В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Система пересечения периодов

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-22 15:22:49
Тэги:

Обзор

Это количественная торговая стратегия, которая использует скользящие средние и индикаторы MACD для прорывных операций в обоих направлениях.

Принцип стратегии

Стратегия использует 3 скользящих средних SMMA различной длины и 1 скользящую среднюю EMA для определения направления тренда. В то же время она сочетает в себе индикатор MACD для оценки краткосрочных тенденций и возможностей входа. В частности, условием запуска покупки является: цена проходит через все скользящие средние вверх, а более короткие средние выше более длинных; в то время как условием запуска продажи является обратное, цена проходит через все скользящие средние вниз, а более короткие средние ниже более длинных.

Как видно, эта стратегия использует скользящие средние для оценки среднесрочных и долгосрочных направлений тренда, а MACD - для определения краткосрочных реверсий.

Анализ преимуществ

Преимущество этой межпериодической операции заключается в том, что она может выбрать подходящие краткосрочные точки переворота, чтобы войти в направление высоковероятного тренда, получив таким образом лучшее соотношение риск-вознаграждение.

3 средних показателя SMMA плюс многоуровневая фильтрация 1 линии EMA могут эффективно определять направление средне- и долгосрочного тренда, чтобы избежать торговли против тренда.
Индикатор MACD, оценивающий краткосрочные точки перелома для входа, может получить лучшие уровни входных цен.
Строгое отношение последовательности скользящей средней как условие фильтрации может уменьшить вероятность ошибок.

Анализ рисков

Основными рисками этой стратегии являются:

Сам по себе скользящие средние имеют большие свойства отставания, которые могут упустить возможности краткосрочного обращения тренда.
Показатели MACD склонны генерировать ложные сигналы и должны фильтроваться в сочетании с уровнями цен.
Суждения о нескольких временных рамках увеличивают сложность стратегии и склонны к неудачам.

Для решения риска 1 и риска 2, мы можем оптимизировать путем соответствующего сокращения скользящей средней и цикла сигналов, чтобы быстро реагировать на краткосрочные изменения тренда. Для риска 3, мы должны оптимизировать и тестировать для разных сортов и циклов, чтобы строго адаптировать параметры стратегии к характеристикам этого сорта.

Руководство по оптимизации

К основным аспектам, которые могут быть оптимизированы в этой стратегии, относятся:

Оптимизировать параметры скользящих средних и MACD, чтобы лучше всего соответствовать характеристикам различных циклов и разновидностей.
Увеличить стратегию стоп-лосса с использованием ATR или других индикаторов для установки разумных движущихся стопов.
Поищите лучшие индикаторы или методы фильтрации, чтобы заменить сигналы MACD. Например, введите индикаторы волатильности и соответственно фильтруйте сигналы.
Испытывать различные отношения соотношения прибыли и убытка для получения комбинаций параметров с лучшими соотношениями риск-вознаграждение.

Резюме

В целом, это уникальная прорывная система с кросс-временным мышлением. Она использует преимущества как скользящих средних, так и MACD для достижения совместной стратегии операционной оценки в нескольких временных рамках. Оптимизируя и корректируя параметры и критерии фильтрации, эта стратегия может стать очень практичным количественным торговым решением.

/*backtest
start: 2023-10-22 00:00:00
end: 2023-11-21 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/
// © SoftKill21

//@version=4
strategy("Koala Script",initial_capital=1000, 
     commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, 
     commission_value=0.000065,
     slippage=3)
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)
 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 8, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)
 


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




len = input(3, minval=1, title="Length")
src = input(hl2, title="Source")
smma = 0.0
sma1 = sma(src, len)
smma := na(smma[1]) ? sma1 : (smma[1] * (len - 1) + src) / len

len2 = input(6, minval=1, title="Length")
src2 = input(hl2, title="Source")
smma2 = 0.0
sma2 = sma(src2, len2)
smma2 := na(smma2[1]) ? sma2 : (smma2[1] * (len2 - 1) + src2) / len2

len3 = input(9, minval=1, title="Length")
src3 = input(hl2, title="Source")
smma3 = 0.0
sma3 = sma(src3, len3)
smma3 := na(smma3[1]) ? sma3 : (smma3[1] * (len3 - 1) + src3) / len3

len4 = input(50, minval=1, title="Length")
src4 = input(close, title="Source")
smma4 = 0.0
sma4 = sma(src4, len4)
smma4 := na(smma4[1]) ? sma4  : (smma4[1] * (len4 - 1) + src4) / len4

len5 = input(200, minval=1, title="Length")
src5 = input(close, title="Source")
out5 = ema(src5, len5)

timeinrange(res, sess) => time(res, sess) != 0
london=timeinrange(timeframe.period, "0300-1045")
londonEntry=timeinrange(timeframe.period, "0300-0845")

time_cond = time >= startDate and time <= finishDate and londonEntry

fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
srcc = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=false)


// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(srcc, fast_length) : ema(srcc, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(srcc, slow_length) : ema(srcc, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal


longCond = close > out5 and close > smma4 and close > smma3 and close > smma2 and close > smma and londonEntry and smma > smma2 and smma2>smma3 and smma3>smma4 and smma4>out5 
shortCond = close < out5 and close < smma4 and close < smma3 and close < smma2 and close < smma and londonEntry and smma < smma2 and smma2<smma3 and smma3<smma4 and smma4<out5 
//longCond2 = crossover(close,out5) and crossover(close,smma4) and crossover(close,smma3) and crossover(close,smma2) and crossover(close,smma) and time_cond
//shortCond2 = crossunder(close,out5) and crossunder(close,smma4) and crossunder(close,smma3) and crossunder(close,smma2) and crossunder(close,smma) and time_cond

length=input(14, title="ATR Length")
mult=input(1.0, title="Percentage Multiplier (for ex., 0.7 = 70%)", step=0.1, minval=0.1, maxval=5.0)

oa=input(false, title="Show actual ATR")

ii=syminfo.pointvalue==0
s=ii?na:oa?atr(length):(syminfo.pointvalue * mult * atr(length))

tp=input(300,title="tp")
sl=input(300,title="sl")


//tp = s*10000
//sl= s*10000



//if(tp>300)
//    tp:=300
//if(sl>300)
//    sl:=300
//if(sl<150)
//    sl:=150
//if(tp<150)
//    tp:=150
strategy.initial_capital = 50000
//MONEY MANAGEMENT--------------------------------------------------------------''
balance = strategy.netprofit + strategy.initial_capital //current balance
floating = strategy.openprofit          //floating profit/loss
risk = input(3,type=input.float,title="Risk %")/100           //risk % per trade


    //Calculate the size of the next trade
temp01 = balance * risk     //Risk in USD
temp02 = temp01/sl        //Risk in lots
temp03 = temp02*100000      //Convert to contracts
size = temp03 - temp03%1000 //Normalize to 1000s (Trade size)
if(size < 10000)
    size := 10000           //Set min. lot size



strategy.entry("long",1,when=longCond )
strategy.exit("closelong","long", profit=tp,loss=sl)
//strategy.close("long",when= crossunder(close[4],smma4) and close[4] > close[3] and close[3]>close[2] and close[2] > close[1] and close[1] > close)
strategy.entry("short",0,when=shortCond )
strategy.exit("closeshort","short", profit=tp,loss=sl)
//strategy.close("short",when= crossover(close[4],smma4) and close[4] < close[3] and close[3]< close[2] and close[2] < close[1] and close[1] < close)

strategy.close_all(when = not london)

maxEntry=input(2,title="max entries")
// strategy.risk.max_intraday_filled_orders(maxEntry)

Больше