan Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
slowkijunsenPeriod = input(13, minval=1, title="Slow Kijun Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
fasttenkansenPeriod = input(3, minval=1, title="Fast Tenkan Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
fastkijunsenPeriod = input(7, minval=1, title="Fast Kijun Sen VWAP Line Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
BBlength = input(20, minval=1, title= "Bollinger Band Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
BBmult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="Bollinger Band StdDev", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
tsvlength  = input(20, minval=1, title="TSV Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
tsvemaperiod = input(7, minval=1, title="TSV Ema Length", group = "Trend Hunter Strategy Inputs")
length = input(title="Vidya Length", type=input.integer, defval=20, group = "Trend Hunter Strategy Inputs") 
src = input(title="Vidya Source", type=input.source, defval= hl2 , group = "Trend Hunter Strategy Inputs")

// Vidya Calculation 

getCMO(src, length) =>
    mom = change(src)
    upSum = sum(max(mom, 0), length)
    downSum = sum(-min(mom, 0), length)
    out = (upSum - downSum) / (upSum + downSum)
    out

cmo = abs(getCMO(src, length))

alpha = 2 / (length + 1)

vidya = 0.0
vidya := src * alpha * cmo + nz(vidya[1]) * (1 - alpha * cmo)

// Make input options that configure backtest date range 

startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31, group = "Strategy Date Range")
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=12, group = "Strategy Date Range")
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
     defval=2000, minval=1800, maxval=2100, group = "Strategy Date Range")

endDate = input(title="End Date", type=input.integer, 
     defval=31, minval=1, maxval=31, group = "Strategy Date Range")
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
     defval=12, minval=1, maxval=12, group = "Strategy Date Range") 
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
     defval=2021, minval=1800, maxval=2100, group = "Strategy Date Range")
     
inDateRange = true
// Mean Reversion Strategy Calculation 

typicalPriceS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeS = typicalPriceS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeS = sum(typicalPriceVolumeS, smallcumulativePeriod)
cumulativeVolumeS = sum(volume, smallcumulativePeriod)
smallvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeS / cumulativeVolumeS

typicalPriceB = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeB = typicalPriceB * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeB = sum(typicalPriceVolumeB, bigcumulativePeriod)
cumulativeVolumeB = sum(volume, bigcumulativePeriod)
bigvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeB / cumulativeVolumeB 

typicalPriceM = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeM = typicalPriceM * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeM = sum(typicalPriceVolumeM, meancumulativePeriod)
cumulativeVolumeM = sum(volume, meancumulativePeriod)
meanvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeM / cumulativeVolumeM

rsiValue = rsi(source, rsiPeriod)
rsiEMA   = ema(rsiValue, rsiEmaPeriod)
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * bigvwapValue[0]

inTrade = strategy.position_size > 0
notInTrade = strategy.position_size <= 0

if(crossunder(smallvwapValue, buyMA) and rsiEMA < rsiLevelforBuy and close < meanvwapValue and inDateRange and notInTrade)
    strategy.entry("BUY-M", strategy.long)

if(close > meanvwapValue or not inDateRange)
    strategy.close("BUY-M")
    
// Trend Hunter Strategy Calculation

// Slow Tenkan Sen Calculation

typicalPriceTS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeTS = typicalPriceTS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeTS = sum(typicalPriceVolumeTS, slowtenkansenPeriod)
cumulativeVolumeTS = sum(volume, slowtenkansenPeriod)
slowtenkansenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeTS / cumulativeVolumeTS

// Slow Kijun Sen Calculation

typicalPriceKS = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeKS = typicalPriceKS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeKS = sum(typicalPriceVolumeKS, slowkijunsenPeriod)
cumulativeVolumeKS = sum(volume, slowkijunsenPeriod)
slowkijunsenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeKS / cumulativeVolumeKS

// Fast Tenkan Sen Calculation

typicalPriceTF = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeTF = typicalPriceTF * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeTF = sum(typicalPriceVolumeTF, fasttenkansenPeriod)
cumulativeVolumeTF = sum(volume, fasttenkansenPeriod)
fasttenkansenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeTF / cumulativeVolumeTF

// Fast Kijun Sen Calculation

typicalPriceKF = (high + low + close) / 3
typicalPriceVolumeKF = typicalPriceKS * volume
cumulativeTypicalPriceVolumeKF = sum(typicalPriceVolumeKF, fastkijunsenPeriod)
cumulativeVolumeKF = sum(volume, fastkijunsenPeriod)
fastkijunsenvwapValue = cumulativeTypicalPriceVolumeKF / cumulativeVolumeKF

// Slow LeadLine Calculation
 
lowesttenkansen_s = lowest(slowtenkansenvwapValue, slowtenkansenPeriod)
highesttenkansen_s = highest(slowtenkansenvwapValue, slowtenkansenPeriod)

lowestkijunsen_s = lowest(slowkijunsenvwapValue, slowkijunsenPeriod)
highestkijunsen_s = highest(slowkijunsenvwapValue, slowkijunsenPeriod)

slowtenkansen = avg(lowesttenkansen_s, highesttenkansen_s)
slowkijunsen = avg(lowestkijunsen_s, highestkijunsen_s)
slowleadLine = avg(slowtenkansen, slowkijunsen)

// Fast LeadLine Calculation 
 
lowesttenkansen_f = lowest(fasttenkansenvwapValue, fasttenkansenPeriod)
highesttenkansen_f = highest(fasttenkansenvwapValue, fasttenkansenPeriod)

lowestkijunsen_f = lowest(fastkijunsenvwapValue, fastkijunsenPeriod)
highestkijunsen_f = highest(fastkijunsenvwapValue, fastkijunsenPeriod) 

fasttenkansen = avg(lowesttenkansen_f, highesttenkansen_f)
fastkijunsen = avg(lowestkijunsen_f, highestkijunsen_f)
fastleadLine = avg(fasttenkansen, fastkijunsen)

// BBleadLine Calculation
 
BBleadLine = avg(fastleadLine, slowleadLine)

// Bollinger Band Calculation
 
basis = sma(BBleadLine, BBlength)
dev = BBmult * stdev(BBleadLine, BBlength)
upper = basis + dev  
lower = basis - dev 

// TSV Calculation

tsv = sum(close>close[1]?volume*(close-close[1]):close<close[1]?volume*(close-close[1]):0,tsvlength)
tsvema = ema(tsv, tsvemaperiod)

// Rules for Entry & Exit  

if(fastleadLine > fastleadLine[1] and slowleadLine > slowleadLine[1] and tsv > 0 and tsv > tsvema and close > upper and close > vidya and inDateRange and notInTrade)
    strategy.entry("BUY-T", strategy.long)
 
if((fastleadLine < fastleadLine[1] and slowleadLine < slowleadLine[1]) or not inDateRange)
    strategy.close("BUY-T")

// Plots 

plot(meanvwapValue, title="MEAN VWAP", linewidth=2, color=color.yellow)

//plot(vidya, title="VIDYA", linewidth=2, color=color.green)

//colorsettingS = input(title="Solid Color Slow Leadline", defval=false, type=input.bool)
//plot(slowleadLine, title = "Slow LeadLine", color = colorsettingS ? color.aqua : slowleadLine > slowleadLine[1] ? color.green : color.red, linewidth=3)

//colorsettingF = input(title="Solid Color Fast Leadline", defval=false, type=input.bool)
//plot(fastleadLine, title = "Fast LeadLine", color = colorsettingF ? color.orange : fastleadLine > fastleadLine[1] ? color.green : color.red, linewidth=3)

//p1 = plot(upper, "Upper BB", color=#2962FF)
//p2 = plot(lower, "Lower BB", color=#2962FF)
//fill(p1, p2, title = "Background", color=color.blue)

//plot(smallvwapValue, color=#13C425, linewidth=2)
//plot(bigvwapValue, color=#CA1435, linewidth=2)

Mehr