В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия фильтрации двойной скользящей средней диапазоном прорыва

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-11-27 17:03:08
Тэги:

Обзор

Это стратегия, которая использует скользящие средние и полосы Боллинджера для оценки тренда, в сочетании с принципами фильтрации прорыва и стоп-лосса.

Принцип стратегии

Стратегия состоит из следующих основных частей:

Оценка тренда: Используйте MACD для оценки ценовой тенденции и различения бычьих и медвежьих тенденций.
Фильтрация диапазона: используйте полосы Боллинджера для оценки диапазона колебаний цен и фильтрации сигналов, которые не проходят через диапазон.
Подтверждение двойной скользящей средней: быстрая EMA и медленная EMA образуют двойную скользящую среднюю для подтверждения сигналов тренда. Сигналы покупки генерируются только тогда, когда быстрая EMA > медленная EMA.
Механизм стоп-лосса: устанавливает точки стоп-лосса. Закрывает позиции, когда цены проходят через точки стоп-лосса в неблагоприятном направлении.

Логика входных сигналов:

MACD оценивает тенденцию роста
Цена прорывается через верхнюю рельсу полос Боллинджера
Быстрая EMA выше медленной EMA

Когда все три условия выполняются одновременно, генерируется сигнал покупки.

Существует два типа закрытых позиций, take profit и stop loss. Точка take profit - это цена входа, умноженная на определенный процент, а точка stop loss - это цена входа, умноженная на определенный процент. Когда цена проходит через любую из точек, позиции закрываются.

Анализ преимуществ

Преимущества этой стратегии:

Может своевременно отслеживать изменения тренда с меньшим количеством отслеживаний.
Уменьшить ложные сигналы путем фильтрации с двойными скользящими средними, улучшая качество сигнала.
Механизм стоп-лосса эффективно контролирует однократные убытки.
Большое пространство для оптимизации параметров, которое может быть настроено на оптимальное состояние.

Анализ рисков

В этой стратегии также есть некоторые риски:

Ложные сигналы, генерируемые на боковых рынках, могут привести к потерям.
Неправильные настройки стоп-потери могут привести к ненужным потерям.
Ненадлежащие параметры могут привести к плохой реализации стратегии.

Для решения этих рисков стратегия может быть оптимизирована путем корректировки параметров, установки позиций стоп-лосса и т.д.

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:

Настроить двойную длину скользящей средней, чтобы найти оптимальную комбинацию параметров.
Испытать различные методы остановки потери, такие как отслеживание остановки потери, колебание остановки потери и т.д.
Проверьте параметры MACD, чтобы найти оптимальные настройки.
Используйте машинное обучение для автоматической оптимизации параметров.
Добавить дополнительные условия для фильтра сигналов.

Проведя тестирование различных параметров и оценивая доходность и коэффициенты Шарпа, можно найти оптимальное состояние стратегии.

Заключение

Это количественная стратегия, которая использует суждение о тренде, фильтрацию диапазона, двойное подтверждение скользящей средней и идеи остановки убытков. Она может эффективно определить направление тренда и найти баланс между максимизацией прибыли и контролем рисков. Благодаря оптимизации параметров, машинному обучению и другим средствам стратегия имеет большое пространство для улучшения для достижения лучших результатов.

/*backtest
start: 2022-11-20 00:00:00
end: 2023-11-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy(title="Range Filter Buy and Sell Strategies", shorttitle="Range Filter Strategies", overlay=true,pyramiding = 5)

// Original Script > @DonovanWall
// Adapted Version > @guikroth
// 
// Updated PineScript to version 5
// Republished by > @tvenn
// Strategizing by > @RonLeigh
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// Settings for 5min chart, BTCUSDC. For Other coin, change the parameters
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////



SS = input.bool(false,"Percentage Take Profit Stop Loss")


longProfitPerc = input.float(title='LongProfit(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01

shortProfitPerc = input.float(title='ShortProfit(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01


longLossPerc = input.float(title='LongStop(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01

shortLossPerc = input.float(title='ShortStop(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1.5) * 0.01


// Color variables
upColor   = color.white
midColor  = #90bff9
downColor = color.blue

// Source
src = input(defval=close, title="Source")

// Sampling Period
// Settings for 5min chart, BTCUSDC. For Other coin, change the paremeters
per = input.int(defval=100, minval=1, title="Sampling Period")

// Range Multiplier
mult = input.float(defval=3.0, minval=0.1, title="Range Multiplier")

// Smooth Average Range
smoothrng(x, t, m) =>
    wper = t * 2 - 1
    avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), t)
    smoothrng = ta.ema(avrng, wper) * m
    smoothrng
smrng = smoothrng(src, per, mult)

// Range Filter
rngfilt(x, r) =>
    rngfilt = x
    rngfilt := x > nz(rngfilt[1]) ? x - r < nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : x - r : 
       x + r > nz(rngfilt[1]) ? nz(rngfilt[1]) : x + r
    rngfilt
filt = rngfilt(src, smrng)

// Filter Direction
upward = 0.0
upward := filt > filt[1] ? nz(upward[1]) + 1 : filt < filt[1] ? 0 : nz(upward[1])
downward = 0.0
downward := filt < filt[1] ? nz(downward[1]) + 1 : filt > filt[1] ? 0 : nz(downward[1])

// Target Bands
hband = filt + smrng
lband = filt - smrng

// Colors
filtcolor = upward > 0 ? upColor : downward > 0 ? downColor : midColor
barcolor = src > filt and src > src[1] and upward > 0 ? upColor :
   src > filt and src < src[1] and upward > 0 ? upColor : 
   src < filt and src < src[1] and downward > 0 ? downColor : 
   src < filt and src > src[1] and downward > 0 ? downColor : midColor

filtplot = plot(filt, color=filtcolor, linewidth=2, title="Range Filter")

// Target
hbandplot = plot(hband, color=color.new(upColor, 70), title="High Target")
lbandplot = plot(lband, color=color.new(downColor, 70), title="Low Target")

// Fills
fill(hbandplot, filtplot, color=color.new(upColor, 90), title="High Target Range")
fill(lbandplot, filtplot, color=color.new(downColor, 90), title="Low Target Range")

// Bar Color
barcolor(barcolor)

// Break Outs
longCond = bool(na)
shortCond = bool(na)
longCond := src > filt and src > src[1] and upward > 0 or 
   src > filt and src < src[1] and upward > 0
shortCond := src < filt and src < src[1] and downward > 0 or 
   src < filt and src > src[1] and downward > 0

CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1



// alertcondition(longCondition, title="Buy alert on Range Filter", message="Buy alert on Range Filter")
// alertcondition(shortCondition, title="Sell alert on Range Filter", message="Sell alert on Range Filter")
// alertcondition(longCondition or shortCondition, title="Buy and Sell alert on Range Filter", message="Buy and Sell alert on Range Filter")


////////////// 副

sensitivity = input(150, title='Sensitivity')
fastLength = input(20, title='FastEMA Length')
slowLength = input(40, title='SlowEMA Length')
channelLength = input(20, title='BB Channel Length')
multt = input(2.0, title='BB Stdev Multiplier')

DEAD_ZONE = nz(ta.rma(ta.tr(true), 100)) * 3.7

calc_macd(source, fastLength, slowLength) =>
    fastMA = ta.ema(source, fastLength)
    slowMA = ta.ema(source, slowLength)
    fastMA - slowMA

calc_BBUpper(source, length, multt) =>
    basis = ta.sma(source, length)
    dev = multt * ta.stdev(source, length)
    basis + dev

calc_BBLower(source, length, multt) =>
    basis = ta.sma(source, length)
    dev = multt * ta.stdev(source, length)
    basis - dev

t1 = (calc_macd(close, fastLength, slowLength) - calc_macd(close[1], fastLength, slowLength)) * sensitivity

e1 = calc_BBUpper(close, channelLength, multt) - calc_BBLower(close, channelLength, multt)

trendUp = t1 >= 0 ? t1 : 0
trendDown = t1 < 0 ? -1 * t1 : 0

duoad = trendUp > 0 and trendUp > e1

kongad = trendDown > 0 and trendDown > e1



duo =  longCondition and duoad

kong = shortCondition and kongad


//Alerts
plotshape(longCondition  and trendUp > e1 and  trendUp > 0 , title="Buy Signal", text="Buy", textcolor=color.white, style=shape.labelup, size=size.small, location=location.belowbar, color=color.new(#aaaaaa, 20))
plotshape(shortCondition  and trendDown > e1 and  trendDown > 0 , title="Sell Signal", text="Sell", textcolor=color.white, style=shape.labeldown, size=size.small, location=location.abovebar, color=color.new(downColor, 20))




if  longCondition and trendUp > e1 and  trendUp > 0 
    strategy.entry('Long',strategy.long, comment = "buy" )

if  shortCondition and trendDown > e1 and  trendDown > 0 
    strategy.entry('Short',strategy.short, comment = "sell" )




longlimtPrice  = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPerc)
shortlimtPrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortProfitPerc)
   
longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)



if (strategy.position_size > 0)  and SS == true
    
    strategy.exit(id="Long",comment_profit = "Profit",comment_loss = "StopLoss", stop=longStopPrice,limit = longlimtPrice)
    

if (strategy.position_size < 0)  and SS == true
    
    strategy.exit(id="Short",comment_profit = "Profit",comment_loss = "StopLoss", stop=shortStopPrice,limit = shortlimtPrice)

Больше