Stratégie de suivi de tendance croisée de moyenne mobile


Date de création: 2023-09-15 16:56:40 Dernière modification: 2023-09-15 16:56:40
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Cette stratégie s’appelleStratégie de suivi de tendance croisée de moyenne mobileLa stratégie utilise la forme de la fourche dorée de plusieurs groupes d’indicateurs de moyennes mobiles pour déterminer le point de basculement de la tendance du marché et effectuer des opérations de suivi de tendance.

Principe de stratégie

  1. Calculer des moyennes mobiles pour plusieurs groupes de paramètres différents, tels que MA ((5)), MA ((10) et ainsi de suite.

  2. Un signal d’achat est généré lorsque la moyenne mobile à courte période est traversée par la moyenne mobile à longue période.

  3. Un signal de vente est généré lorsque la moyenne mobile à courte période se trouve sous la moyenne mobile à longue période.

  4. Le crossover est une fonction de croisement qui permet de juger de la relation de croisement. La longueur et la longueur des périodes peuvent être réglées de manière flexible.

Règles spécifiques

  1. Vous pouvez définir plusieurs groupes de moyennes mobiles, comme MA8, MA13, MA21, etc.

  2. Lorsque vous portez le MA8 sur le MA13, faites une entrée supplémentaire.

  3. Lorsque vous portez le MA8 sous le MA13, faites une entrée vide.

  4. Les types de moyennes mobiles peuvent être configurés, tels que les EMA, les SMA, etc.

  5. D’autres conditions de filtrage peuvent être ajoutées pour éviter les fausses percées.

Avantages stratégiques

  1. Utilisez le suivi des tendances pour éviter les transactions à contre-courant.

  2. La combinaison de cycles MA est flexible et s’adapte à différents cycles.

  3. Les signaux de filtrage d’indicateurs auxiliaires peuvent être ajoutés.

  4. Les retraits sont plus petits et le stop loss peut être mis en place pour contrôler davantage le risque.

Risque stratégique

  1. Le risque d’augmentation des pertes de détention lors de la baisse du grand cycle.

  2. Le cycle MA est mal réglé, et vous risquez de manquer une opportunité de trading.

  3. Les pertes doivent être évitées à temps pour éviter un retrait excessif.

  4. Les frais de transaction peuvent aussi avoir un impact sur le niveau de profit.

Résumer

La stratégie de suivi de la tendance croisée des moyennes mobiles, avec la tendance comme roi, poursuit les imprimés. L’optimisation des paramètres permet d’obtenir un effet de combinaison à court et à long terme. L’analyse technique auxiliaire peut améliorer l’effet.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-09-07 00:00:00
end: 2023-09-08 09:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//Converted to strategy by shawnteoh

strategy(title = "MA Emperor insiliconot Strategy" , overlay=true, pyramiding=1, precision=8)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)

// Testing start dates
testStartYear = input(2020, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
//Stop date if you want to use a specific range of dates
testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// Order size
orderQty = input(1, "Order quantity", type = float)
// Plot indicator
plotInd = input(false, "Plot indicators?", type = bool)

testPeriod() => true

haClose = close
haOpen  = open
haHigh  = high
haLow   = low 

haClose := (open + high + low + close) / 4
haOpen  := (nz(haOpen[1]) + nz(haClose[1])) / 2
haHigh  := max(high, max(haOpen, haClose))
haLow   := min(low , min(haOpen, haClose))

ssrc = close
ha = false

o = ha ? haOpen : open
c = ha ? haClose : close
h = ha ? haHigh : high
l = ha ? haLow : low

ssrc := ssrc == close ? ha ? haClose : c : ssrc
ssrc := ssrc == open ? ha ? haOpen : o : ssrc
ssrc := ssrc == high ? ha ? haHigh : h : ssrc
ssrc := ssrc == low ? ha ? haLow : l : ssrc
ssrc := ssrc == hl2 ? ha ? (haHigh + haLow) / 2 : hl2 : ssrc
ssrc := ssrc == hlc3 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose) / 3 : hlc3 : ssrc
ssrc := ssrc == ohlc4 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose+ haOpen) / 4 : ohlc4 : ssrc

type = input(defval = "EMA", title = "Type", options = ["Butterworth_2Pole", "DEMA", "EMA", "Gaussian", "Geometric_Mean", "LowPass", "McGuinley", "SMA", "Sine_WMA", "Smoothed_MA", "Super_Smoother",  "Triangular_MA", "Wilders", "Zero_Lag"])

len1=input(8, title ="MA 1")
len2=input(13, title = "MA 2") 
len3=input(21, title = "MA 3")
len4=input(55, title = "MA 4")
len5=input(89, title = "MA 5")
lenrib=input(120, title = "IB")
lenrib2=input(121, title = "2B")
lenrib3=input(200, title = "21b")
lenrib4=input(221, title = "22b")

onOff1  = input(defval=true, title="Enable 1")
onOff2  = input(defval=true, title="Enable 2")
onOff3  = input(defval=true, title="Enable 3")
onOff4  = input(defval=false, title="Enable 4")
onOff5  = input(defval=false, title="Enable 5")
onOff6  = input(defval=false, title="Enable 6")
onOff7  = input(defval=false, title="Enable 7")
onOff8  = input(defval=false, title="Enable x")
onOff9  = input(defval=false, title="Enable x")


gauss_poles = input(3, "*** Gaussian poles ***",  minval = 1, maxval = 14) 
linew = 2
shapes = false

 
variant_supersmoother(src,len) =>
    Pi = 2 * asin(1)
    a1 = exp(-1.414* Pi / len)
    b1 = 2*a1*cos(1.414* Pi / len)
    c2 = b1
    c3 = (-a1)*a1
    c1 = 1 - c2 - c3
    v9 = 0.0
    v9 := c1*(src + nz(src[1])) / 2 + c2*nz(v9[1]) + c3*nz(v9[2])
    v9
    
variant_smoothed(src,len) =>
    v5 = 0.0
    v5 := na(v5[1]) ? sma(src, len) : (v5[1] * (len - 1) + src) / len
    v5

variant_zerolagema(src, len) =>
    price = src
    l = (len - 1) / 2
    d = (price + (price - price[l]))
    z = ema(d, len)
    z
    
variant_doubleema(src,len) =>
    v2 = ema(src, len)
    v6 = 2 * v2 - ema(v2, len)
    v6

variant_WiMA(src, length) =>
    MA_s= nz(src)
    MA_s:=(src + nz(MA_s[1] * (length-1)))/length
    MA_s
    
fact(num)=>
    a = 1
    nn = num <= 1 ? 1 : num
    for i = 1 to nn
        a := a * i
    a
    
getPoles(f, Poles, alfa)=>
    filt = f
    sign = 1
    results = 0 + n//tv series spoofing
    for r = 1 to max(min(Poles, n),1)
	    mult  = fact(Poles) / (fact(Poles - r) * fact(r))
	    matPo = pow(1 - alfa, r)
        prev  = nz(filt[r-1],0)
        sum   =  sign * mult * matPo * prev
        results := results + sum
        sign  := sign * -1
    results := results - n
    results
    
variant_gauss(Price, Lag, Poles)=>
    Pi = 2 * asin(1)
    beta = (1 - cos(2 * Pi / Lag)) / ( pow (sqrt(2), 2.0 / Poles) - 1)
    alfa = -beta + sqrt(beta * beta +  2 * beta)
    pre = nz(Price, 0) * pow(alfa, Poles) 
    filter = pre
    result = n > 0 ?  getPoles(nz(filter[1]), Poles, alfa) : 0
    filter := pre + result

variant_mg(src, len)=>
    mg = 0.0
    mg := na(mg[1]) ? ema(src, len) : mg[1] + (src - mg[1]) / (len * pow(src/mg[1], 4))
    mg
    
variant_sinewma(src, length) =>
    PI = 2 * asin(1)
    sum = 0.0
    weightSum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        weight = sin(i * PI / (length + 1))
        sum := sum + nz(src[i]) * weight
        weightSum := weightSum + weight
    sinewma = sum / weightSum
    sinewma
    
variant_geoMean(price, per)=>
    gmean = pow(price, 1.0/per)
    gx = for i = 1 to per-1
        gmean := gmean * pow(price[i], 1.0/per)
        gmean
    ggx = n > per? gx : price    
    ggx


variant_butt2pole(pr, p1)=>
    Pi = 2 * asin(1)
    DTR = Pi / 180    
    a1 = exp(-sqrt(2) * Pi / p1)
    b1 = 2 * a1 * cos(DTR * (sqrt(2) * 180 / p1))
    cf1 = (1 - b1 + a1 * a1) / 4
    cf2 = b1
    cf3 = -a1 * a1
    butt_filt = pr
    butt_filt := cf1 * (pr + 2 * nz(pr[1]) + nz(pr[2])) + cf2 * nz(butt_filt[1]) + cf3 * nz(butt_filt[2])

variant_lowPass(src, len)=>
    LP = src
    sr = src
    a = 2.0 / (1.0 + len)
    LP := (a - 0.25 * a * a) * sr + 0.5 * a * a * nz(sr[1]) - (a - 0.75 * a * a) * nz(sr[2]) + 2.0 * (1.0 - a) * nz(LP[1]) - (1.0 - a) * (1.0 - a) * nz(LP[2])
    LP


variant_sma(src, len) =>
    sum = 0.0
    for i = 0 to len - 1
        sum := sum + src[i] / len
    sum

variant_trima(src, length) =>
    len = ceil((length + 1) * 0.5)
    trima =  sum(sma(src, len), len)/len
    trima
 
 
    
variant(type, src, len) =>
      type=="EMA"   ? ema(src, len) : 
      type=="LowPass" ? variant_lowPass(src, len) :  
      type=="Linreg"  ? linreg(src, len, 0) : 
      type=="Gaussian"  ? variant_gauss(src, len, gauss_poles) :
      type=="Sine_WMA"  ? variant_sinewma(src, len) :
      
      type=="Geometric_Mean"  ? variant_geoMean(src, len) :
      
      type=="Butterworth_2Pole" ? variant_butt2pole(src, len) : 
      type=="Smoothed_MA"  ? variant_smoothed(src, len) :
      type=="Triangular_MA"  ? variant_trima(src, len) : 
      type=="McGuinley" ? variant_mg(src, len) : 
      type=="DEMA"  ? variant_doubleema(src, len):  
      type=="Super_Smoother"  ? variant_supersmoother(src, len) : 
      type=="Zero_Lag"  ? variant_zerolagema(src, len) :  
      type=="Wilders"? variant_WiMA(src, len) : variant_sma(src, len)


c1=#44E2D6
c2=#DDD10D
c3=#0AA368
c4=#E0670E
c5=#AB40B2

cRed = #F93A00


ma1 =  variant(type, ssrc, len1)
ma2 =  variant(type, ssrc, len2)
ma3 =  variant(type, ssrc, len3)
ma4 =  variant(type, ssrc, len4)
ma5 =  variant(type, ssrc, len5)
ma6 =  variant(type, ssrc, lenrib)
ma7 =  variant(type, ssrc, lenrib2)
ma8 =  variant(type, ssrc, lenrib3)
ma9 =  variant(type, ssrc, lenrib4)

col1 = c1
col2 = c2
col3 = c3
col4 = c4
col5 = c5

p1 = plot(onOff1 ? ma1 : na, title = "MA 1",  color = col1,  linewidth = linew, style = linebr)
p2 = plot(onOff2 ? ma2 : na, title = "MA 2",  color = col2,  linewidth = linew, style = linebr)
p3 = plot(onOff3 ? ma3 : na, title = "MA 3",  color = col3,  linewidth = linew, style = linebr)
p4 = plot(onOff4 ? ma4 : na, title = "MA 4",  color = col4,  linewidth = linew, style = linebr)
p5 = plot(onOff5 ? ma5 : na, title = "MA 5",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p6 = plot(onOff6 ? ma6 : na, title = "MA 6",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p7 = plot(onOff7 ? ma7 : na, title = "MA 7",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p8 = plot(onOff8 ? ma8 : na, title = "MA 8",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p9 = plot(onOff9 ? ma9 : na, title = "MA 9",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)

longCond = crossover(ma2, ma3)
if longCond and testPeriod()
    strategy.entry("buy", strategy.long, qty = orderQty, when = open > ma2[1])

shortCond = crossunder(ma2, ma3)
if shortCond and testPeriod()
    strategy.entry("sell", strategy.short, qty = orderQty, when = open < ma2[1])

plotshape(series=plotInd? longCond : na, title="P", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=green, text="P", size=size.small)   
plotshape(series=plotInd? shortCond : na, title="N", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=red, text="N", size=size.small)