ChaoZhang
Visão geral
A estratégia de cinco fortes médias móveis é uma estratégia de negociação baseada em várias médias móveis. A estratégia utiliza cinco diferentes períodos e tipos de médias móveis para identificar tendências fortes no mercado. As três primeiras médias móveis são uma parte central da estratégia, principalmente para identificação de tendências e geração de sinais; enquanto a quarta e a quinta médias móveis são usadas principalmente para julgamento auxiliar e análise visual.
Considerando integralmente o movimento e a relação de posição relativa de diferentes médias móveis de período e tipo, a estratégia pode julgar com maior precisão a direção e a intensidade da tendência atual do mercado e ajustar a posição em tempo hábil de acordo com as mudanças na tendência para obter melhores efeitos de lucro.
Princípio da estratégia
A estratégia usava cinco diferentes médias móveis de períodos e tipos, que são:
- Nível 1 MAV: Display, etiquetas, fonte de dados, período de tempo, comprimento, largura de linha, cor e tipo podem ser personalizados.
- Nível II: Apresentação, etiquetas, fontes de dados, prazos, comprimento, largura de linha, cores e tipos podem ser personalizados.
- Nível III: Display, etiquetas, fonte de dados, período de tempo, comprimento, largura de linha, cor e tipo personalizáveis.
- Nível IV: é usado principalmente para auxiliar no julgamento, com a possibilidade de personalizar a exibição, o rótulo, a fonte de dados, o período de tempo, o comprimento, a largura da linha e a cor.
- Movimento médio de quinto nível: usado principalmente para auxiliar no julgamento, com exibição, etiquetas, fonte de dados, período de tempo, comprimento, largura de linha e cor.
Os cinco tipos de média móvel podem ser ajustados de forma flexível, incluindo oito tipos: SMA, EMA, WMA, TMA, VAR, WWMA, ZLEMA, TSF.
A ideia central da estratégia é usar a confirmação de múltiplas tendências em diferentes médias móveis de períodos e tipos para determinar a direção e a intensidade das tendências:
- Fazer mais quando o preço de fechamento estiver acima das médias móveis de nível 1, 2 e 3;
- Fazer um short quando o preço de fechamento estiver abaixo das médias móveis de nível 1, 2 e 3;
- Quando uma posição é excedentária, se o preço de fechamento cair abaixo da média móvel de 1o e 2o níveis, a posição é excedentária;
- Quando uma posição está vazia, se o preço de fechamento quebrar a média móvel de camadas 1 e 2, a posição fica vazia.
Além disso, a estratégia também mostra a cor da linha K de acordo com a direção atual da posição:
- A linha K é verde quando se tem uma posição a mais.
- A linha K é vermelha quando a posição está vazia;
- Em outros casos, a linha K é cinza.
Vantagens estratégicas
- A estratégia usa combinações de médias e médias médias de longo prazo para determinar as tendências, a capacidade de identificação de tendências é forte e pode capturar as principais tendências do mercado.
- Os parâmetros da estratégia podem ser ajustados de forma flexível, incluindo o tipo, o período e a duração das médias móveis, que podem ser otimizados de acordo com diferentes características do mercado e preferências dos investidores.
- Adaptação a vários mercados. A estratégia de julgamento de tendências baseia-se principalmente no movimento de preços em si, é altamente adaptável ao mercado e pode ser usada em vários mercados, como ações, futuros, divisas e criptomoedas.
- A lógica é clara e simples. A lógica central da estratégia é simples e clara, fácil de entender e implementar, sem a necessidade de modelos matemáticos muito complexos.
Risco estratégico
- Risco de liquidação em mercados de turbulência. A estratégia geralmente se apresenta em mercados de turbulência, podendo ocorrer mais transações com pequenos prejuízos, resultando em uma queda nos lucros líquidos.
- Risco de otimização de parâmetros. A estratégia usa um grande número de parâmetros e, se não for feita uma análise adequada dos dados históricos e a otimização dos parâmetros, pode levar a um grande recuo nas negociações em disco físico no futuro.
- Risco de reversão de tendência. Esta estratégia se aplica principalmente a situações de tendência, uma vez que a tendência do mercado inverter, a estratégia pode continuar a negociar de acordo com a direção da tendência original, causando perdas.
Para reduzir os riscos acima, considere as seguintes melhorias:
- A partir de agora, os investidores poderão usar a lógica de detecção e julgamento de mercados em turbulência para reduzir o número de transações em situações fora de tendência.
- Teste de otimização de parâmetros da estratégia para encontrar a combinação de parâmetros mais robusta.
- Estabelecer um limite razoável de perda para controlar o risco máximo de uma única transação. Ao mesmo tempo, pode ser usado outro indicador ou sinal para confirmar a reversão da tendência e ajustar a posição em tempo hábil.
Direção de otimização da estratégia
- A introdução de mais indicadores de confirmação de tendências, como MACD, DMI, etc., aumenta a precisão do julgamento de tendências.
- No caso de um mercado em choque, pode-se considerar a introdução de uma lógica de operação adaptada a situações de choque, como o comércio de grades.
- Os parâmetros da estratégia podem ser otimizados para diferentes características do mercado, aumentando a adaptabilidade.
- Pode-se considerar a combinação desta estratégia com outras estratégias, como uma combinação de estratégia de tendência + estratégia de choque, uma combinação de estratégia de tendência + estratégia de resistência, etc., para aumentar a robustez da estratégia.
Resumir
A estratégia de cinco fortes médias móveis é uma estratégia de negociação baseada em confirmação de múltiplas tendências, que permite comparar com precisão a direção e a intensidade da tendência atual do mercado, considerando integralmente vários períodos e tipos, e ajustar as posições em tempo hábil de acordo com a mudança de tendência. A lógica da estratégia é simples e clara, os parâmetros são flexíveis e adaptam-se a vários mercados, mas geralmente se apresentam em mercados turbulentos e existem riscos de otimização de parâmetros e risco de reversão de tendência.
Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-05-17 00:00:00
end: 2024-05-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Quintuple Strong Moving Average Strategy","QuisMa", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
// 1
mav1_show = input.bool(true, 'Show Plot', group='Level 1 ', inline='mav1_0')
mav1_label = input.bool(true, 'Show Label', group='Level 1 ', inline='mav1_0')
mav1_source = input.source(close, '', group='Level 1 ', inline='mav1_1')
mav1_timeframe = input.timeframe('5', '', group='Level 1 ', inline='mav1_1')
mav1_length = input.int(50, 'Length', group='Level 1 ', inline='mav1_3')
mav1_size = input.int(2000, 'Size', minval=1, group='Level 1 ', inline='mav1_3')
mav1_width = input.int(2, '', minval=0, group='Level 1 ', inline='mav1_2')
mav1_color = input.color(color.new(#ffd000, 0), '', group='Level 1 ', inline='mav1_2')
mav1_type = input.string(title='Moving Average Type 1', defval='VAR', options=['SMA', 'EMA', 'WMA', 'TMA', 'VAR', 'WWMA', 'ZLEMA', 'TSF'])
// 2
mav2_show = input.bool(true, 'Show Plot', group='Level 2', inline='mav2_0')
mav2_label = input.bool(true, 'Show Label', group='Level 2', inline='mav2_0')
mav2_source = input.source(close, '', group='Level 2', inline='mav2_1')
mav2_timeframe = input.timeframe('30', '', group='Level 2', inline='mav2_1')
mav2_length = input.int(50, 'Length', group='Level 2', inline='mav2_3')
mav2_size = input.int(2000, 'Size', minval=1, group='Level 2', inline='mav2_3')
mav2_width = input.int(2, '', minval=0, group='Level 2', inline='mav2_2')
mav2_color = input.color(color.new(#ffd000, 0), '', group='Level 2', inline='mav2_2')
mav2_type = input.string(title='Moving Average Type 2', defval='VAR', options=['SMA', 'EMA', 'WMA', 'TMA', 'VAR', 'WWMA', 'ZLEMA', 'TSF'])
// 3
mav3_show = input.bool(true, 'Show Plot', group='Level 3', inline='mav3_0')
mav3_label = input.bool(true, 'Show Label', group='Level 3', inline='mav3_0')
mav3_source = input.source(close, '', group='Level 3', inline='mav3_1')
mav3_timeframe = input.timeframe('60', '', group='Level 3', inline='mav3_1')
mav3_length = input.int(50, 'Length', group='Level 3', inline='mav3_3')
mav3_size = input.int(2000, 'Size', minval=1, group='Level 3', inline='mav3_3')
mav3_width = input.int(2, '', minval=0, group='Level 3', inline='mav3_2')
mav3_color = input.color(color.new(#ffd000, 0), '', group='Level 3', inline='mav3_2')
mav3_type = input.string(title='Moving Average Type 3', defval='VAR', options=['SMA', 'EMA', 'WMA', 'TMA', 'VAR', 'WWMA', 'ZLEMA', 'TSF'])
// 4
mav4_show = input.bool(true, 'Show Plot', group='Level 4', inline='mav4_0')
mav4_label = input.bool(true, 'Show Label', group='Level 4', inline='mav4_0')
mav4_source = input.source(close, '', group='Level 4', inline='mav4_1')
mav4_timeframe = input.timeframe('480', '', group='Level 4', inline='mav4_1')
mav4_length = input.int(50, 'Length', group='Level 4', inline='mav4_3')
mav4_size = input.int(2000, 'Size', minval=1, group='Level 4', inline='mav4_3')
mav4_width = input.int(2, '', minval=0, group='Level 4', inline='mav4_2')
mav4_color = input.color(color.new(#ffd000, 0), '', group='Level 4', inline='mav4_2')
mav4_type = input.string(title='Moving Average Type 4', defval='VAR', options=['SMA', 'EMA', 'WMA', 'TMA', 'VAR', 'WWMA', 'ZLEMA', 'TSF'])
// 5
mav5_show = input.bool(true, 'Show Plot', group='Level 5', inline='mav5_0')
mav5_label = input.bool(true, 'Show Label', group='Level 5', inline='mav5_0')
mav5_source = input.source(close, '', group='Level 5', inline='mav5_1')
mav5_timeframe = input.timeframe('720', '', group='Level 5', inline='mav5_1')
mav5_length = input.int(50, 'Length', group='Level 5', inline='mav5_3')
mav5_size = input.int(2000, 'Size', minval=1, group='Level 5', inline='mav5_3')
mav5_width = input.int(2, '', minval=0, group='Level 5', inline='mav5_2')
mav5_color = input.color(color.new(#ffd000, 0), '', group='Level 5', inline='mav5_2')
mav5_type = input.string(title='Moving Average Type 5', defval='VAR', options=['SMA', 'EMA', 'WMA', 'TMA', 'VAR', 'WWMA', 'ZLEMA', 'TSF'])
// FUNCTIONS {{{
candle_size_ms = time - time[1] // milliseconds of a candle
timetostring(tms) =>
d_ = math.floor(tms / 86400)
h_ = math.floor((tms - d_ * 86400) / 3600)
m_ = math.floor((tms - d_ * 86400 - h_ * 3600) / 60)
s_ = math.floor(tms - d_ * 86400 - h_ * 3600 - m_ * 60)
ret = d_ > 0 ? str.tostring(d_) + ' D ' : ''
ret += (h_ > 0 ? str.tostring(h_) + ' H ' : '')
ret += (m_ > 0 ? str.tostring(m_) + ' m ' : '')
if d_ == 0
ret += (s_ > 0 ? str.tostring(s_) + ' s ' : '')
ret
ret
tftostring(tf) =>
tfa = str.split(tf, '')
tfalast = array.get(tfa, array.size(tfa) - 1)
tfalastIsNum = na(str.tonumber(tfalast)) ? false : true
txt = tfalastIsNum ? timetostring(str.tonumber(tf) * 60) : tf
txt
htfLabel(htfy, tf, col) =>
txt = tftostring(tf)
htftxt = 'ᐊ ' + txt
htftip = 'HTF [ ' + txt + ' ] ' + str.tostring(htfy, '#.##')
label.new(x=time + candle_size_ms * 2, y=htfy, xloc=xloc.bar_time, yloc=yloc.price, color=color.new(color.black, 100), textcolor=col, style=label.style_label_left, size=size.normal, text=htftxt, tooltip=htftip)
// Moving Averages Functions {{{
Var_Func(src, length) =>
valpha = 2 / (length + 1)
vud1 = src > src[1] ? src - src[1] : 0
vdd1 = src < src[1] ? src[1] - src : 0
vUD = math.sum(vud1, 9)
vDD = math.sum(vdd1, 9)
vCMO = nz((vUD - vDD) / (vUD + vDD))
VAR = 0.0
VAR := nz(valpha * math.abs(vCMO) * src) + (1 - valpha * math.abs(vCMO)) * nz(VAR[1])
VAR
Wwma_Func(src, length) =>
wwalpha = 1 / length
WWMA = 0.0
WWMA := wwalpha * src + (1 - wwalpha) * nz(WWMA[1])
WWMA
Zlema_Func(src, length) =>
zxLag = length / 2 == math.round(length / 2) ? length / 2 : (length - 1) / 2
zxEMAData = src + src - src[zxLag]
ZLEMA = ta.ema(zxEMAData, length)
ZLEMA
Tsf_Func(src, length) =>
lrc = ta.linreg(src, length, 0)
lrc1 = ta.linreg(src, length, 1)
lrs = lrc - lrc1
TSF = ta.linreg(src, length, 0) + lrs
TSF
getMA(src, length, mav_type) =>
ma = 0.0
if mav_type == 'SMA'
ma := ta.sma(src, length)
if mav_type == 'EMA'
ma := ta.ema(src, length)
if mav_type == 'WMA'
ma := ta.wma(src, length)
if mav_type == 'TMA'
ma := ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(length / 2)), math.floor(length / 2) + 1)
if mav_type == 'VAR'
ma := Var_Func(src, length)
if mav_type == 'WWMA'
ma := Wwma_Func(src, length)
if mav_type == 'ZLEMA'
ma := Zlema_Func(src, length)
if mav_type == 'TSF'
ma := Tsf_Func(src, length)
ma
mav1 = request.security(syminfo.tickerid, mav1_timeframe, getMA(mav1_source, mav1_length, mav1_type), gaps=barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)
plot(mav1_show ? mav1 : na, 'mav 1', color=mav1_color, linewidth=mav1_width, show_last=mav1_size)
var label mav1lbl = na
label.delete(mav1lbl)
mav1lbl := mav1_label ? htfLabel(mav1, mav1_timeframe, mav1_color) : na
mav2 = request.security(syminfo.tickerid, mav2_timeframe, getMA(mav2_source, mav2_length, mav2_type), gaps=barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)
plot(mav2_show ? mav2 : na, 'mav 2', color=mav2_color, linewidth=mav2_width, show_last=mav2_size)
var label mav2lbl = na
label.delete(mav2lbl)
mav2lbl := mav2_label ? htfLabel(mav2, mav2_timeframe, mav2_color) : na
mav3 = request.security(syminfo.tickerid, mav3_timeframe, getMA(mav3_source, mav3_length, mav3_type), gaps=barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)
plot(mav3_show ? mav3 : na, 'mav 3', color=mav3_color, linewidth=mav3_width, show_last=mav3_size)
var label mav3lbl = na
label.delete(mav3lbl)
mav3lbl := mav3_label ? htfLabel(mav3, mav3_timeframe, mav3_color) : na
mav4 = request.security(syminfo.tickerid, mav4_timeframe, getMA(mav4_source, mav4_length, mav4_type), gaps=barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)
plot(mav4_show ? mav4 : na, 'mav 4', color=mav4_color, linewidth=mav4_width, show_last=mav4_size)
var label mav4lbl = na
label.delete(mav4lbl)
mav4lbl := mav4_label ? htfLabel(mav4, mav4_timeframe, mav4_color) : na
mav5 = request.security(syminfo.tickerid, mav5_timeframe, getMA(mav5_source, mav5_length, mav5_type), gaps=barmerge.gaps_off, lookahead=barmerge.lookahead_on)
plot(mav5_show ? mav5 : na, 'mav 5', color=mav5_color, linewidth=mav5_width, show_last=mav5_size)
var label mav5lbl = na
label.delete(mav5lbl)
mav5lbl := mav5_label ? htfLabel(mav5, mav5_timeframe, mav5_color) : na
// Alış ve Satış Koşulları
alisKosulu = close > mav1 and close > mav2 and close > mav3
satisKosulu = close < mav1 and close < mav2 and close < mav3
// Alış ve Satış Sinyalleri
if (alisKosulu and not satisKosulu)
strategy.entry("Alış", strategy.long)
if (satisKosulu and not alisKosulu)
strategy.entry("Satış", strategy.short)
// Pozisyonları Kapatma Koşulları
if (strategy.opentrades > 0)
if (close < mav1 and close < mav2 and strategy.position_size > 0)
strategy.close("Alış")
if (close > mav1 and close > mav2 and strategy.position_size < 0)
strategy.close("Satış")
// Mum Rengi Ayarlama
longKosul = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size > 0
shortKosul = strategy.opentrades > 0 and strategy.position_size < 0
barcolor(longKosul ? color.green : shortKosul ? color.red : color.gray)