Эта стратегия представляет собой систему торговли, основанную на многочисленных скользящих средних перекрестках и фильтрации волатильности. Она использует три скользящих средних разных периодов для выявления рыночных тенденций и использует четвертую скользящую среднюю в качестве ориентира для определения бычьего / медвежьего рынка. Стратегия также включает индикатор волатильности в качестве торгового фильтра, чтобы избежать торговли в условиях низкой волатильности. Она поддерживает как длинные, так и короткие позиции и обеспечивает гибкое управление позициями и механизмы стоп-лосса.
Выбор скользящей средней: стратегия использует три основных скользящих средних (краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных) для определения тенденций.
Определение тенденции:
Определение бычьего/медвежьего рынка: в качестве разделительной линии для бычьего и медвежьего рынков может использоваться опциональная четвертая скользящая средняя. Допускаются только длинные позиции, когда цена выше этой линии, и только короткие позиции, когда ниже.
Фильтр волатильности: используется индикатор волатильности, основанный на самых высоких и самых низких ценах.
Логика входа:
Логика выхода:
Стоп-лосс: использует фиксированный процент стоп-лосса, который может быть настроен пользователем.
Управление позициями: использует фиксированный процент собственного капитала счета для каждой сделки, который может быть настроен пользователем.
Многомерный анализ тенденций: используя несколько скользящих средних, стратегия может более полно фиксировать рыночные тенденции, уменьшая ложные сигналы.
Гибкая конфигурация параметров: Пользователи могут гибко регулировать различные параметры в соответствии с характеристиками различных рынков и торговых инструментов, включая тип, период и источник данных.
Фильтрация волатильности: путем включения индикатора волатильности стратегия может избежать торговли в условиях низкой волатильности, улучшая качество сигнала.
Приспособление рынка быка/медведя: необязательный механизм определения рынка быка/медведя позволяет стратегии лучше адаптироваться к различным рыночным условиям, уменьшая контратендерные сделки.
Динамическое управление позициями: метод управления позициями, основанный на капитале, автоматически регулирует размер торгов по мере изменения размера счета.
Многоуровневый контроль рисков: включает в себя несколько механизмов контроля рисков, таких как фильтрация волатильности, подтверждение тренда, частичное закрытие позиции и фиксированный стоп-лосс.
Двунаправленная торговля: поддерживает как длинные, так и короткие позиции, позволяя осуществлять торговлю в различных рыночных условиях.
Визуальные средства: стратегия отображает на графике различные скользящие средние и торговые сигналы, что облегчает интуитивный анализ и обратное тестирование.
Задержка характера: скользящие средние показатели по своей сути задерживаются, что может привести к незначительной задержке времени входа и выхода, что влияет на прибыльность.
Плохая производительность на различных рынках: на боковых, неуравновешенных рынках стратегия может часто генерировать ложные сигналы, что приводит к переоценке и потерям.
Чувствительность параметров: эффективность стратегии в значительной степени зависит от настроек параметров, и на разных рынках и временных рамках могут потребоваться разные комбинации параметров.
Риск вывода: во время изменения тренда стратегия может не полностью выйти из позиций своевременно, что может привести к значительным выводам.
Излишняя зависимость от технических показателей: стратегия полностью основана на технических показателях, игнорируя фундаментальные факторы, которые могут привести к плохой производительности во время крупных новостей или событий.
Риск управления денежными средствами: метод определения размеров позиций с фиксированным процентом может привести к чрезмерному риску при последовательных потерях.
Установка стоп-лосса: фиксированный процент стоп-лосса может быть не подходит для всех рыночных условий и может привести к преждевременному выходу в периоды высокой волатильности.
Адаптивные параметры: внедрение адаптивных механизмов для динамической корректировки параметров скользящих средних и порогов волатильности на основе рыночных условий.
Анализ в несколько временных рамок: включить информацию из более длинных и более коротких временных рамок для улучшения точности определения тренда.
Оптимизация показателей волатильности: для более точной оценки состояния рынка следует рассмотреть возможность использования более сложных показателей волатильности, таких как ATR или Bollinger Bandwidth.
Интеграция индикаторов импульса: объедините индикаторы импульса, такие как RSI или MACD, чтобы оптимизировать время входа и выхода.
Улучшенный механизм остановки убытков: внедрять остановки последнего действия или динамические остановки убытков на основе ATR для лучшего адаптации к волатильности рынка.
Интеграция рыночных настроений: включение индикаторов рыночных настроений, таких как VIX, для оптимизации эффективности стратегии в различных рыночных условиях.
Оптимизация управления позициями: внедрение динамического размещения позиций на основе волатильности или текущей прибыли/убытка для лучшего контроля рисков.
Основное добавление фильтра: учитывайте фундаментальные факторы, такие как важные выпуски экономических данных или отчеты о прибыли компании, чтобы избежать торговли в периоды высокого риска.
Оптимизация машинного обучения: использовать алгоритмы машинного обучения для оптимизации комбинаций параметров и правил принятия решений, улучшая адаптивность стратегии.
Обратное тестирование и перспективное тестирование: проведение более полного обратного тестирования и перспективного тестирования на разных рынках и в разные периоды времени для проверки надежности стратегии.
Стратегия Multi-Moving Average Crossover Trend Following Strategy with Volatility Filter - это комплексная и гибкая торговая система, которая сочетает в себе несколько скользящих средних, показателей волатильности и принципы следования трендам. Благодаря многомерному анализу трендов и строгому контролю рисков стратегия имеет потенциал для улавливания постоянных тенденций в различных рыночных условиях. Однако пользователям необходимо обратить внимание на вопросы оптимизации параметров и адаптивности рынка и рассмотреть возможность внедрения более продвинутых технических индикаторов и методов управления рисками для дальнейшего повышения эффективности стратегии. В целом, это прочная стратегия, которая обеспечивает хорошую основу для дальнейших исследований и оптимизации.
/*backtest start: 2023-07-23 00:00:00 end: 2024-07-28 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy(title="WODIsMA Strategy", shorttitle="WMA_Strategy", overlay=true, overlay=true, pyramiding=2, default_qty_value=6, default_qty_type=strategy.fixed, initial_capital=1000, currency=currency.USD) // 用户输入参数 capital_pct = input.float(20, title="每笔订单使用的资金百分比(%)", minval=0.1, maxval=100, group="Position") / 100 close_pct = input.float(20, title="每次平仓使用的百分比(%)", minval=0, maxval=100, group="Position") / 100 stop_loss_user = input.float(10, title="止损百分比(%)", minval=0, maxval=100, group="Position") / 100 allow_long = input.bool(true, title="是否做多", group="Position") allow_short = input.bool(true, title="是否做空", group="Position") // 用户选择的移动平均线 short_term_ma = input.string("MA 0", title="短期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify") mid_term_ma = input.string("MA 1", title="中期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify") long_term_ma = input.string("MA 2", title="长期趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify") bull_bear_ma = input.string("MA 3", title="牛熊趋势均线", options=["MA 0", "MA 1", "MA 2", "MA 3", "MA 4", "MA 5"], group="TrendIdentify") enable_bull_bear = input.bool(false, title="是否启用牛熊趋势线", group="TrendIdentify") // 波动率指标参数 volatility_k = input.int(60, title="波动率数值K线数" , group="volatility") volatility_threshold = input.float(1, minval=0, title="波动率值 0则不使用(%)", group="volatility") // 定义不同类型的移动平均线函数 ma(source, length, type) => switch type "SMA" => ta.sma(source, length) "EMA" => ta.ema(source, length) "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length) "WMA" => ta.wma(source, length) "VWMA" => ta.vwma(source, length) // 定义每根均线的输入参数和颜色 length0 = input.int(16, minval=1, title="Length 0", group="MA 0") source0 = input.source(hl2, title="Source 0", group="MA 0") type0 = input.string("SMA", title="Type 0", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 0") timeframe0 = input.timeframe("", title="Timeframe 0", group="MA 0") color0 = input.color(color.gray, title="Color 0", group="MA 0") show0 = input.bool(true, title="Show MA 0", group="MA 0") length1 = input.int(48, minval=1, title="Length 1", group="MA 1") source1 = input.source(hl2, title="Source 1", group="MA 1") type1 = input.string("SMA", title="Type 1", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 1") timeframe1 = input.timeframe("", title="Timeframe 1", group="MA 1") color1 = input.color(color.aqua, title="Color 1", group="MA 1") show1 = input.bool(true, title="Show MA 1", group="MA 1") length2 = input.int(144, minval=1, title="Length 2", group="MA 2") source2 = input.source(hl2, title="Source 2", group="MA 2") type2 = input.string("SMA", title="Type 2", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 2") timeframe2 = input.timeframe("", title="Timeframe 2", group="MA 2") color2 = input.color(color.orange, title="Color 2", group="MA 2") show2 = input.bool(true, title="Show MA 2", group="MA 2") length3 = input.int(432, minval=1, title="Length 3", group="MA 3") source3 = input.source(hl2, title="Source 3", group="MA 3") type3 = input.string("SMA", title="Type 3", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 3") timeframe3 = input.timeframe("", title="Timeframe 3", group="MA 3") color3 = input.color(color.green, title="Color 3", group="MA 3") show3 = input.bool(true, title="Show MA 3", group="MA 3") length4 = input.int(91, minval=1, title="Length 4", group="MA 4") source4 = input.source(hl2, title="Source 4", group="MA 4") type4 = input.string("SMA", title="Type 4", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 4") timeframe4 = input.timeframe("D", title="Timeframe 4", group="MA 4") color4 = input.color(color.rgb(159, 110, 208), title="Color 4", group="MA 4") // 浅紫色 style4 = input.string("step", title="Style 4", options=["line", "step"], group="MA 4") show4 = input.bool(false, title="Show MA 4", group="MA 4") length5 = input.int(182, minval=1, title="Length 5", group="MA 5") source5 = input.source(hl2, title="Source 5", group="MA 5") type5 = input.string("SMA", title="Type 5", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA 5") timeframe5 = input.timeframe("D", title="Timeframe 5", group="MA 5") color5 = input.color(color.red, title="Color 5", group="MA 5") style5 = input.string("step", title="Style 5", options=["line", "step"], group="MA 5") show5 = input.bool(true, title="Show MA 5", group="MA 5") // 计算每根均线的值 value0 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe0, ma(source0, length0, type0)) value1 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe1, ma(source1, length1, type1)) value2 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe2, ma(source2, length2, type2)) value3 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe3, ma(source3, length3, type3)) value4 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe4, ma(source4, length4, type4)) value5 = request.security(syminfo.tickerid, timeframe5, ma(source5, length5, type5)) // 绘制每根均线 plot(show0 ? value0 : na, title="MA 0", color=color0) plot(show1 ? value1 : na, title="MA 1", color=color1) plot(show2 ? value2 : na, title="MA 2", color=color2) plot(show3 ? value3 : na, title="MA 3", color=color3) plot(show4 ? value4 : na, title="MA 4", color=color4, style=style4 == "step" ? plot.style_stepline : plot.style_line, linewidth=2) plot(show5 ? value5 : na, title="MA 5", color=color5, style=style5 == "step" ? plot.style_stepline : plot.style_line, linewidth=2) // 添加策略部分 // 选择均线值 get_ma_value(ma_name) => if (ma_name == "MA 0") value0 else if (ma_name == "MA 1") value1 else if (ma_name == "MA 2") value2 else if (ma_name == "MA 3") value3 else if (ma_name == "MA 4") value4 else value5 short_ma_value = get_ma_value(short_term_ma) mid_ma_value = get_ma_value(mid_term_ma) long_ma_value = get_ma_value(long_term_ma) bull_bear_ma_value = get_ma_value(bull_bear_ma) // 计算波动率 high_close = ta.highest(high, volatility_k) low_close = ta.lowest(low, volatility_k) volatility = 100 * (high_close - low_close) / low_close // 波动率条件背景色 volatilityCondition = (volatility > volatility_threshold) volatilityConditionBG = (volatility > volatility_threshold) and volatility_threshold != 0 bgcolor(volatilityConditionBG ? color.new(color.green, 90) : na, title="Volatility Background") // 策略信号 long_condition = (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value)) short_condition = (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value)) var float stop_level_long = na var float stop_level_short = na // 执行策略 if (volatilityCondition and allow_long and (not enable_bull_bear or close > bull_bear_ma_value)) if (long_condition and close > long_ma_value) // 判断是否立即触发止损 strategy.entry("Long", strategy.long, qty=capital_pct * strategy.equity / close) label.new(bar_index, low*0.996, text="BUY", color=color.green, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small) if (volatilityCondition and allow_short and (not enable_bull_bear or close < bull_bear_ma_value)) if (short_condition and close < long_ma_value) // 判断是否立即触发止损 strategy.entry("Short", strategy.short, qty=capital_pct * strategy.equity / close) label.new(bar_index, high*1.004, text="SELL", color=color.red, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small) // 部分平仓逻辑 if (enable_bull_bear) // 当当前价格处在牛熊趋势均线之下时 if (close < bull_bear_ma_value) // 平所有多仓 if (strategy.position_size > 0) strategy.close("Long", comment="平所有多仓") label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small) // 当短期均线在长期均线之上时,中期均线向上穿过长期均线,平空 if (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition) if (strategy.position_size < 0) strategy.close("Short", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平空") label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small) // 当当前价格处在牛熊趋势均线之上时 if (close > bull_bear_ma_value) // 平所有空仓 if (strategy.position_size < 0) strategy.close("Short", comment="平所有空仓") label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small) // 当短期均线在长期均线之下时,中期均线向下穿过长期均线,平多 if (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition) if (strategy.position_size > 0) strategy.close("Long", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平多") label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small) else if (not enable_bull_bear and not (allow_long and allow_short)) // 当短期均线在长期均线之上时,中期均线向上穿过长期均线,平空 if (short_ma_value > long_ma_value and ta.crossover(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition) if (strategy.position_size < 0) strategy.close("Short", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平空") label.new(bar_index, low*0.996, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_up, size=size.small) // 当短期均线在长期均线之下时,中期均线向下穿过长期均线,平多 if (short_ma_value < long_ma_value and ta.crossunder(mid_ma_value, long_ma_value) and volatilityCondition) if (strategy.position_size > 0) strategy.close("Long", qty=close_pct * strategy.position_size, comment="部分平多") label.new(bar_index, high*1.004, text="CLOSE", color=color.gray, textcolor=color.white, style=label.style_label_down, size=size.small) // 止损处理 if (strategy.position_size > 0) stop_level_long_user = strategy.position_avg_price * (1 - stop_loss_user) strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Long", stop=stop_level_long_user) else if (strategy.position_size < 0) stop_level_short_user = strategy.position_avg_price * (1 + stop_loss_user) strategy.exit("Stop Loss", from_entry="Short", stop=stop_level_short_user)