В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Интеллектуальная стратегия торговли двойной скользящей средней

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-18 15:58:08
Тэги:

Обзор

Стратегия двойного движущегося среднего интеллектуального отслеживания - это стратегия, основанная на движущихся средних и конкретных индикаторах. Стратегия использует два движущихся средних с различными параметрами для создания канала и сочетает индикатор OTT для установки верхних и нижних пределов канала для интеллектуального отслеживания ценовых тенденций.

Принцип стратегии

Основная методология этой стратегии заключается в создании адаптивного канала с использованием двух скользящих средних и индикатора OTT, в частности:

Вычислить быструю линию MAvg с использованием КЛОС и пользовательской скользящей средней в качестве входа, с длиной 5 периодов;
Вычислить длинную позицию линии LongStop и короткую позицию линии ShortStop для канала на основе MAvg и заранее установленного процента;
Вычислить MT стоп-лосса канала в индикаторе OTT и цену канала OTT на основе длинного/короткого направления;
Создавать торговые сигналы, когда цена прорывается через OTT.

Вышеуказанный процесс позволяет отслеживать изменения тренда цен в режиме реального времени, генерируя торговые сигналы.

Преимущества стратегии

Преимущества этой стратегии включают:

Двойная структура каналов скользящей средней эффективно отражает тенденции цен;
индикатор OTT устанавливает режим остановки потери канала для контроля рисков;
адаптивная структура канала быстро реагирует на изменения цен;
Гибкая настройка параметров для различных продуктов и временных рамок.

Стратегические риски

Существуют также некоторые риски:

Двойные скользящие средние могут образовывать дивергенции, приводящие к ложным сигналам;
Неправильные настройки параметров OTT могут быть слишком агрессивными или консервативными;
Стратегия опирается исключительно на технические показатели, не учитывая фундаментальные показатели.

Риски могут быть решены путем оптимизации параметров, интеграции других индикаторов и фильтров фундаментальных факторов.

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть оптимизирована в нескольких аспектах:

Оптимизировать параметры скользящей средней для соответствующих продуктов и временных рамок;
Оптимизировать параметры ширины канала, сбалансируя чувствительность и стабильность;
Добавить фильтры на основе объема торговли;
Установите фильтры направления на основе фундаментальных принципов.

Резюме

В целом, это стратегия, основанная на двойном движущемся среднем канале и индикаторе OTT. Основная идея заключается в построении адаптивного канала и генерации сигналов при прорыве цен. Стратегия имеет свои достоинства, но также и возможности для улучшения. С настройкой параметров и оптимизацией логики она имеет потенциал стать эффективной квантовой торговой стратегией, которую стоит использовать.

/*backtest
start: 2023-02-11 00:00:00
end: 2024-02-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="BugRA_Trade_Strategy", shorttitle="BugRA_Trade_Strategy", overlay=true)

// Kullanıcı Girdileri
length = input(5, title="Period", minval=1)
percent = input(1, title="Sihirli Yüzde", type=input.float, step=0.1, minval=0)
mav = input(title="Hareketli Ortalama Türü", defval="VAR", options=["SMA", "EMA", "WMA", "TMA", "VAR", "WWMA", "ZLEMA", "TSF"])
wt_n1 = input(10, title="Kanal Periyodu")
wt_n2 = input(21, title="Averaj Uzunluğu")
src = close

// Tarih Aralığı Girdileri
startDate = input(20200101, title="Başlangıç Tarihi (YYYYMMDD)")
endDate = input(20201231, title="Bitiş Tarihi (YYYYMMDD)")

// Tarih Filtresi Fonksiyonu
isDateInRange() => true

// Özel Fonksiyonlar
Var_Func(src, length) =>
    valpha = 2 / (length + 1)
    vud1 = src > src[1] ? src - src[1] : 0
    vdd1 = src < src[1] ? src[1] - src : 0
    vUD = sum(vud1, length)
    vDD = sum(vdd1, length)
    vCMO = (vUD - vDD) / (vUD + vDD)
    varResult = 0.0
    varResult := nz(valpha * abs(vCMO) * src + (1 - valpha * abs(vCMO)) * nz(varResult[1]))
    varResult

Wwma_Func(src, length) =>
    wwalpha = 1 / length
    wwma = 0.0
    wwma := wwalpha * src + (1 - wwalpha) * nz(wwma[1])
    wwma

Zlema_Func(src, length) =>
    zxLag = floor(length / 2)
    zxEMAData = src + (src - src[zxLag])
    zlema = ema(zxEMAData, length)
    zlema

Tsf_Func(src, length) =>
    lrc = linreg(src, length, 0)
    lrs = lrc - linreg(src, length, 1)
    tsf = lrc + lrs
    tsf

getMA(src, length) =>
    ma = mav == "SMA" ? sma(src, length) :
         mav == "EMA" ? ema(src, length) :
         mav == "WMA" ? wma(src, length) :
         mav == "TMA" ? sma(sma(src, ceil(length / 2)), floor(length / 2) + 1) :
         mav == "VAR" ? Var_Func(src, length) :
         mav == "WWMA" ? Wwma_Func(src, length) :
         mav == "ZLEMA" ? Zlema_Func(src, length) :
         mav == "TSF" ? Tsf_Func(src, length) : na

// Strateji Hesaplamaları
MAvg = getMA(src, length)
fark = MAvg * percent * 0.01
longStop = MAvg - fark
longStopPrev = nz(longStop[1], longStop)
longStop := MAvg > longStopPrev ? max(longStop, longStopPrev) : longStop
shortStop = MAvg + fark
shortStopPrev = nz(shortStop[1], shortStop)
shortStop := MAvg < shortStopPrev ? min(shortStop, shortStopPrev) : shortStop

dir = 1
dir := nz(dir[1], dir)
dir := dir == -1 and MAvg > shortStopPrev ? 1 : dir == 1 and MAvg < longStopPrev ? -1 : dir
MT = dir==1 ? longStop: shortStop
OTT = MAvg > MT ? MT*(200+percent)/200 : MT*(200-percent)/200

plot(OTT, title="BugRA", color=color.rgb(251, 126, 9))

// Alım ve Satım Koşulları
longCondition = crossover(src, OTT) and isDateInRange()
shortCondition = crossunder(src, OTT) and isDateInRange()

// Strateji Giriş ve Çıkış Emirleri
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.close("Long")

Больше