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Estratégia de negociação cruzada de mercado de média móvel dupla

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-10-24 16:55:38
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Resumo

Esta estratégia combina as vantagens da média móvel de Hull e da média móvel T3 para projetar uma estratégia de negociação cross-market. Pode ser usada tanto para negociação de curto prazo quanto para rastreamento de tendências de longo prazo.

Estratégia lógica

A estratégia baseia-se principalmente no cálculo da média móvel de Hull e da média móvel T3.

A média móvel de Hull (HMA) usa um método de cálculo iterativo de média móvel ponderada para filtrar efetivamente o ruído do mercado e exibir uma curva de tendência de preço suave.

A média móvel T3 responde mais rapidamente às mudanças de preço, reduzindo o atraso ao ajustar parâmetros.

Esta estratégia utiliza a média dos dois como principal indicador de negociação e julga o tempo de entrada de acordo com a direcção desta linha média: se a média do período em curso for superior à do período anterior, é um sinal de entrada longa; se for inferior, é um sinal de entrada curta.

Para as regras de saída, se o preço ultrapassar o ponto de stop loss ou take profit, saída; também saída quando a direção da média móvel mudar.

Análise das vantagens

Esta estratégia combina as vantagens da média móvel Hull e da média móvel T3 para gerar um indicador abrangente. Em seguida, esta estratégia é adequada para negociação a curto e longo prazo ajustando o parâmetro do ciclo.

Análise de riscos

A estratégia baseia-se principalmente no indicador da média móvel, que pode gerar múltiplos sinais falsos em tendências variáveis. Além disso, o atraso das médias móveis pode perder o melhor momento de entrada. Os pontos de stop loss e take profit precisam de uma configuração cuidadosa para evitar ser muito soltos ou muito apertados. Finalmente, os parâmetros precisam de otimização para diferentes moedas e prazos.

Optimização

Considere adicionar outros indicadores para verificar o sinal MA e filtrar sinais falsos. Teste diferentes combinações MA e algoritmos de ponderação para otimizar o sinal MA. Adicione stop loss adaptativo e trailing take profit para gerenciar dinamicamente os riscos. Realize otimização de backtesting em diferentes moedas e prazos para encontrar os conjuntos de parâmetros ideais.

Resumo

Esta estratégia integra os pontos fortes da média móvel Hull e da média móvel T3 para formar um indicador abrangente para julgar a direção da tendência. Através da otimização de parâmetros, a estratégia pode ser aplicada de forma flexível a diferentes ciclos de negociação. A estratégia tem certas vantagens, mas também problemas como atraso e sinais falsos. Adicionando outros indicadores, otimizando parâmetros e paradas dinâmicas, pode ser continuamente melhorada para melhores resultados.

/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
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=4


strategy(title="Swing HULL + T3 avg", shorttitle="Swing HULL T3 AVG", overlay=true)

fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2000, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2021, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true



////////////////////////////GENERAL INPUTS//////////////////////////////////////

length_Ma= input(defval=50, title="Length MAs", minval=1)

//==========HMA
getHULLMA(src, len) =>
    hullma = wma(2*wma(src, len/2)-wma(src, len), round(sqrt(len)))
    hullma

//==========T3
getT3(src, len, vFactor) =>
    ema1 = ema(src, len)
    ema2 = ema(ema1,len)
    ema3 = ema(ema2,len)
    ema4 = ema(ema3,len)
    ema5 = ema(ema4,len)
    ema6 = ema(ema5,len)
    c1 = -1 * pow(vFactor,3)
    c2 = 3*pow(vFactor,2) + 3*pow(vFactor,3)
    c3 = -6*pow(vFactor,2) - 3*vFactor - 3*pow(vFactor,3)
    c4 = 1 + 3*vFactor + pow(vFactor,3) + 3*pow(vFactor,2)
    T3 = c1*ema6 + c2*ema5 + c3*ema4 + c4*ema3
    T3





hullma = getHULLMA(close,length_Ma)

t3 = getT3(close,length_Ma,0.7)


avg = (hullma+t3) /2


////////////////////////////PLOTTING////////////////////////////////////////////


colorado = avg > avg[1]? color.green : color.red

plot(avg , title="avg", color=colorado, linewidth = 4)

long=avg>avg[1]
short=avg<avg[1]

tplong=input(0.08, title="TP Long", step=0.01)
sllong=input(1.0, title="SL Long", step=0.01)

tpshort=input(0.03, title="TP Short", step=0.01)
slshort=input(0.06, title="SL Short", step=0.01)


if(time_cond)
    strategy.entry("long",1,when=long)
    strategy.exit("closelong", "long" , profit = close * tplong / syminfo.mintick, loss = close * sllong / syminfo.mintick, alert_message = "closelong")
    
    strategy.entry("short",0,when=short)
    strategy.exit("closeshort", "short" , profit = close * tpshort / syminfo.mintick, loss = close * slshort / syminfo.mintick, alert_message = "closeshort")

Mais.