Cette stratégie utilise plusieurs indicateurs de moyenne mobile et combine le calendrier d'entrée et de sortie basé sur les heures de négociation pour mettre en œuvre le trading quantitatif.
Cette stratégie intègre 9 types de moyennes mobiles, y compris SMA, EMA, WMA, etc. Pour l'entrée longue, le prix de clôture dépasse la moyenne mobile sélectionnée alors que la clôture précédente était inférieure à la moyenne mobile. Pour l'entrée courte, le prix de clôture dépasse la moyenne mobile alors que la clôture précédente était supérieure.
Cette stratégie combine l'essence de multiples moyennes mobiles et les utilisateurs peuvent choisir différents paramètres en fonction des différentes conditions du marché. Elle n'entre que lorsqu'une tendance est confirmée, évitant les fléchettes.
La stratégie repose principalement sur des moyennes mobiles pour déterminer la tendance, et risque ainsi d'être prise dans des renversements.
Pour faire face à ces risques, des paramètres de moyenne dynamique pourraient être utilisés pour raccourcir la durée des périodes d'intervalle.
La stratégie peut être améliorée de la manière suivante:
Ajouter des algorithmes adaptatifs de stop loss/take profit pour ajuster dynamiquement les niveaux.
Incorporer des modèles d'apprentissage automatique pour mieux évaluer les tendances sur les marchés instables.
Affiner la logique d'entrée et de sortie pour saisir plus d'opportunités commerciales.
Cette stratégie combine plusieurs indicateurs de moyenne mobile pour déterminer la direction de la tendance et plafonne les transactions hebdomadaires maximales avec des règles d'entrée du lundi et de sortie du dimanche.
/*backtest start: 2023-12-01 00:00:00 end: 2023-12-31 23:59:59 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ // This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © exlux99 //@version=5 strategy('Time MA strategy ', overlay=true) longEntry = input.bool(true, group="Type of Entries") shortEntry = input.bool(false, group="Type of Entries") //==========DEMA getDEMA(src, len) => dema = 2 * ta.ema(src, len) - ta.ema(ta.ema(src, len), len) dema //==========HMA getHULLMA(src, len) => hullma = ta.wma(2 * ta.wma(src, len / 2) - ta.wma(src, len), math.round(math.sqrt(len))) hullma //==========KAMA getKAMA(src, len, k1, k2) => change = math.abs(ta.change(src, len)) volatility = math.sum(math.abs(ta.change(src)), len) efficiency_ratio = volatility != 0 ? change / volatility : 0 kama = 0.0 fast = 2 / (k1 + 1) slow = 2 / (k2 + 1) smooth_const = math.pow(efficiency_ratio * (fast - slow) + slow, 2) kama := nz(kama[1]) + smooth_const * (src - nz(kama[1])) kama //==========TEMA getTEMA(src, len) => e = ta.ema(src, len) tema = 3 * (e - ta.ema(e, len)) + ta.ema(ta.ema(e, len), len) tema //==========ZLEMA getZLEMA(src, len) => zlemalag_1 = (len - 1) / 2 zlemadata_1 = src + src - src[zlemalag_1] zlema = ta.ema(zlemadata_1, len) zlema //==========FRAMA getFRAMA(src, len) => Price = src N = len if N % 2 != 0 N := N + 1 N N1 = 0.0 N2 = 0.0 N3 = 0.0 HH = 0.0 LL = 0.0 Dimen = 0.0 alpha = 0.0 Filt = 0.0 N3 := (ta.highest(N) - ta.lowest(N)) / N HH := ta.highest(N / 2 - 1) LL := ta.lowest(N / 2 - 1) N1 := (HH - LL) / (N / 2) HH := high[N / 2] LL := low[N / 2] for i = N / 2 to N - 1 by 1 if high[i] > HH HH := high[i] HH if low[i] < LL LL := low[i] LL N2 := (HH - LL) / (N / 2) if N1 > 0 and N2 > 0 and N3 > 0 Dimen := (math.log(N1 + N2) - math.log(N3)) / math.log(2) Dimen alpha := math.exp(-4.6 * (Dimen - 1)) if alpha < .01 alpha := .01 alpha if alpha > 1 alpha := 1 alpha Filt := alpha * Price + (1 - alpha) * nz(Filt[1], 1) if bar_index < N + 1 Filt := Price Filt Filt //==========VIDYA getVIDYA(src, len) => mom = ta.change(src) upSum = math.sum(math.max(mom, 0), len) downSum = math.sum(-math.min(mom, 0), len) out = (upSum - downSum) / (upSum + downSum) cmo = math.abs(out) alpha = 2 / (len + 1) vidya = 0.0 vidya := src * alpha * cmo + nz(vidya[1]) * (1 - alpha * cmo) vidya //==========JMA getJMA(src, len, power, phase) => phase_ratio = phase < -100 ? 0.5 : phase > 100 ? 2.5 : phase / 100 + 1.5 beta = 0.45 * (len - 1) / (0.45 * (len - 1) + 2) alpha = math.pow(beta, power) MA1 = 0.0 Det0 = 0.0 MA2 = 0.0 Det1 = 0.0 JMA = 0.0 MA1 := (1 - alpha) * src + alpha * nz(MA1[1]) Det0 := (src - MA1) * (1 - beta) + beta * nz(Det0[1]) MA2 := MA1 + phase_ratio * Det0 Det1 := (MA2 - nz(JMA[1])) * math.pow(1 - alpha, 2) + math.pow(alpha, 2) * nz(Det1[1]) JMA := nz(JMA[1]) + Det1 JMA //==========T3 getT3(src, len, vFactor) => ema1 = ta.ema(src, len) ema2 = ta.ema(ema1, len) ema3 = ta.ema(ema2, len) ema4 = ta.ema(ema3, len) ema5 = ta.ema(ema4, len) ema6 = ta.ema(ema5, len) c1 = -1 * math.pow(vFactor, 3) c2 = 3 * math.pow(vFactor, 2) + 3 * math.pow(vFactor, 3) c3 = -6 * math.pow(vFactor, 2) - 3 * vFactor - 3 * math.pow(vFactor, 3) c4 = 1 + 3 * vFactor + math.pow(vFactor, 3) + 3 * math.pow(vFactor, 2) T3 = c1 * ema6 + c2 * ema5 + c3 * ema4 + c4 * ema3 T3 //==========TRIMA getTRIMA(src, len) => N = len + 1 Nm = math.round(N / 2) TRIMA = ta.sma(ta.sma(src, Nm), Nm) TRIMA src = input.source(close, title='Source', group='Parameters') len = input.int(17, minval=1, title='Moving Averages', group='Parameters') out_ma_source = input.string(title='MA Type', defval='ALMA', options=['SMA', 'EMA', 'WMA', 'ALMA', 'SMMA', 'LSMA', 'VWMA', 'DEMA', 'HULL', 'KAMA', 'FRAMA', 'VIDYA', 'JMA', 'TEMA', 'ZLEMA', 'T3', 'TRIM'], group='Parameters') out_ma = out_ma_source == 'SMA' ? ta.sma(src, len) : out_ma_source == 'EMA' ? ta.ema(src, len) : out_ma_source == 'WMA' ? ta.wma(src, len) : out_ma_source == 'ALMA' ? ta.alma(src, len, 0.85, 6) : out_ma_source == 'SMMA' ? ta.rma(src, len) : out_ma_source == 'LSMA' ? ta.linreg(src, len, 0) : out_ma_source == 'VWMA' ? ta.vwma(src, len) : out_ma_source == 'DEMA' ? getDEMA(src, len) : out_ma_source == 'HULL' ? ta.hma(src, len) : out_ma_source == 'KAMA' ? getKAMA(src, len, 2, 30) : out_ma_source == 'FRAMA' ? getFRAMA(src, len) : out_ma_source == 'VIDYA' ? getVIDYA(src, len) : out_ma_source == 'JMA' ? getJMA(src, len, 2, 50) : out_ma_source == 'TEMA' ? getTEMA(src, len) : out_ma_source == 'ZLEMA' ? getZLEMA(src, len) : out_ma_source == 'T3' ? getT3(src, len, 0.7) : out_ma_source == 'TRIM' ? getTRIMA(src, len) : na plot(out_ma) long = close> out_ma and close[1] < out_ma and dayofweek==dayofweek.monday short = close< out_ma and close[1] > out_ma and dayofweek==dayofweek.monday stopPer = input.float(10.0, title='LONG Stop Loss % ', group='Fixed Risk Management') / 100 takePer = input.float(30.0, title='LONG Take Profit %', group='Fixed Risk Management') / 100 stopPerShort = input.float(5.0, title='SHORT Stop Loss % ', group='Fixed Risk Management') / 100 takePerShort = input.float(10.0, title='SHORT Take Profit %', group='Fixed Risk Management') / 100 longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopPer) longTake = strategy.position_avg_price * (1 + takePer) shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopPerShort) shortTake = strategy.position_avg_price * (1 - takePerShort) // strategy.risk.max_intraday_filled_orders(2) // After 10 orders are filled, no more strategy orders will be placed (except for a market order to exit current open market position, if there is any). if(longEntry) strategy.entry("long",strategy.long,when=long ) strategy.exit('LONG EXIT', "long", limit=longTake, stop=longStop) strategy.close("long",when=dayofweek==dayofweek.sunday) if(shortEntry) strategy.entry("short",strategy.short,when=short ) strategy.exit('SHORT EXIT', "short", limit=shortTake, stop=shortStop) strategy.close("short",when=dayofweek==dayofweek.sunday)