Estrategia de media móvil suavizada
El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-11-06 10:29:24Las etiquetas:
Resumen general
Esta estrategia combina múltiples medias móviles para implementar una estrategia simple de seguimiento de tendencias.
Estrategia lógica
La estrategia primero suaviza el precio de cierre, con la opción de usar el precio de cierre de Heiken Ashi. Luego llama a la función smoothMA para superponer múltiples promedios móviles suavizados. La función smoothMA primero llama a la función variante, que puede generar varios tipos de promedios móviles como SMA, EMA, DEMA, etc. Después de que la función variante genere el promedio móvil especificado, smoothMA llama recursivamente a la variante varias veces para superponer el suavizado.
Análisis de ventajas
- Las múltiples superposiciones de medias móviles pueden filtrar eficazmente el ruido del mercado e identificar tendencias.
- Apoya varios tipos de promedios móviles como SMA, EMA, DEMA, etc., permite combinaciones flexibles.
- La técnica Heiken Ashi filtra las fugas falsas.
- Simple y fácil de implementar.
- La longitud, el tipo y los tiempos de suavizado de MA personalizables permiten la optimización para diferentes productos.
Análisis de riesgos
- Las correcciones múltiples pueden causar retraso y perder cambios tempranos de tendencia.
- El sistema simple de MA lucha por obtener ganancias en mercados variados.
- Ignora los costos de transacción que erosionan la rentabilidad en las operaciones reales.
- No hay un stop loss en el lugar, los riesgos de pérdidas ampliadas.
Considere combinar otros indicadores como MACD, KDJ para mejorar la precisión de la señal. Optimice los parámetros de MA para reducir el retraso. Utilice un stop loss razonable para controlar la pérdida de una sola operación. También controle la frecuencia de la operación para minimizar los costos de transacción.
Direcciones de optimización
- Prueba diferentes longitudes y tipos de MA para obtener la mejor combinación.
- Añadir otros indicadores técnicos para unas normas de entrada y salida más sistemáticas.
- Configure la sesión de negociación para evitar la influencia de eventos importantes.
- Ajustar los parámetros en función de las características del producto.
- Establezca un stop loss y tome ganancias para controlar los riesgos.
Resumen de las actividades
La estrategia sigue las tendencias a través de múltiples superposiciones de promedios móviles, filtrando efectivamente el ruido del mercado. Las ventajas son la simplicidad y la flexibilidad.
/*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 )
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