В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Продвинутая гибкая стратегия перекрестного использования скользящей средней за несколько периодов

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-11-28 15:18:47
Тэги:М.А.SMAЕМАWMAHMAСММА

Обзор

Эта стратегия представляет собой передовую количественную торговую систему, основанную на нескольких скользящих средних и временных периодах. Она позволяет трейдерам гибко выбирать различные типы скользящих средних (включая SMA, EMA, WMA, HMA и SMMA) и переключаться между несколькими временными периодами, такими как ежедневные, еженедельные или ежемесячные временные рамки в соответствии с рыночными условиями.

Принципы стратегии

Стратегия использует модульную конструкцию с четырьмя основными компонентами: модуль выбора типа скользящей средней, модуль выбора временного периода, модуль генерации сигнала и модуль управления позицией. Когда цена закрытия пересекает выше выбранной скользящей средней, система генерирует длинный сигнал в начале следующего торгового периода; когда цена закрытия пересекает ниже скользящей средней, система генерирует закрывающий сигнал. Стратегия реализует расчет кросс-периодных данных через функцию request.security, обеспечивая точность сигнала в разные временные рамки. Кроме того, стратегия включает автоматическое закрытие позиции в конце обратного тестирования для обеспечения безопасности капитала.

Преимущества стратегии

Высокая гибкость: поддерживает комбинации нескольких типов скользящих средних и временных периодов, адаптируясь к различным рыночным условиям
Всеобъемлющий контроль рисков: предотвращает упущенные возможности посредством механизма автоматической проверки в конце периода
Рациональное управление капиталом: управление процентами позиций работников для эффективного контроля рисков
Сильная стабильность сигнала: уменьшает ложные сигналы с помощью множества механизмов подтверждения
Широкая адаптивность: применима к различным торговым инструментам и рыночным условиям

Стратегические риски

Риск задержки: у скользящих средних показателей по своей природе есть некоторая задержка, потенциально вызывающая задержку входа и выхода
Риск колебаний: может порождать частые ложные сигналы прорыва на боковых рынках
Риск пересечения периодов: сигналы из разных периодов времени могут противоречить друг другу, что требует эффективного определения приоритетов сигналов.
Риск управления капиталом: фиксированные процентные позиции могут быть слишком агрессивными в определенных рыночных условиях

Направления оптимизации стратегии

Включить индикаторы волатильности: предлагается добавить ATR или полосы Боллинджера для динамического размещения позиций.
Добавить фильтры тренда: может добавить механизмы длительного периода оценки тренда только к открытым позициям в основном направлении тренда
Оптимизировать подтверждение сигнала: рассмотреть возможность введения объема и других вспомогательных показателей для повышения надежности сигнала
Улучшить механизм стоп-лосса: предлагается добавить функцию стоп-лосса для лучшей защиты прибыли.
Добавить индикаторы настроения рынка: предлагается внедрить RSI или MACD для оценки условий перекупления/перепродажи на рынке

Резюме

Эта стратегия является хорошо разработанной торговой системой с четкой логикой, предоставляющей трейдерам надежный торговый инструмент с помощью гибких настроек параметров и нескольких механизмов подтверждения. Модульная конструкция стратегии дает ей сильную масштабируемость, и ее производительность может быть еще больше улучшена с помощью непрерывной оптимизации. Рекомендуется трейдерам полностью протестировать различные комбинации параметров в среде бэкстестинга перед живой торговлей, чтобы найти наиболее подходящую конфигурацию стратегии для своих потребностей.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Flexible Moving Average Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

// Input to select the review frequency (Daily, Weekly, Monthly)
check_frequency = input.string("Weekly", title="Review Frequency", options=["Daily", "Weekly", "Monthly"])

// Input to select the Moving Average method (SMA, EMA, WMA, HMA, SMMA)
ma_method = input.string("EMA", title="Moving Average Method", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "SMMA"])

// Input to select the length of the Moving Average
ma_length = input.int(30, title="Moving Average Length", minval=1)

// Input to select the timeframe for Moving Average calculation
ma_timeframe = input.string("W", title="Moving Average Timeframe", options=["D", "W", "M"])

// Calculate all Moving Averages on the selected timeframe
sma_value = request.security(syminfo.tickerid, ma_timeframe, ta.sma(close, ma_length), lookahead=barmerge.lookahead_off)
ema_value = request.security(syminfo.tickerid, ma_timeframe, ta.ema(close, ma_length), lookahead=barmerge.lookahead_off)
wma_value = request.security(syminfo.tickerid, ma_timeframe, ta.wma(close, ma_length), lookahead=barmerge.lookahead_off)
hma_value = request.security(syminfo.tickerid, ma_timeframe, ta.hma(close, ma_length), lookahead=barmerge.lookahead_off)
smma_value = request.security(syminfo.tickerid, ma_timeframe, ta.rma(close, ma_length), lookahead=barmerge.lookahead_off) // Smoothed Moving Average (SMMA)

// Select the appropriate Moving Average based on user input
ma = ma_method == "SMA" ? sma_value : 
     ma_method == "EMA" ? ema_value :
     ma_method == "WMA" ? wma_value :
     ma_method == "HMA" ? hma_value :
     smma_value  // Default to SMMA

// Variable initialization
var float previous_close = na
var float previous_ma = na
var float close_to_compare = na
var float ma_to_compare = na

// Detect the end of the period (Daily, Weekly, or Monthly) based on the selected frequency
var bool is_period_end = false

if check_frequency == "Daily"
    is_period_end := ta.change(time('D')) != 0
else if check_frequency == "Weekly"
    is_period_end := ta.change(time('W')) != 0
else if check_frequency == "Monthly"
    is_period_end := ta.change(time('M')) != 0

// Store the close and Moving Average values at the end of the period
if is_period_end
    previous_close := close[0]  // Closing price of the last day of the period
    previous_ma := ma[0]  // Moving Average value at the end of the period

// Strategy logic
is_period_start = is_period_end

// Check if this is the first bar of the backtest
is_first_bar = barstate.isfirst

if (is_period_start or is_first_bar)
    // If the previous period values are not available, use current values
    close_to_compare := not na(previous_close) ? previous_close : close[0]
    ma_to_compare := not na(previous_ma) ? previous_ma : ma[0]
    
    if close_to_compare < ma_to_compare
        // Close price below the MA -> Sell
        if strategy.position_size > 0
            strategy.close("Long")
    else
        // Close price above the MA -> Buy/Hold
        if strategy.position_size == 0
            strategy.entry("Long", strategy.long)

// Close all positions at the end of the backtest period
if barstate.islastconfirmedhistory
    strategy.close_all(comment="Backtest End")

// Plot the previous period's close price for comparison
plot(previous_close, color=color.red, title="Previous Period Close", style=plot.style_stepline)
plot(close_to_compare, color=color.blue, title="Close to Compare", style=plot.style_line)

// Plot the selected Moving Average
plot(ma, color=color.white, title="Moving Average", style=plot.style_line, linewidth=3)

Связанные

Больше