В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

B-Xtrender Экспоненциальная скользящая средняя кроссоверная стратегия

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-02-20 14:45:17
Тэги:

img

Обзор

Это торговая стратегия, основанная на принципе экспоненциальной скользящей средней (EMA).

Логика стратегии

  1. Срочная линия использует 5-дневную и 20-дневную EMA, в то время как медленная линия использует 20-дневную и 15-дневную EMA.
  2. Если быстрая линия пересекает медленную линию, выберите длинную, а если быстрая линия пересекает медленную линию, выберите короткую.
  3. Добавьте 200-дневный фильтр скользящей средней, чтобы избежать сигналов в неблагоприятные периоды.

Преимущества

  1. Подтверждение RSI значительно повышает надежность сигнала и снижает ложные сигналы.
  2. Выбор параметров EMA балансирует чувствительность и стабильность.
  3. Фильтр MA устраняет шум, чтобы избежать ненужных сделок.

Риски

  1. У ЕМА есть проблемы с резкими колебаниями цен, увеличением потерь или отсутствием сигналов.
  2. Плохие настройки RSI также могут привести к задержке сигнала.
  3. MA-фильтр может отфильтровывать ранние сигналы тренда.

Возможности для расширения

  1. Динамически оптимизировать параметры EMA в циклах.
  2. Экспериментируйте с другими индикаторами, такими как MACD, чтобы объединить их с RSI.
  3. Параметр фильтра MA с тонкой настройкой для оптимального уменьшения шума и поглощения возможностей.

Заключение

Это общая солидная стратегия по созданию полной торговой системы EMA, с дополнительным подтверждением RSI для повышения качества сигнала. Стоит изучить и оптимизировать. Тем не менее, присущие риски отставания индикатора также должны управляться с помощью надлежащего стоп-лосса.


/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © QuantTherapy
//@version=4
strategy("B-Xtrender [Backtest Edition] @QuantTherapy")

i_short_l1  = input(5 , title="[Short] L1")
i_short_l2  = input(20, title="[Short] L2")
i_short_l3  = input(15, title="[Short] L3")

i_long_l1   = input(20, title="[Long] L1")
i_long_l2   = input(15, title="[Long] L2")

i_ma_use    = input(true , title="[MA Filter] Yes/No" )
i_ma_len    = input(200  , title="[MA Filter] length" )
i_ma_type   = input("EMA", title="[MA Filter] type", options = ["SMA", "EMA"])

shortTermXtrender = rsi( ema(close, i_short_l1) - ema(close, i_short_l2), i_short_l3 ) - 50
longTermXtrender  = rsi( ema(close, i_long_l1), i_long_l2 ) - 50

shortXtrenderCol = shortTermXtrender > 0 ? shortTermXtrender > shortTermXtrender[1] ? color.lime : #228B22 : shortTermXtrender > shortTermXtrender[1] ? color.red : #8B0000
plot(shortTermXtrender, color=shortXtrenderCol, style=plot.style_columns, linewidth=1, title="B-Xtrender Osc. - Histogram", transp = 40)

longXtrenderCol   = longTermXtrender> 0 ? longTermXtrender > longTermXtrender[1] ? color.lime : #228B22 : longTermXtrender > longTermXtrender[1] ? color.red : #8B0000
macollongXtrenderCol =  longTermXtrender > longTermXtrender[1] ? color.lime : color.red
plot(longTermXtrender , color=longXtrenderCol, style=plot.style_columns, linewidth=2, title="B-Xtrender Trend - Histogram", transp = 90)

plot(longTermXtrender , color=#000000             , style=plot.style_line, linewidth=5, title="B-Xtrender Trend - Line", transp = 100)
plot(longTermXtrender , color=macollongXtrenderCol, style=plot.style_line, linewidth=3, title="B-Xtrender Trend - Line", transp = 100)

// --- Initialize MA Filter
ma = i_ma_type == "EMA" ? ema(close, i_ma_len) : sma(close, i_ma_len)
maFilterLong = true
maFilterShort = true
if i_ma_use
    maFilterLong  := close > ma ? true : false
    maFilterShort := close < ma ? true : false

long  = shortTermXtrender > 0 and longTermXtrender > 0 and maFilterLong
closeLong = shortTermXtrender < 0 or longTermXtrender < 0 
short = shortTermXtrender < 0 and longTermXtrender < 0 and maFilterShort
closeShort = shortTermXtrender > 0 or longTermXtrender > 0 

plotshape(long[1]==true  and long[2]==false  ? 0 : na , location=location.absolute, style=shape.labelup  , color=color.lime, size=size.small, transp=10)
plotshape(short[1]==true and short[2]==false ? 0 : na, location=location.absolute, style=shape.labeldown, color=color.red , size=size.small, transp=10)
plotshape(closeLong[1]==true and closeLong[2]==false
 or closeShort[1]==true and closeShort[2]==false ? 0 : na, location=location.absolute, style=shape.circle, color=color.orange , size=size.small)

i_perc     = input(defval = 20.0, title = "[TSL-%] Percent"  , minval = 0.1 )
i_src = close // constant for calculation
sl_val = i_src * i_perc / 100

strategy.entry("Long", strategy.long, when = long ) 
strategy.close("Long", when = closeLong)

strategy.entry("Short", strategy.short, when = short) 
strategy.close("Short", when = closeShort)

// Calculate SL
longStopPrice = 0.0, shortStopPrice = 0.0
longStopPrice := if (strategy.position_size > 0)
    stopValue = close - sl_val
    max(stopValue, longStopPrice[1])
else
    0

shortStopPrice := if (strategy.position_size < 0)
    stopValue = close + sl_val
    min(stopValue, shortStopPrice[1])
else
    syminfo.mintick*1000000

// For TSL Visualisation on Chart    
// plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longStopPrice : na,
//      color=color.fuchsia, style = plot.style_circles,
//      linewidth=1, title="Long Trail Stop")
     
// plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortStopPrice : na,
//      color=color.fuchsia, style = plot.style_circles,
//      linewidth=1, title="Short Trail Stop")

if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit(id="TSL Long", stop=longStopPrice)

if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit(id="TSL Short", stop=shortStopPrice)    

Больше