В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия двойного скользящего среднего

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-02 17:39:54
Тэги:

Обзор

Стратегия двойных скользящих средних - это стратегия, которая пытается предсказать изменения тренда до фактического перерыва от одного тренда к другому.

Принцип стратегии

Стратегия использует в качестве основы индикатор WaveTrend LazyBear.

Вычислить среднюю цену HLC
Расчет средней цены EMA
Расчет ЭМА абсолютного отклонения цены
Расчет корректированного показателя с нулевым уровнем
Расчет EMA тенденции
Вычислить быстрые и медленные скользящие средние

С помощью такой обработки можно отфильтровать случайные колебания цен и определить относительно четкие тенденции.

Анализ преимуществ

Стратегия имеет следующие преимущества:

Способен эффективно определять ценовые тенденции
Своевременная генерация сигнала, может предсказать изменение тренда заранее
Ясно визуализировать тенденции через заполнение кривой
Большое пространство для оптимизации параметров, которое можно регулировать в соответствии с различными сортами и циклами

Анализ рисков

Стратегия также сопряжена с некоторыми рисками:

Как и все стратегии технических индикаторов, существует риск неудачи в случае крайней волатильности цен.
Неправильные параметры могут вызвать ложные сигналы
Отставание сигнала может привести к потерям

Эти риски могут быть смягчены с помощью таких методов, как корректировка параметров, сочетание других показателей и т.д.

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:

Настройка параметров для большего количества сортов и циклов
Увеличение стратегии стоп-лосса для контроля риска потерь
Комбинировать с другими индикаторами для повышения точности сигнала
Увеличить количество моделей машинного обучения для оценки тенденций и подачи сигналов

Резюме

В целом, стратегия двойного скользящего среднего является очень перспективной стратегией. Она может эффективно идентифицировать тенденции цен и пытаться предсказать изменения тренда заранее. При некоторой оптимизации и улучшении стратегия может стать мощной количественной торговой системой. Ее простая и прямолинейная логика торговли и четкие визуальные эффекты также делают ее стратегией, которую стоит изучать и исследовать.

/*backtest
start: 2023-01-26 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("BreakingDawn [JackTz]", overlay = true)

// WaveTrend [LazyBear]
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░

n1 = input(10, "Channel Length")
n2 = input(21, "Average Length")
 
WTfactor = input(4, title=" WTFactor")
averageHlc3 = sum(hlc3, WTfactor) / WTfactor
ap = averageHlc3 
esa = ema(ap, n1)
d = ema(abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ema(ci, n2)
wt1 = tci
wt2 = sma(wt1,4)
wtAvg = wt1-wt2
wtPeriodAvgVal = wtAvg * 45 + averageHlc3
wtPeriodAvg2Val = wtAvg * 25 + averageHlc3

buy = wtAvg[1] < wtAvg and wtAvg < close
sell = wtAvg[1] > wtAvg

fillColor = buy ? color.green : color.red
control = plot(wtPeriodAvgVal, color = fillColor)
signal = plot(wtPeriodAvg2Val, color = fillColor)
fill(signal, control, color = fillColor)

if year > 2016
    strategy.entry("buy", strategy.long, when = buy)
    strategy.close("buy",when = sell)

Больше