Diese Strategie kombiniert mehrere gleitende Durchschnitte, um eine einfache Trendfolgestrategie umzusetzen.
Die Strategie gleicht zunächst den Schlusskurs aus, mit der Option, den Schlusskurs von Heiken Ashi zu verwenden. Anschließend ruft sie die SmoothMA-Funktion auf, um mehrere glättete gleitende Durchschnitte zu überlagern. Die SmoothMA-Funktion ruft zunächst die Variantenfunktion auf, die verschiedene Arten von gleitenden Durchschnitten wie SMA, EMA, DEMA usw. generieren kann. Nachdem die Variantenfunktion den angegebenen gleitenden Durchschnitt generiert hat, ruft smoothMA mehrmals die Variante rekursiv an, um das Glättungssystem zu überlagern. Dies führt zu einem gleitenden Durchschnitt mit hoher Geschwindigkeit. Es erzeugt Kaufsignale, wenn der glättete MA nach oben geht und Verkaufssignale, wenn er nach unten geht.
Erwägen Sie, andere Indikatoren wie MACD, KDJ zu kombinieren, um die Signalgenauigkeit zu verbessern. Optimieren Sie die MA-Parameter, um die Verzögerung zu reduzieren. Verwenden Sie einen angemessenen Stop-Loss, um Einzelhandelsverluste zu kontrollieren. Steuern Sie auch die Handelsfrequenz, um die Transaktionskosten zu minimieren.
Die Strategie folgt den Trends über mehrere Überlagerungen von gleitenden Durchschnitten und filtert damit effektiv Marktlärm. Die Vorteile sind Einfachheit und Flexibilität.
/*backtest start: 2022-10-30 00:00:00 end: 2023-11-05 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 // Copyright (c) 2007-present Jurik Research and Consulting. All rights reserved. // Copyright (c) 2018-present, Alex Orekhov (everget) // Thanks to everget for code for more advanced moving averages // Smooth Moving Average [STRATEGY] @PuppyTherapy script may be freely distributed under the MIT license. strategy( title="Smooth Moving Average [STRATEGY] @PuppyTherapy", overlay=true ) // ---- CONSTANTS ---- lsmaOffset = 1 almaOffset = 0.85 almaSigma = 6 phase = 2 power = 2 // ---- GLOBAL FUNCTIONS ---- kama(src, len)=> xvnoise = abs(src - src[1]) nfastend = 0.666 nslowend = 0.0645 nsignal = abs(src - src[len]) nnoise = sum(xvnoise, len) nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0) nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2) nAMA = 0.0 nAMA := nz(nAMA[1]) + nsmooth * (src - nz(nAMA[1])) t3(src, len)=> xe1_1 = ema(src, len) xe2_1 = ema(xe1_1, len) xe3_1 = ema(xe2_1, len) xe4_1 = ema(xe3_1, len) xe5_1 = ema(xe4_1, len) xe6_1 = ema(xe5_1, len) b_1 = 0.7 c1_1 = -b_1*b_1*b_1 c2_1 = 3*b_1*b_1+3*b_1*b_1*b_1 c3_1 = -6*b_1*b_1-3*b_1-3*b_1*b_1*b_1 c4_1 = 1+3*b_1+b_1*b_1*b_1+3*b_1*b_1 nT3Average_1 = c1_1 * xe6_1 + c2_1 * xe5_1 + c3_1 * xe4_1 + c4_1 * xe3_1 // The general form of the weights of the (2m + 1)-term Henderson Weighted Moving Average getWeight(m, j) => numerator = 315 * (pow(m + 1, 2) - pow(j, 2)) * (pow(m + 2, 2) - pow(j, 2)) * (pow(m + 3, 2) - pow(j, 2)) * (3 * pow(m + 2, 2) - 11 * pow(j, 2) - 16) denominator = 8 * (m + 2) * (pow(m + 2, 2) - 1) * (4 * pow(m + 2, 2) - 1) * (4 * pow(m + 2, 2) - 9) * (4 * pow(m + 2, 2) - 25) denominator != 0 ? numerator / denominator : 0 hwma(src, termsNumber) => sum = 0.0 weightSum = 0.0 termMult = (termsNumber - 1) / 2 for i = 0 to termsNumber - 1 weight = getWeight(termMult, i - termMult) sum := sum + nz(src[i]) * weight weightSum := weightSum + weight sum / weightSum get_jurik(length, phase, power, src)=> phaseRatio = phase < -100 ? 0.5 : phase > 100 ? 2.5 : phase / 100 + 1.5 beta = 0.45 * (length - 1) / (0.45 * (length - 1) + 2) alpha = pow(beta, power) jma = 0.0 e0 = 0.0 e0 := (1 - alpha) * src + alpha * nz(e0[1]) e1 = 0.0 e1 := (src - e0) * (1 - beta) + beta * nz(e1[1]) e2 = 0.0 e2 := (e0 + phaseRatio * e1 - nz(jma[1])) * pow(1 - alpha, 2) + pow(alpha, 2) * nz(e2[1]) jma := e2 + nz(jma[1]) variant(src, type, len ) => v1 = sma(src, len) // Simple v2 = ema(src, len) // Exponential v3 = 2 * v2 - ema(v2, len) // Double Exponential v4 = 3 * (v2 - ema(v2, len)) + ema(ema(v2, len), len) // Triple Exponential v5 = wma(src, len) // Weighted v6 = vwma(src, len) // Volume Weighted v7 = na(v5[1]) ? sma(src, len) : (v5[1] * (len - 1) + src) / len // Smoothed v8 = wma(2 * wma(src, len / 2) - wma(src, len), round(sqrt(len))) // Hull v9 = linreg(src, len, lsmaOffset) // Least Squares v10 = alma(src, len, almaOffset, almaSigma) // Arnaud Legoux v11 = kama(src, len) // KAMA ema1 = ema(src, len) ema2 = ema(ema1, len) v13 = t3(src, len) // T3 v14 = ema1+(ema1-ema2) // Zero Lag Exponential v15 = hwma(src, len) // Henderson Moving average thanks to @everget ahma = 0.0 ahma := nz(ahma[1]) + (src - (nz(ahma[1]) + nz(ahma[len])) / 2) / len //Ahrens Moving Average v16 = ahma v17 = get_jurik( len, phase, power, src) type=="EMA"?v2 : type=="DEMA"?v3 : type=="TEMA"?v4 : type=="WMA"?v5 : type=="VWMA"?v6 : type=="SMMA"?v7 : type=="Hull"?v8 : type=="LSMA"?v9 : type=="ALMA"?v10 : type=="KAMA"?v11 : type=="T3"?v13 : type=="ZEMA"?v14 : type=="HWMA"?v15 : type=="AHMA"?v16 : type=="JURIK"?v17 : v1 smoothMA(c, maLoop, type, len) => ma_c = 0.0 if maLoop == 1 ma_c := variant(c, type, len) if maLoop == 2 ma_c := variant(variant(c ,type, len),type, len) if maLoop == 3 ma_c := variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len) if maLoop == 4 ma_c := variant(variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len),type, len) if maLoop == 5 ma_c := variant(variant(variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len),type, len),type, len) ma_c // Smoothing HA Function smoothHA( o, h, l, c ) => hao = 0.0 hac = ( o + h + l + c ) / 4 hao := na(hao[1])?(o + c / 2 ):(hao[1] + hac[1])/2 hah = max(h, max(hao, hac)) hal = min(l, min(hao, hac)) [hao, hah, hal, hac] // ---- Main Selection ---- haSmooth = input(false, title=" Use HA as source ? " ) length = input(60, title=" MA1 Length", minval=1, maxval=1000) maLoop = input(2, title=" Nr. of MA1 Smoothings ", minval=1, maxval=5) type = input("EMA", title="MA Type", options=["SMA", "EMA", "DEMA", "TEMA", "WMA", "VWMA", "SMMA", "Hull", "LSMA", "ALMA", "KAMA", "ZEMA", "HWMA", "AHMA", "JURIK", "T3"]) // ---- BODY SCRIPT ---- [ ha_open, ha_high, ha_low, ha_close ] = smoothHA(open, high, low, close) _close_ma = haSmooth ? ha_close : close _close_smoothed_ma = smoothMA( _close_ma, maLoop, type, length) maColor = _close_smoothed_ma > _close_smoothed_ma[1] ? color.lime : color.red plot(_close_smoothed_ma, title= "MA - Trend", color=maColor, transp=85, linewidth = 4) long = _close_smoothed_ma > _close_smoothed_ma[1] and _close_smoothed_ma[1] < _close_smoothed_ma[2] short = _close_smoothed_ma < _close_smoothed_ma[1] and _close_smoothed_ma[1] > _close_smoothed_ma[2] plotshape( short , title="Short", color=color.red, transp=80, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.small) plotshape( long , title="Long", color=color.lime, transp=80, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small) //* Backtesting Period Selector | Component *// //* Source: https://www.tradingview.com/script/eCC1cvxQ-Backtesting-Period-Selector-Component *// testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year",minval=1980) testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month",minval=1,maxval=12) testStartDay = input(1, "Backtest Start Day",minval=1,maxval=31) testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0) testStopYear = 9999 //input(9999, "Backtest Stop Year",minval=1980) testStopMonth = 12 // input(12, "Backtest Stop Month",minval=1,maxval=12) testStopDay = 31 //input(31, "Backtest Stop Day",minval=1,maxval=31) testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0) testPeriod() => time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false if testPeriod() and long strategy.entry( "long", strategy.long ) if testPeriod() and short strategy.entry( "short", strategy.short )