В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия перекрестного трейдинга с взвешенной количественной скользящей средней

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-06 12:05:01
Тэги:

Обзор

Эта стратегия называетсяСтратегия перекрестного использования взвешенной количественной скользящей среднейОсновная идея заключается в разработке быстрых и медленных линий на основе цены, объема торговли и других индикаторов, и генерировать сигналы покупки и продажи, когда между ними возникают золотой крест и мертвый крест.

Логика стратегии

Ключевым показателем этой стратегии является количественная скользящая средняя (QMA). QMA измеряет направление тренда путем расчета средневзвешенной цены за определенный период времени. В отличие от обычной скользящей средней, весы (вес = цена * объем торговли) цен в QMA со временем уменьшатся. Таким образом, последние цены имеют большие весы, которые могут быстрее реагировать на изменения рынка.

В частности, эта стратегия создает быструю линию QMA с 25 днями и медленную линию QMA с 29 днями.

Анализ преимуществ

По сравнению с обычной скользящей средней эта стратегия имеет следующие преимущества:

Быстрее реагировать на рынок, что позволяет ему использовать краткосрочные возможности.
Сочетание нескольких измерений, включая цену и объем торговли, что делает его более стабильным.
Гибкие параметры для адаптации к различным условиям рынка.

Анализ рисков

Эта стратегия также сопряжена с некоторыми рисками:

Высокая частота торговли краткосрочными операциями, что может привести к увеличению затрат на транзакции и сдвигам.
Слишком большая нагрузка из-за чрезмерной оптимизации параметров.
Индикаторный эффект может быть нарушен, когда объем торгов недостаточен.

Вышеуказанные риски могут быть смягчены путем надлежащей корректировки частоты, строгого анализа вперед и включения других показателей.

Направления к улучшению

Эта стратегия еще может быть оптимизирована:

Динамически регулировать параметры QMA, чтобы сделать его адаптивным к волатильности рынка.
Профильтруйте торговые возможности с помощью таких показателей, как волатильность и объем торговли.
Добавьте стратегии стоп-лосса для контроля одиночных потерь.

Заключение

В целом, это стабильная краткосрочная торговая стратегия. По сравнению с средней ценой, ее показатель может лучше отражать соотношение спроса и предложения на рынке. При правильном регулировании параметров и управлении рисками эта стратегия может работать стабильно в долгосрочной перспективе и получать солидную прибыль.

/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Brad VWMACD Strategy 2233", overlay=false, max_bars_back=500,default_qty_type=strategy.percent_of_equity,commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.18, default_qty_value=100)

// === INPUT BACKTEST RANGE === 
FromMonth = input(defval = 9, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear  = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2017)
ToMonth   = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"

// === INPUT SMA === 
//fastMA    = input(defval = 16, type = integer, title = "FastMA", minval = 1 )
//slowMA    = input(defval = 23, type = integer, title = "SlowMA", minval = 1)

fastMA    = input(defval = 25, title = "FastMA", minval = 1 )
slowMA    = input(defval = 29,  title = "SlowMA", minval = 1)

Long_period = slowMA
Short_period = fastMA
Smoothing_period = input(9, minval=1)
xLongMAVolPrice = ema(volume * close, Long_period) 
xLongMAVol = ema(volume, Long_period) 
xResLong = (xLongMAVolPrice * Long_period) / (xLongMAVol * Long_period)
xShortMAVolPrice = ema(volume * close, Short_period) 
xShortMAVol = ema(volume, Short_period) 
xResShort = (xShortMAVolPrice * Short_period) / (xShortMAVol * Short_period)
xVMACD = xResShort - xResLong
xVMACDSignal = ema(xVMACD, Smoothing_period)
nRes = xVMACD - xVMACDSignal
//plot(nRes*20+slowMA, color=blue, style = line )
//plot(3000, color=red, style = line )


// === SERIES SETUP ===

buy  = crossover( xVMACD,xVMACDSignal)     // buy when fastMA crosses over slowMA
sell = crossunder( xVMACD,xVMACDSignal)  // sell when fastMA crosses under slowMA


// === SERIES SETUP === 

//buy  = crossover(vwma(close, fastMA),7+vwma(close, slowMA))     // buy when fastMA crosses over slowMA
//sell = crossunder(vwma(close, fastMA),vwma(close, slowMA)-7)    // sell when fastMA crosses under slowMA

// === EXECUTION ===
strategy.entry("L", strategy.long, when = window() and buy)  // buy long when "within window of time" AND crossover
strategy.close("L", when = window() and sell)                // sell long when "within window of time" AND crossunder         

// === EXECUTION ===
strategy.entry("S", strategy.short, when = window() and sell)  // buy long when "within window of time" AND crossover
strategy.close("S", when = window() and buy)                // sell long when "within window of time" AND crossunder         

plotshape(window() and buy, style=shape.triangleup, color=green, text="up")
plotshape(window() and sell, style=shape.triangledown, color=red, text="down")
plot(xVMACD*100, title = 'FastMA', color = orange, linewidth = 2, style = line)  // plot FastMA
plot(xVMACDSignal*100, title = 'SlowMA', color = aqua, linewidth = 2, style = line)    // plot SlowMA

Больше