Стратегия следования за трендом на основе пересечения скользящих средних


Дата создания: 2023-09-15 16:56:40 Последнее изменение: 2023-09-15 16:56:40
Копировать: 0 Количество просмотров: 482
avatar of ChaoZhang ChaoZhang
1
Подписаться
1141
Подписчики

Эта стратегия называетсяСтратегия следования за трендом на основе пересечения скользящих средних│ │Стратегия использует форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форкированные форки формыфорванные формыфорванные форвырованные формыфорванные форвыфорванные форвыфорванные форвыфорванные форвыфорванные форвыфорванные форвыфорванные

Стратегический принцип

  1. Вычислить скользящие средние для нескольких групп различных параметров, таких как MA ((5), MA ((10) и т. д.

  2. Когда короткопериодическая скользящая средняя пересекает длиннопериодическую скользящую среднюю, образуется сигнал к покупке.

  3. Сигнал продажи возникает, когда короткие периодические движущиеся средние проходят под длинными периодическими движущимися средними.

  4. Кроссовер - это пересекающая функция, используемая для определения пересекающихся отношений, и может быть гибко настроена на длинные и короткие периоды.

Конкретные правила торговли

  1. Установите множественные группы скользящих средних, такие как MA8, MA13, MA21, и т. д.

  2. При ношении MA ((8) на MA ((13) сделайте дополнительный вход.

  3. Когда MA ((8) носит MA ((13)), пустота вступает в игру.

  4. Можно установить типы скользящих средних, такие как EMA, SMA и т. д.

  5. Дополнительные условия фильтрации могут быть добавлены, чтобы избежать ложных прорывов.

Стратегические преимущества

  1. Используйте отслеживание трендов, чтобы избежать обратной торговли.

  2. Гибко комбинирует циклы МА, чтобы адаптироваться к различным циклам.

  3. Можно добавить вспомогательные индикаторы фильтрации сигналов.

  4. Снижение вывода может привести к дальнейшему снижению риска.

Стратегический риск

  1. Риск увеличения убытков при большом циклическом снижении.

  2. Неправильно настроенный цикл MA может привести к упущенным возможностям.

  3. Необходимо своевременно остановить убытки, чтобы предотвратить чрезмерное их изъятие.

  4. Транзакционные расходы также влияют на уровень прибыли.

Подвести итог

Стремиться к Prints. Используя оптимизацию параметров, можно получить эффективную комбинацию с длительными и короткими периодами. Помощь в техническом анализе может повысить эффективность.

Исходный код стратегии 
/*backtest
start: 2023-09-07 00:00:00
end: 2023-09-08 09:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//Converted to strategy by shawnteoh

strategy(title = "MA Emperor insiliconot Strategy" , overlay=true, pyramiding=1, precision=8)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)

// Testing start dates
testStartYear = input(2020, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
//Stop date if you want to use a specific range of dates
testStopYear = input(2030, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
// Order size
orderQty = input(1, "Order quantity", type = float)
// Plot indicator
plotInd = input(false, "Plot indicators?", type = bool)

testPeriod() => true

haClose = close
haOpen  = open
haHigh  = high
haLow   = low 

haClose := (open + high + low + close) / 4
haOpen  := (nz(haOpen[1]) + nz(haClose[1])) / 2
haHigh  := max(high, max(haOpen, haClose))
haLow   := min(low , min(haOpen, haClose))

ssrc = close
ha = false

o = ha ? haOpen : open
c = ha ? haClose : close
h = ha ? haHigh : high
l = ha ? haLow : low

ssrc := ssrc == close ? ha ? haClose : c : ssrc
ssrc := ssrc == open ? ha ? haOpen : o : ssrc
ssrc := ssrc == high ? ha ? haHigh : h : ssrc
ssrc := ssrc == low ? ha ? haLow : l : ssrc
ssrc := ssrc == hl2 ? ha ? (haHigh + haLow) / 2 : hl2 : ssrc
ssrc := ssrc == hlc3 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose) / 3 : hlc3 : ssrc
ssrc := ssrc == ohlc4 ? ha ? (haHigh + haLow + haClose+ haOpen) / 4 : ohlc4 : ssrc

type = input(defval = "EMA", title = "Type", options = ["Butterworth_2Pole", "DEMA", "EMA", "Gaussian", "Geometric_Mean", "LowPass", "McGuinley", "SMA", "Sine_WMA", "Smoothed_MA", "Super_Smoother",  "Triangular_MA", "Wilders", "Zero_Lag"])

len1=input(8, title ="MA 1")
len2=input(13, title = "MA 2") 
len3=input(21, title = "MA 3")
len4=input(55, title = "MA 4")
len5=input(89, title = "MA 5")
lenrib=input(120, title = "IB")
lenrib2=input(121, title = "2B")
lenrib3=input(200, title = "21b")
lenrib4=input(221, title = "22b")

onOff1  = input(defval=true, title="Enable 1")
onOff2  = input(defval=true, title="Enable 2")
onOff3  = input(defval=true, title="Enable 3")
onOff4  = input(defval=false, title="Enable 4")
onOff5  = input(defval=false, title="Enable 5")
onOff6  = input(defval=false, title="Enable 6")
onOff7  = input(defval=false, title="Enable 7")
onOff8  = input(defval=false, title="Enable x")
onOff9  = input(defval=false, title="Enable x")


gauss_poles = input(3, "*** Gaussian poles ***",  minval = 1, maxval = 14) 
linew = 2
shapes = false

 
variant_supersmoother(src,len) =>
    Pi = 2 * asin(1)
    a1 = exp(-1.414* Pi / len)
    b1 = 2*a1*cos(1.414* Pi / len)
    c2 = b1
    c3 = (-a1)*a1
    c1 = 1 - c2 - c3
    v9 = 0.0
    v9 := c1*(src + nz(src[1])) / 2 + c2*nz(v9[1]) + c3*nz(v9[2])
    v9
    
variant_smoothed(src,len) =>
    v5 = 0.0
    v5 := na(v5[1]) ? sma(src, len) : (v5[1] * (len - 1) + src) / len
    v5

variant_zerolagema(src, len) =>
    price = src
    l = (len - 1) / 2
    d = (price + (price - price[l]))
    z = ema(d, len)
    z
    
variant_doubleema(src,len) =>
    v2 = ema(src, len)
    v6 = 2 * v2 - ema(v2, len)
    v6

variant_WiMA(src, length) =>
    MA_s= nz(src)
    MA_s:=(src + nz(MA_s[1] * (length-1)))/length
    MA_s
    
fact(num)=>
    a = 1
    nn = num <= 1 ? 1 : num
    for i = 1 to nn
        a := a * i
    a
    
getPoles(f, Poles, alfa)=>
    filt = f
    sign = 1
    results = 0 + n//tv series spoofing
    for r = 1 to max(min(Poles, n),1)
	    mult  = fact(Poles) / (fact(Poles - r) * fact(r))
	    matPo = pow(1 - alfa, r)
        prev  = nz(filt[r-1],0)
        sum   =  sign * mult * matPo * prev
        results := results + sum
        sign  := sign * -1
    results := results - n
    results
    
variant_gauss(Price, Lag, Poles)=>
    Pi = 2 * asin(1)
    beta = (1 - cos(2 * Pi / Lag)) / ( pow (sqrt(2), 2.0 / Poles) - 1)
    alfa = -beta + sqrt(beta * beta +  2 * beta)
    pre = nz(Price, 0) * pow(alfa, Poles) 
    filter = pre
    result = n > 0 ?  getPoles(nz(filter[1]), Poles, alfa) : 0
    filter := pre + result

variant_mg(src, len)=>
    mg = 0.0
    mg := na(mg[1]) ? ema(src, len) : mg[1] + (src - mg[1]) / (len * pow(src/mg[1], 4))
    mg
    
variant_sinewma(src, length) =>
    PI = 2 * asin(1)
    sum = 0.0
    weightSum = 0.0
    for i = 0 to length - 1
        weight = sin(i * PI / (length + 1))
        sum := sum + nz(src[i]) * weight
        weightSum := weightSum + weight
    sinewma = sum / weightSum
    sinewma
    
variant_geoMean(price, per)=>
    gmean = pow(price, 1.0/per)
    gx = for i = 1 to per-1
        gmean := gmean * pow(price[i], 1.0/per)
        gmean
    ggx = n > per? gx : price    
    ggx


variant_butt2pole(pr, p1)=>
    Pi = 2 * asin(1)
    DTR = Pi / 180    
    a1 = exp(-sqrt(2) * Pi / p1)
    b1 = 2 * a1 * cos(DTR * (sqrt(2) * 180 / p1))
    cf1 = (1 - b1 + a1 * a1) / 4
    cf2 = b1
    cf3 = -a1 * a1
    butt_filt = pr
    butt_filt := cf1 * (pr + 2 * nz(pr[1]) + nz(pr[2])) + cf2 * nz(butt_filt[1]) + cf3 * nz(butt_filt[2])

variant_lowPass(src, len)=>
    LP = src
    sr = src
    a = 2.0 / (1.0 + len)
    LP := (a - 0.25 * a * a) * sr + 0.5 * a * a * nz(sr[1]) - (a - 0.75 * a * a) * nz(sr[2]) + 2.0 * (1.0 - a) * nz(LP[1]) - (1.0 - a) * (1.0 - a) * nz(LP[2])
    LP


variant_sma(src, len) =>
    sum = 0.0
    for i = 0 to len - 1
        sum := sum + src[i] / len
    sum

variant_trima(src, length) =>
    len = ceil((length + 1) * 0.5)
    trima =  sum(sma(src, len), len)/len
    trima
 
 
    
variant(type, src, len) =>
      type=="EMA"   ? ema(src, len) : 
      type=="LowPass" ? variant_lowPass(src, len) :  
      type=="Linreg"  ? linreg(src, len, 0) : 
      type=="Gaussian"  ? variant_gauss(src, len, gauss_poles) :
      type=="Sine_WMA"  ? variant_sinewma(src, len) :
      
      type=="Geometric_Mean"  ? variant_geoMean(src, len) :
      
      type=="Butterworth_2Pole" ? variant_butt2pole(src, len) : 
      type=="Smoothed_MA"  ? variant_smoothed(src, len) :
      type=="Triangular_MA"  ? variant_trima(src, len) : 
      type=="McGuinley" ? variant_mg(src, len) : 
      type=="DEMA"  ? variant_doubleema(src, len):  
      type=="Super_Smoother"  ? variant_supersmoother(src, len) : 
      type=="Zero_Lag"  ? variant_zerolagema(src, len) :  
      type=="Wilders"? variant_WiMA(src, len) : variant_sma(src, len)


c1=#44E2D6
c2=#DDD10D
c3=#0AA368
c4=#E0670E
c5=#AB40B2

cRed = #F93A00


ma1 =  variant(type, ssrc, len1)
ma2 =  variant(type, ssrc, len2)
ma3 =  variant(type, ssrc, len3)
ma4 =  variant(type, ssrc, len4)
ma5 =  variant(type, ssrc, len5)
ma6 =  variant(type, ssrc, lenrib)
ma7 =  variant(type, ssrc, lenrib2)
ma8 =  variant(type, ssrc, lenrib3)
ma9 =  variant(type, ssrc, lenrib4)

col1 = c1
col2 = c2
col3 = c3
col4 = c4
col5 = c5

p1 = plot(onOff1 ? ma1 : na, title = "MA 1",  color = col1,  linewidth = linew, style = linebr)
p2 = plot(onOff2 ? ma2 : na, title = "MA 2",  color = col2,  linewidth = linew, style = linebr)
p3 = plot(onOff3 ? ma3 : na, title = "MA 3",  color = col3,  linewidth = linew, style = linebr)
p4 = plot(onOff4 ? ma4 : na, title = "MA 4",  color = col4,  linewidth = linew, style = linebr)
p5 = plot(onOff5 ? ma5 : na, title = "MA 5",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p6 = plot(onOff6 ? ma6 : na, title = "MA 6",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p7 = plot(onOff7 ? ma7 : na, title = "MA 7",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p8 = plot(onOff8 ? ma8 : na, title = "MA 8",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)
p9 = plot(onOff9 ? ma9 : na, title = "MA 9",  color = col5,  linewidth = linew, style = linebr)

longCond = crossover(ma2, ma3)
if longCond and testPeriod()
    strategy.entry("buy", strategy.long, qty = orderQty, when = open > ma2[1])

shortCond = crossunder(ma2, ma3)
if shortCond and testPeriod()
    strategy.entry("sell", strategy.short, qty = orderQty, when = open < ma2[1])

plotshape(series=plotInd? longCond : na, title="P", style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=green, text="P", size=size.small)   
plotshape(series=plotInd? shortCond : na, title="N", style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=red, text="N", size=size.small)
Forums
PINE Language FAQ Summary MyLanguage Web3 Intermediate tutorial
Product
Robot Strategy Node Platforms Tickets
API
Syntax guide User guide Trading api Blockchain Indicator

© 2015 - ∞ INVENTOR PTE LTD (SG)