В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия реверсии двойной скользящей средней

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-17 16:56:24
Тэги:

Обзор

Стратегия реверсии двойных скользящих средних - типичная краткосрочная стратегия реверсии средних. Стратегия генерирует торговые сигналы по двум скользящим средним с различными параметрами.

Логика стратегии

Стратегия использует две скользящие средние для генерации торговых сигналов. Первый MA maopening используется для определения направления тренда. Второй MA maclosing используется для генерации торговых сигналов.

Когда maopening поднимается, это указывает на то, что текущий рынок находится в восходящем тренде. Когда maopening падает, это указывает на то, что текущий рынок находится в нисходящем тренде. maclosing умножается на коэффициент, превышающий 1, чтобы сделать его более чувствительным для генерирования ранних сигналов обворота.

В частности, когда маоопеннинг поднимается и маклозинг пересекается ниже маоопеннинга, это указывает на обратный тренд. Стратегия откроет короткую позицию. Когда маоопеннинг падает и маклозинг пересекается выше маоопеннинга, это указывает на обратный тренд. Стратегия откроет длинную позицию.

Параметры стратегии включают в себя тип MA, длину, источник данных и т. Д. Производительность торговли может быть оптимизирована путем корректировки этих параметров.

Анализ преимуществ

Основными преимуществами стратегии реверсии двойного MA являются:

Быстрые скользящие средние могут быстро улавливать краткосрочные реверсии с меньшими снижениями.
Простой в применении и понятный.
Высококонфигурируемый с несколькими регулируемыми параметрами.
Простая логика и высокая частота торговли делают его очень подходящим для автоматизированной торговли.
Контролируемый риск с механизмом остановки убытков.

Анализ рисков

Есть также некоторые риски этой стратегии:

Отставание от сигналов перекрестного движения MA. Сами MAs отстают от цены. Кроссовер может произойти после того, как тенденция на некоторое время изменится.
Риск сделок с випсой. Обратная тенденция может быстро измениться, вызывая последовательные потери.
Хотя стоп-лосс ограничивает однократный убыток, последовательный стоп-лосс может привести к большим выбытиям.
Риск перенастройки: чрезмерная оптимизация параметров может привести к перенастройке и плохой производительности в режиме реального времени.

К решению таких проблем относятся:

Оптимизируйте параметры, чтобы найти более быстрые МА.
Добавьте фильтры, такие как индикаторы объема и волатильности, чтобы избежать торговли с випсой.
Регулировать положение стоп-лосса для снижения вероятности последовательного стоп-лосса.
Испытание надежности наборов параметров для оценки рисков переустановки.

Направления к улучшению

Стратегия может быть дополнительно оптимизирована в следующих аспектах:

Проверить различные типы МА, чтобы найти более чувствительные, такие как KAMA, ZLEMA и т.д.
Оптимизируйте длины MA, чтобы найти оптимальную комбинацию.
Проверьте различные источники данных, такие как средняя цена, средняя цена и т.д.
Добавьте трендовый фильтр, чтобы избежать неуместных сигналов обратного движения, таких как канал Дончиана.
Добавьте другие индикаторы для подтверждения, такие как MACD, OBV и т.д.
Улучшить механизмы управления рисками, такие как перемещение стоп-лосса, максимальный убыток счета и т.д.
Оптимизация портфеля для поиска оптимального распределения активов.
Испытание прочности параметров для оценки рисков переподготовки.

Заключение

Двойная реверсия MA - это простая и практичная краткосрочная торговая стратегия. Она подходит для улавливания краткосрочных реверсий с количественной торговлей. Однако существуют риски, такие как отставание и трейдинг с випсой. Стратегию можно улучшить путем оптимизации параметров, добавления фильтров, повышения контроля рисков и т. Д., Чтобы разработать стабильную и эффективную стратегию с хорошей реальной торговой эффективностью.

/*backtest
start: 2023-10-17 00:00:00
end: 2023-11-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title = "hamster-bot MRS 2", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, initial_capital = 100, default_qty_value = 100, pyramiding = 9, commission_value = 0.045, backtest_fill_limits_assumption = 1)
info_options = "Options"

on_close = input(false, title = "Entry on close", inline=info_options, group=info_options)
OFFS = input.int(0, minval = 0, maxval = 1, title = "| Offset View", inline=info_options, group=info_options)
trade_offset = input.int(0, minval = 0, maxval = 1, title = "Trade", inline=info_options, group=info_options)
use_kalman_filter = input.bool(false, title="Use Kalman filter", group=info_options)

//MA Opening
info_opening = "MA Opening"
maopeningtyp = input.string("SMA", title="Type", options=["SMA", "EMA", "TEMA", "DEMA", "ZLEMA", "WMA", "Hma", "Thma", "Ehma", "H", "L", "DMA"], title = "", inline=info_opening, group=info_opening)
maopeningsrc = input.source(ohlc4, title = "", inline=info_opening, group=info_opening)
maopeninglen = input.int(3, minval = 1, maxval = 200, title = "", inline=info_opening, group=info_opening)

//MA Closing
info_closing = "MA Closing"
maclosingtyp = input.string("SMA", title="Type", options=["SMA", "EMA", "TEMA", "DEMA", "ZLEMA", "WMA", "Hma", "Thma", "Ehma", "H", "L", "DMA"], title = "", inline=info_closing, group=info_closing)
maclosingsrc = input.source(ohlc4, title = "", inline=info_closing, group=info_closing)
maclosinglen = input.int(3, minval = 1, maxval = 200, title = "", inline=info_closing, group=info_closing)
maclosingmul = input.float(1, step = 0.005, title = "mul", inline=info_closing, group=info_closing)

long1on    = input(true, title = "", inline = "long1")
long1shift = input.float(0.96, step = 0.005, title = "Long", inline = "long1")
long1lot   = input.int(10, minval = 0, maxval = 10000, step = 10, title = "Lot 1", inline = "long1")
short1on    = input(true, title = "", inline = "short1")
short1shift = input.float(1.04, step = 0.005, title = "short", inline = "short1")
short1lot   = input.int(10, minval = 0, maxval = 10000, step = 10, title = "Lot 1", inline = "short1")
startTime = input(timestamp("01 Jan 2010 00:00 +0000"), "Start date", inline = "period")
finalTime = input(timestamp("31 Dec 2030 23:59 +0000"), "Final date", inline = "period")

HMA(_src, _length) =>  ta.wma(2 * ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
EHMA(_src, _length) =>  ta.ema(2 * ta.ema(_src, _length / 2) - ta.ema(_src, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
THMA(_src, _length) =>  ta.wma(ta.wma(_src,_length / 3) * 3 - ta.wma(_src, _length / 2) - ta.wma(_src, _length), _length)
tema(sec, length)=>
    tema1= ta.ema(sec, length)
    tema2= ta.ema(tema1, length)
    tema3= ta.ema(tema2, length)
    tema_r = 3*tema1-3*tema2+tema3
donchian(len) => math.avg(ta.lowest(len), ta.highest(len))
ATR_func(_src, _len)=>
    atrLow = low - ta.atr(_len)
    trailAtrLow = atrLow
    trailAtrLow := na(trailAtrLow[1]) ? trailAtrLow : atrLow >= trailAtrLow[1] ? atrLow : trailAtrLow[1]
    supportHit = _src <= trailAtrLow
    trailAtrLow := supportHit ? atrLow : trailAtrLow
    trailAtrLow
f_dema(src, len)=>
    EMA1 = ta.ema(src, len)
    EMA2 = ta.ema(EMA1, len)
    DEMA = (2*EMA1)-EMA2
f_zlema(src, period) =>
    lag = math.round((period - 1) / 2)
    ema_data = src + (src - src[lag])
    zl= ta.ema(ema_data, period)
f_kalman_filter(src) =>
    float value1= na
    float value2 = na
    value1 := 0.2 * (src - src[1]) + 0.8 * nz(value1[1])
    value2 := 0.1 * (ta.tr) + 0.8 * nz(value2[1])
    lambda = math.abs(value1 / value2)
    alpha = (-math.pow(lambda, 2) + math.sqrt(math.pow(lambda, 4) + 16 * math.pow(lambda, 2)))/8
    value3 = float(na)
    value3 := alpha * src + (1 - alpha) * nz(value3[1])
//SWITCH
ma_func(modeSwitch, src, len, use_k_f=true) =>
      modeSwitch == "SMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.sma(src, len))  : ta.sma(src, len) :
      modeSwitch == "RMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.rma(src, len))  : ta.rma(src, len) :
      modeSwitch == "EMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.ema(src, len))  : ta.ema(src, len) :
      modeSwitch == "TEMA"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(tema(src, len))    : tema(src, len):
      modeSwitch == "DEMA"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(f_dema(src, len))  : f_dema(src, len):
      modeSwitch == "ZLEMA" ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(f_zlema(src, len)) : f_zlema(src, len):
      modeSwitch == "WMA"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.wma(src, len))  : ta.wma(src, len):
      modeSwitch == "VWMA"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.vwma(src, len)) : ta.vwma(src, len):
      modeSwitch == "Hma"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(HMA(src, len))     : HMA(src, len):
      modeSwitch == "Ehma"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(EHMA(src, len))    : EHMA(src, len):
      modeSwitch == "Thma"  ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(THMA(src, len/2))  : THMA(src, len/2):
      modeSwitch == "ATR"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ATR_func(src, len)): ATR_func(src, len) :
      modeSwitch == "L"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.lowest(len)): ta.lowest(len) :
      modeSwitch == "H"   ? use_kalman_filter and use_k_f ? f_kalman_filter(ta.highest(len)): ta.highest(len) :
      modeSwitch == "DMA"   ? donchian(len) : na

//Var
sum = 0.0
maopening = 0.0
maclosing = 0.0
os = maopeningsrc
cs = maclosingsrc
pos = strategy.position_size
p = 0.0
p := pos == 0 ? (strategy.equity / 100) / close : p[1]
truetime = true
loss = 0.0
maxloss = 0.0
equity = 0.0

//MA Opening
maopening := ma_func(maopeningtyp, maopeningsrc, maopeninglen)

//MA Closing
maclosing := ma_func(maclosingtyp, maclosingsrc, maclosinglen) * maclosingmul

long1 = long1on == false ? 0 : long1shift == 0 ? 0 : long1lot == 0 ? 0 : maopening == 0 ? 0 : maopening * long1shift
short1 = short1on == false ? 0 : short1shift == 0 ? 0 : short1lot == 0 ? 0 : maopening == 0 ? 0 : maopening * short1shift
//Colors
maopeningcol = maopening == 0 ? na : color.blue
maclosingcol = maclosing == 0 ? na : color.fuchsia
long1col = long1 == 0 ? na : color.green
short1col = short1 == 0 ? na : color.red
//Lines
plot(maopening, offset = OFFS, color = maopeningcol)
plot(maclosing, offset = OFFS, color = maclosingcol)
long1line = long1 == 0 ? close : long1
short1line = short1 == 0 ? close : short1
plot(long1line, offset = OFFS, color = long1col)
plot(short1line, offset = OFFS, color = short1col)

//Lots
lotlong1 = p * long1lot
lotshort1 = p * short1lot

//Entry
if maopening > 0 and maclosing > 0 and truetime
    //Long
    sum := 0
    strategy.entry("L", strategy.long, lotlong1, limit = on_close ? na : long1, when = long1 > 0 and pos <= sum and (on_close ? close <= long1[trade_offset] : true))
    sum := lotlong1

    //Short
    sum := 0
    pos := -1 * pos
    strategy.entry("S", strategy.short, lotshort1, limit = on_close ? na : short1, when = short1 > 0 and pos <= sum and (on_close ? close >= short1[trade_offset] : true))
    sum := lotshort1

strategy.exit("Exit", na, limit = maclosing)
if time > finalTime
    strategy.close_all()

Больше