Esta estratégia avalia com precisão a tendência, combinando o indicador de média móvel Hull dupla, o indicador de média móvel ponderada por volume, o indicador MACD e o indicador do índice de força real.
O indicador central desta estratégia é a média móvel de Hull dupla, que é controlada por dois parâmetros keh e teh. Estes dois parâmetros determinam o ciclo da linha rápida e linha lenta, respectivamente.
O indicador de julgamento auxiliar é a média móvel ponderada por volume meh1.
Outro indicador de julgamento auxiliar é o MACD. Ele é obtido subtraindo a média móvel rápida da média móvel lenta para obter o MACD e, em seguida, usando a média móvel do MACD para obter a linha de sinal.
O último indicador de julgamento auxiliar é o TSI, que é calculado pela dupla suavização da taxa de mudança de preço. Sua magnitude de valor absoluto representa o ímpeto da mudança de preço. Nas condições de compra e venda, a linha de sinal do TSI é julgada para controlar o tempo das entradas e saídas.
Ao combinar os sinais destes indicadores, a tendência pode ser julgada com precisão e os parâmetros podem ser ajustados automaticamente para sincronizar com o mercado.
A utilização da média móvel de Hull dupla como principal indicador de julgamento, combinada com vários outros indicadores, pode melhorar a precisão do julgamento e reduzir os falsos sinais.
A aplicação do indicador da ETI para determinar o momento da entrada e saída do mercado pode controlar os riscos.
Vários parâmetros ajustáveis para uma forte adaptabilidade que se pode adaptar automaticamente às alterações do mercado.
A ideia de combinação de indicadores e de auto-adaptação dos parâmetros torna a estratégia estável com uma forte rentabilidade contínua.
Embora o indicador TSI seja usado para determinar o momento, os indicadores utilizados no algoritmo ainda são tipos de tendência.
As configurações incorretas de parâmetros podem causar falhas na estratégia.
A combinação de múltiplos indicadores aumenta o volume de cálculo, o que aumenta a possibilidade de erros em grandes conjuntos de dados e períodos de tempo.
Necessidade de monitorizar o efeito de cálculo dos indicadores para evitar interferências de dados anormais.
Outros indicadores auxiliares, como o BOLL, podem ser testados para tornar o sinal mais preciso e confiável.
Otimizar a lógica de entrada e saída, definir as condições de stop loss e take profit para controlar o lucro e a perda individuais.
Treinar e otimizar parâmetros para diferentes variedades para melhor adaptá-los a diferentes variedades.
Aumentar o módulo de autoadaptação de parâmetros para ajustar automaticamente os parâmetros da estratégia com base nos efeitos das transações recentes.
Esta estratégia integra as vantagens de múltiplos indicadores e usa combinações de indicadores para julgar a direção da tendência. Ao mesmo tempo em que controla os riscos, melhora a precisão dos julgamentos. Através da otimização de parâmetros e otimização lógica, a estratégia pode ser melhor adaptada às mudanças do mercado, reduzindo as perdas consecutivas e ganhando maiores lucros. Esta estratégia é estável e pode ser usada para ações, criptomoedas e outras variedades a longo prazo.
/*backtest start: 2023-11-18 00:00:00 end: 2023-12-18 00:00:00 period: 2h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=2 // Quad-HullMA-cross & VWMA & MacD & TSI combination <<<<< by SeaSide420 >>>>>> strategy("MultiCross420", overlay=true, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=0) keh=input(title="Double HullMA 1",defval=7, minval=1) teh=input(title="Double HullMA 2",defval=14, minval=1) meh=input(title="VWMA",defval=1, minval=1) meh1=vwma(close,round(meh)) n2ma=2*wma(close,round(keh/2)) nma=wma(close,keh) diff=n2ma-nma,sqn=round(sqrt(keh)) n2ma1=2*wma(close[2],round(keh/2)) nma1=wma(close[2],keh) diff1=n2ma1-nma1,sqn1=round(sqrt(keh)) n1=wma(diff,sqn) n2=wma(diff1,sqn) b=n1>n2?lime:red c=n1>n2?green:red n2ma3=2*wma(close,round(teh/2)) nma2=wma(close,teh) diff2=n2ma3-nma2,sqn2=round(sqrt(teh)) n2ma4=2*wma(close[2],round(teh/2)) nma3=wma(close[2],teh) diff3=n2ma4-nma3,sqn3=round(sqrt(teh)) n3=wma(diff2,sqn2) n4=wma(diff3,sqn3) fastLength = input(title="MacD fastLength", defval=7) slowlength = input(title="MacD slowlength", defval=14) MACDLength = input(title="MacD Length", defval=3) MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength) aMACD = ema(MACD, MACDLength) delta = MACD - aMACD a1=plot(n1,color=c),a2=plot(n2,color=c) plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = cross, color=b, linewidth = 3) a3=plot(n3,color=c),a4=plot(n4,color=c) plot(cross(n3, n4) ? n1 : na, style = cross, color=b, linewidth = 3) //a5=plot(meh1,color=c) long = input(title="TSI Long Length", defval=5) short = input(title="TSI Short Length", defval=3) signal = input(title="TSI Signal Length", defval=2) linebuy = input(title="TSI Upper Line", defval=4) linesell = input(title="TSI Lower Line", defval=-4) price = close double_smooth(src, long, short) => fist_smooth = ema(src, long) ema(fist_smooth, short) pc = change(price) double_smoothed_pc = double_smooth(pc, long, short) double_smoothed_abs_pc = double_smooth(abs(pc), long, short) tsi_value = 100 * (double_smoothed_pc / double_smoothed_abs_pc) closelong = n1<n2 and n3<n4 and n1>meh1 if (closelong) strategy.close("Long") closeshort = n1>n2 and n3>n4 and n1<meh1 if (closeshort) strategy.close("Short") longCondition = strategy.opentrades<1 and n1>n2 and MACD>aMACD and n1<meh1 and n3>n4 and ema(tsi_value, signal)>linesell if (longCondition) strategy.entry("Long",strategy.long) shortCondition = strategy.opentrades<1 and n1<n2 and MACD<aMACD and n1>meh1 and n3<n4 and ema(tsi_value, signal)<linebuy if (shortCondition) strategy.entry("Short",strategy.short)