A ideia central desta estratégia é projetar um sistema de negociação automatizado que possa lucrar em mercados de tendência, controlando as reduções usando médias móveis e um mecanismo de stop loss.
A estratégia permite aos utilizadores escolher entre vários tipos de médias móveis, incluindo média móvel simples, média móvel exponencial, média móvel ponderada, etc. Os utilizadores podem selecionar o tipo de média móvel com base nas suas preferências.
Os utilizadores precisam definir o período da média móvel.
Uma vez escolhida a média móvel, a estratégia a calculará em tempo real.
A estratégia usa um mecanismo de stop loss de trailing. Após a abertura de uma posição, ele monitorará continuamente a relação entre a média móvel e o preço e ajustará dinamicamente o nível de stop loss. Especificamente, o stop loss é definido na média móvel mais/menos uma porcentagem de stop loss definida pelo usuário.
Os usuários podem definir a porcentagem de stop loss. Uma porcentagem maior significa um intervalo de stop loss mais amplo e menos sensibilidade. Uma porcentagem menor significa um stop loss mais apertado e menor risco. A porcentagem de stop loss é geralmente definida entre 2% a 5%.
Após a abertura de uma posição, se o preço retroceder através da média móvel, a posição será fechada.
Os riscos podem ser otimizados e controlados:
A estratégia pode ser ainda melhorada nos seguintes aspectos:
Adicionar outros indicadores para confirmação, evitando negociações excessivas durante os mercados de intervalo.
Utilize uma combinação de médias móveis. Por exemplo, uma MA de 5 dias e uma MA de 20 dias podem ser utilizadas juntas, de modo que os negócios só são realizados quando ambos se alinham na mesma direção.
Os parâmetros diferem de acordo com os produtos e os prazos, pelo que são necessários testes separados.
Adicionar regras de dimensionamento de posição, por exemplo, quantidade fixa para a posição inicial, em seguida, adicionar à posição com base na distância de stop loss.
Estabelecer o número máximo de transacções por dia ou o tempo mínimo entre as transacções.
Adicionar algoritmos de aprendizado de máquina para otimizar dinamicamente parâmetros com base em dados históricos, evitando a configuração de parâmetros estáticos.
Incorporar modelos de aprendizagem profunda para prever a tendência dos preços, auxiliando no julgamento da direção da tendência.
Em geral, esta é uma estratégia de tendência muito prática. Ele usa médias móveis para determinar a direção da tendência e trailing stops para controlar o risco. Ele pode produzir bons retornos em mercados de tendência. Combinando otimização de parâmetros e integração com outros indicadores ou modelos pode melhorar ainda mais a estabilidade e lucratividade. Os usuários precisam notar diferenças nas configurações de parâmetros entre produtos e prazos, bem como o impacto de grandes eventos.
/*backtest start: 2023-01-01 00:00:00 end: 2023-03-23 00:00:00 period: 4h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=3 //attoCryp, @HikmetSezen58 strategy("MOST Multi MAs", overlay=true, pyramiding=1, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100) sx=input(defval = "close" ,title="Fiyat sec", options=[ "close", "high", "low", "open", "hl2", "hlc3", "hlco4", "hlcc4", "hlccc5"]) smox=input(defval = "HulleMA", title = "Hareketli Ortalama: ", options=["T3", "SMA", "EMA", "DEMA", "TEMA", "WMA", "VWMA", "SMMA", "EVWMA", "HullMA", "HulleMA", "LSMA", "ALMA", "TMA", "SSMA"]) timeFramemost = input(title="++++++++++++++++++++++++++++++++++++", defval="MOST Ayarlari:") yuzde=input(defval=3.8, minval=0, step=0.1, title="Yuzde Oran")/100 ortalamauzunluk=input(defval=28, title="Periyot Uzunlugu", minval=1) f=input(defval=0.4, step=0.1, title="T3 icin Factor", minval=0.01) timeFrameadd=input(title="++++++++++++++++++++++++++++++++++++", defval="Diger Orta.Ayar:") offsig=input(defval=4, title="LSMA icin Offset veya ALMA icin Sigma", minval=0) offalma=input(defval=0.6, title="ALMA icin Offset", minval=0, step=0.01) timeFramess=input(title="++++++++++++++++++++++++++++++++++++", defval="Baslangic-Bitis:") gun_baslangic=input(defval=1, title="Baslangic Gunu", minval=1, maxval=31) ay_baslangic=input(defval=1, title="Baslangic Ayi", minval=1, maxval=12) yil_baslangic=input(defval=2017, title="Baslangic Yili", minval=2010) gun_bitis=input(defval=1, title="Bitis Gunu", minval=1, maxval=31) ay_bitis=input(defval=1, title="Bitis Ayi", minval=1, maxval=12) yil_bitis = input(defval=2019, title="Bitis Yili", minval=2010) // backtest icin baslangic ve bitis zamanlarini belirleme baslangic=timestamp(yil_baslangic, ay_baslangic, gun_baslangic, 00, 00) bitis=timestamp(yil_bitis, ay_bitis, gun_bitis, 23, 59) zamanaraligi() => true //guncel fiyatti belirleme guncelfiyat=sx=="high"?high : sx=="close"?close : sx=="low"?low : sx=="open"?open : sx=="hl2"?(high+low)/2 : sx=="hlc3"?(high+low+close)/3 : sx=="hlco4"?(high+low+close+open)/4 : sx=="hlcc4"?(high+low+close+close)/4 : sx=="hlccc5"?(high+low+close+close+close)/5 : close /////Ortalama Hesaplamalari///// // Tillson T3 sm0(guncelfiyat,ortalamauzunluk,f) => t3e1=ema(guncelfiyat, ortalamauzunluk) t3e2=ema(t3e1, ortalamauzunluk) t3e3=ema(t3e2, ortalamauzunluk) t3e4=ema(t3e3, ortalamauzunluk) t3e5=ema(t3e4, ortalamauzunluk) t3e6=ema(t3e5, ortalamauzunluk) c1=-f*f*f c2=3*f*f+3*f*f*f c3=-6*f*f-3*f-3*f*f*f c4=1+3*f+f*f*f+3*f*f s0=c1 * t3e6 + c2 * t3e5 + c3 * t3e4 + c4 * t3e3 // Basit ortalama sm1(guncelfiyat,ortalamauzunluk) => s1=sma(guncelfiyat, ortalamauzunluk) // Ustel ortalama sm2(guncelfiyat,ortalamauzunluk) => s2=ema(guncelfiyat, ortalamauzunluk) // Cift Ustel ortalama sm3(guncelfiyat,ortalamauzunluk) => s3=2*ema(guncelfiyat, ortalamauzunluk) - ema(ema(guncelfiyat, ortalamauzunluk), ortalamauzunluk) // Uclu Ustel ortalama sm4(guncelfiyat,ortalamauzunluk) => s4=3*(ema(guncelfiyat, ortalamauzunluk) - ema(ema(guncelfiyat, ortalamauzunluk), ortalamauzunluk)) + ema(ema(ema(guncelfiyat, ortalamauzunluk), ortalamauzunluk), ortalamauzunluk) // Agirlikli Ortalama sm5(guncelfiyat,ortalamauzunluk) => s5=wma(guncelfiyat, ortalamauzunluk) // Hacim Agirlikli Ortalama sm6(guncelfiyat,ortalamauzunluk) => s6=vwma(guncelfiyat, ortalamauzunluk) // Smoothed sm7(guncelfiyat,ortalamauzunluk) => s7=0.0 s7:=na(s7[1]) ? sma(guncelfiyat, ortalamauzunluk) : (s7[1] * (ortalamauzunluk - 1) + guncelfiyat) / ortalamauzunluk // Hull Ortalama sm8(guncelfiyat,ortalamauzunluk) => s8=wma(2 * wma(guncelfiyat, ortalamauzunluk / 2) - wma(guncelfiyat, ortalamauzunluk), round(sqrt(ortalamauzunluk))) // Hull Ustel Ortalama sm81(guncelfiyat,ortalamauzunluk) => s8=ema(2 * ema(guncelfiyat, ortalamauzunluk / 2) - ema(guncelfiyat, ortalamauzunluk), round(sqrt(ortalamauzunluk))) // Least Square sm9(guncelfiyat,ortalamauzunluk,offsig) => s9=linreg(guncelfiyat, ortalamauzunluk, offsig) // Arnaud Legoux sm10(guncelfiyat, ortalamauzunluk, offalma, offsig) => s10=alma(guncelfiyat, ortalamauzunluk, offalma, offsig) // Triangular sm11(guncelfiyat, ortalamauzunluk) => s11=sma(sma(guncelfiyat, ortalamauzunluk),ortalamauzunluk) // SuperSmoother filter sm12(guncelfiyat,ortalamauzunluk) => a1=exp(-1.414*3.14159 / ortalamauzunluk) b1=2*a1*cos(1.414*3.14159 / ortalamauzunluk) c2=b1 c3=(-a1)*a1 c1=1 - c2 - c3 s12=0.0 s12:=c1*(guncelfiyat + nz(guncelfiyat[1])) / 2 + c2*nz(s12[1]) + c3*nz(s12[2]) //Elastic Volume Weighted Moving Average sm13(guncelfiyat,ortalamauzunluk) => hacimtoplam=sum(volume, ortalamauzunluk) s13=0.0 s13:=(nz(s13[1]) * (hacimtoplam - volume)/hacimtoplam) + (volume*guncelfiyat/hacimtoplam) ortalamafiyat=smox=="T3"?sm0(guncelfiyat,ortalamauzunluk,f) : smox=="SMA"?sm2(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : smox=="EMA"?sm2(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : smox=="DEMA"?sm3(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : smox=="TEMA"?sm4(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : smox=="WMA"?sm5(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : smox=="VWMA"?sm6(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : smox=="SMMA"?sm7(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : smox=="HullMA"?sm8(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : smox=="HulleMA"?sm81(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : smox=="LSMA"?sm9(guncelfiyat,ortalamauzunluk,offsig) : smox=="ALMA"?sm10(guncelfiyat, ortalamauzunluk, offalma, offsig) : smox=="TMA"?sm11(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : smox=="SSMA"?sm12(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : smox=="EVWMA"?sm13(guncelfiyat,ortalamauzunluk) : guncelfiyat /////MOST'u hesaplama///// stopfiyat=ortalamafiyat*yuzde mostfiyat=0.0 mostfiyat:=iff(ortalamafiyat>nz(mostfiyat[1],0) and ortalamafiyat[1]>nz(mostfiyat[1],0),max(nz(mostfiyat[1],0),ortalamafiyat-stopfiyat),iff(ortalamafiyat<nz(mostfiyat[1],0) and ortalamafiyat[1]<nz(mostfiyat[1],0),min(nz(mostfiyat[1],0),ortalamafiyat+stopfiyat),iff(ortalamafiyat>nz(mostfiyat[1],0),ortalamafiyat-stopfiyat,ortalamafiyat+stopfiyat))) mostcolor=ortalamafiyat>mostfiyat?lime:fuchsia plot(mostfiyat, color=mostcolor, linewidth=4, title="Most-fiyat") /////AL-SAT LONG-SHORT girislerini belirleme///// long=ortalamafiyat>mostfiyat and ortalamafiyat[1]<mostfiyat[1] short=ortalamafiyat<mostfiyat and ortalamafiyat[1]>mostfiyat[1] if (long) strategy.entry("AL-Long", strategy.long, when = zamanaraligi()) if (short) strategy.entry("SAT-Short", strategy.short, when = zamanaraligi())