Chiến lược trung bình di chuyển trơn tru
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-11-06 10:29:24Tags:
Tổng quan
Chiến lược này kết hợp nhiều đường trung bình động để thực hiện một chiến lược theo xu hướng đơn giản.
Chiến lược logic
Chiến lược này đầu tiên làm mịn giá đóng cửa, với tùy chọn sử dụng giá đóng cửa Heiken Ashi. Sau đó nó gọi hàm smoothMA để chồng chéo nhiều đường trung bình di chuyển mịn. Chức năng smoothMA trước tiên gọi hàm biến thể, có thể tạo ra nhiều loại đường trung bình di chuyển như SMA, EMA, DEMA vv. Sau khi hàm biến thể tạo ra đường trung bình di chuyển được chỉ định, smoothMA gọi biến thể nhiều lần để chồng chéo. Điều này dẫn đến một đường trung bình di chuyển với mức độ mịn. Nó tạo ra tín hiệu mua khi đường MA mịn tăng và bán tín hiệu khi giảm.
Phân tích lợi thế
- Nhiều lớp phủ của các đường trung bình động có thể lọc hiệu quả tiếng ồn thị trường và xác định xu hướng.
- Hỗ trợ các loại trung bình động khác nhau như SMA, EMA, DEMA vv, cho phép kết hợp linh hoạt.
- Kỹ thuật Heiken Ashi lọc ra những vụ trốn thoát giả.
- Đơn giản và dễ thực hiện.
- Độ dài MA, loại và thời gian làm mịn có thể tùy chỉnh cho phép tối ưu hóa cho các sản phẩm khác nhau.
Phân tích rủi ro
- Nhiều lần làm mịn có thể gây ra sự chậm trễ và bỏ lỡ những thay đổi xu hướng sớm.
- Hệ thống MA đơn giản đấu tranh để kiếm lợi nhuận trên các thị trường khác nhau.
- Bỏ qua chi phí giao dịch làm xói mòn lợi nhuận trong giao dịch thực tế.
- Không có lệnh dừng lỗ, có nguy cơ tăng lỗ.
Xem xét kết hợp các chỉ số khác như MACD, KDJ để cải thiện độ chính xác tín hiệu. Tối ưu hóa các tham số MA để giảm chậm trễ. Sử dụng stop loss hợp lý để kiểm soát lỗ giao dịch duy nhất. Ngoài ra kiểm soát tần suất giao dịch để giảm thiểu chi phí giao dịch.
Hướng dẫn tối ưu hóa
- Kiểm tra các chiều dài và loại MA khác nhau để kết hợp tốt nhất.
- Thêm các chỉ số kỹ thuật khác cho các quy tắc nhập cảnh và xuất cảnh có hệ thống hơn.
- Thiết lập phiên giao dịch để tránh ảnh hưởng từ các sự kiện lớn.
- Điều chỉnh các thông số dựa trên đặc điểm của sản phẩm.
- Thiết lập dừng lỗ và lấy lợi nhuận để kiểm soát rủi ro.
Tóm lại
Chiến lược này theo xu hướng thông qua nhiều lớp phủ của các đường trung bình động, lọc hiệu quả tiếng ồn thị trường. Những lợi thế là sự đơn giản và linh hoạt. Nhưng chỉ dựa vào MAs có lợi nhuận hạn chế. Hãy xem xét kết hợp với các chỉ số khác, quản lý rủi ro và tối ưu hóa các tham số để cải thiện hiệu quả.
/*backtest
start: 2022-10-30 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// Copyright (c) 2007-present Jurik Research and Consulting. All rights reserved.
// Copyright (c) 2018-present, Alex Orekhov (everget)
// Thanks to everget for code for more advanced moving averages
// Smooth Moving Average [STRATEGY] @PuppyTherapy script may be freely distributed under the MIT license.
strategy( title="Smooth Moving Average [STRATEGY] @PuppyTherapy", overlay=true )
// ---- CONSTANTS ----
lsmaOffset = 1
almaOffset = 0.85
almaSigma = 6
phase = 2
power = 2
// ---- GLOBAL FUNCTIONS ----
kama(src, len)=>
xvnoise = abs(src - src[1])
nfastend = 0.666
nslowend = 0.0645
nsignal = abs(src - src[len])
nnoise = sum(xvnoise, len)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2)
nAMA = 0.0
nAMA := nz(nAMA[1]) + nsmooth * (src - nz(nAMA[1]))
t3(src, len)=>
xe1_1 = ema(src, len)
xe2_1 = ema(xe1_1, len)
xe3_1 = ema(xe2_1, len)
xe4_1 = ema(xe3_1, len)
xe5_1 = ema(xe4_1, len)
xe6_1 = ema(xe5_1, len)
b_1 = 0.7
c1_1 = -b_1*b_1*b_1
c2_1 = 3*b_1*b_1+3*b_1*b_1*b_1
c3_1 = -6*b_1*b_1-3*b_1-3*b_1*b_1*b_1
c4_1 = 1+3*b_1+b_1*b_1*b_1+3*b_1*b_1
nT3Average_1 = c1_1 * xe6_1 + c2_1 * xe5_1 + c3_1 * xe4_1 + c4_1 * xe3_1
// The general form of the weights of the (2m + 1)-term Henderson Weighted Moving Average
getWeight(m, j) =>
numerator = 315 * (pow(m + 1, 2) - pow(j, 2)) * (pow(m + 2, 2) - pow(j, 2)) * (pow(m + 3, 2) - pow(j, 2)) * (3 * pow(m + 2, 2) - 11 * pow(j, 2) - 16)
denominator = 8 * (m + 2) * (pow(m + 2, 2) - 1) * (4 * pow(m + 2, 2) - 1) * (4 * pow(m + 2, 2) - 9) * (4 * pow(m + 2, 2) - 25)
denominator != 0
? numerator / denominator
: 0
hwma(src, termsNumber) =>
sum = 0.0
weightSum = 0.0
termMult = (termsNumber - 1) / 2
for i = 0 to termsNumber - 1
weight = getWeight(termMult, i - termMult)
sum := sum + nz(src[i]) * weight
weightSum := weightSum + weight
sum / weightSum
get_jurik(length, phase, power, src)=>
phaseRatio = phase < -100 ? 0.5 : phase > 100 ? 2.5 : phase / 100 + 1.5
beta = 0.45 * (length - 1) / (0.45 * (length - 1) + 2)
alpha = pow(beta, power)
jma = 0.0
e0 = 0.0
e0 := (1 - alpha) * src + alpha * nz(e0[1])
e1 = 0.0
e1 := (src - e0) * (1 - beta) + beta * nz(e1[1])
e2 = 0.0
e2 := (e0 + phaseRatio * e1 - nz(jma[1])) * pow(1 - alpha, 2) + pow(alpha, 2) * nz(e2[1])
jma := e2 + nz(jma[1])
variant(src, type, len ) =>
v1 = sma(src, len) // Simple
v2 = ema(src, len) // Exponential
v3 = 2 * v2 - ema(v2, len) // Double Exponential
v4 = 3 * (v2 - ema(v2, len)) + ema(ema(v2, len), len) // Triple Exponential
v5 = wma(src, len) // Weighted
v6 = vwma(src, len) // Volume Weighted
v7 = na(v5[1]) ? sma(src, len) : (v5[1] * (len - 1) + src) / len // Smoothed
v8 = wma(2 * wma(src, len / 2) - wma(src, len), round(sqrt(len))) // Hull
v9 = linreg(src, len, lsmaOffset) // Least Squares
v10 = alma(src, len, almaOffset, almaSigma) // Arnaud Legoux
v11 = kama(src, len) // KAMA
ema1 = ema(src, len)
ema2 = ema(ema1, len)
v13 = t3(src, len) // T3
v14 = ema1+(ema1-ema2) // Zero Lag Exponential
v15 = hwma(src, len) // Henderson Moving average thanks to @everget
ahma = 0.0
ahma := nz(ahma[1]) + (src - (nz(ahma[1]) + nz(ahma[len])) / 2) / len //Ahrens Moving Average
v16 = ahma
v17 = get_jurik( len, phase, power, src)
type=="EMA"?v2 : type=="DEMA"?v3 : type=="TEMA"?v4 : type=="WMA"?v5 : type=="VWMA"?v6 :
type=="SMMA"?v7 : type=="Hull"?v8 : type=="LSMA"?v9 : type=="ALMA"?v10 : type=="KAMA"?v11 :
type=="T3"?v13 : type=="ZEMA"?v14 : type=="HWMA"?v15 : type=="AHMA"?v16 : type=="JURIK"?v17 : v1
smoothMA(c, maLoop, type, len) =>
ma_c = 0.0
if maLoop == 1
ma_c := variant(c, type, len)
if maLoop == 2
ma_c := variant(variant(c ,type, len),type, len)
if maLoop == 3
ma_c := variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len)
if maLoop == 4
ma_c := variant(variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len),type, len)
if maLoop == 5
ma_c := variant(variant(variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len),type, len),type, len)
ma_c
// Smoothing HA Function
smoothHA( o, h, l, c ) =>
hao = 0.0
hac = ( o + h + l + c ) / 4
hao := na(hao[1])?(o + c / 2 ):(hao[1] + hac[1])/2
hah = max(h, max(hao, hac))
hal = min(l, min(hao, hac))
[hao, hah, hal, hac]
// ---- Main Selection ----
haSmooth = input(false, title=" Use HA as source ? " )
length = input(60, title=" MA1 Length", minval=1, maxval=1000)
maLoop = input(2, title=" Nr. of MA1 Smoothings ", minval=1, maxval=5)
type = input("EMA", title="MA Type", options=["SMA", "EMA", "DEMA", "TEMA", "WMA", "VWMA", "SMMA", "Hull", "LSMA", "ALMA", "KAMA", "ZEMA", "HWMA", "AHMA", "JURIK", "T3"])
// ---- BODY SCRIPT ----
[ ha_open, ha_high, ha_low, ha_close ] = smoothHA(open, high, low, close)
_close_ma = haSmooth ? ha_close : close
_close_smoothed_ma = smoothMA( _close_ma, maLoop, type, length)
maColor = _close_smoothed_ma > _close_smoothed_ma[1] ? color.lime : color.red
plot(_close_smoothed_ma, title= "MA - Trend", color=maColor, transp=85, linewidth = 4)
long = _close_smoothed_ma > _close_smoothed_ma[1] and _close_smoothed_ma[1] < _close_smoothed_ma[2]
short = _close_smoothed_ma < _close_smoothed_ma[1] and _close_smoothed_ma[1] > _close_smoothed_ma[2]
plotshape( short , title="Short", color=color.red, transp=80, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.small)
plotshape( long , title="Long", color=color.lime, transp=80, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)
//* Backtesting Period Selector | Component *//
//* Source: https://www.tradingview.com/script/eCC1cvxQ-Backtesting-Period-Selector-Component *//
testStartYear = input(2018, "Backtest Start Year",minval=1980)
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month",minval=1,maxval=12)
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day",minval=1,maxval=31)
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = 9999 //input(9999, "Backtest Stop Year",minval=1980)
testStopMonth = 12 // input(12, "Backtest Stop Month",minval=1,maxval=12)
testStopDay = 31 //input(31, "Backtest Stop Day",minval=1,maxval=31)
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
testPeriod() => time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
if testPeriod() and long
strategy.entry( "long", strategy.long )
if testPeriod() and short
strategy.entry( "short", strategy.short )
Thêm nữa
- Thứ Hai đảo ngược xu hướng trong ngày theo chiến lược
- ADX lọc Chande Kroll Xu hướng dừng lỗ theo chiến lược
- Chỉ số lệch xu hướng với chiến lược trung bình động
- Chiến lược chỉ số tích hợp động lực
- MACD Moving Average Crossover Trend Theo chiến lược với Trailing Stop Loss
- Chiến lược thu thập xu hướng tổng hợp hai hướng
- Chiến lược Bollinger Band A giá đột phá
- RSI dựa trên chiến lược giao dịch của ROC
- Chiến lược Phá vỡ cao của ngày hôm qua
- Xu hướng theo chiến lược
- Chiến lược giao dịch xu hướng chéo trung bình động kép
- Hệ thống rùa Connecticut
- Xu hướng theo chiến lược
- Chiến lược tìm kiếm xu hướng bằng laser kép
- Xu hướng dao động EMA theo chiến lược
- Chiến lược chéo trung bình động ba lần
- Chiến lược theo dõi xu hướng dựa trên sự đột phá động lực
- Chiến lược dao động ngẫu nhiên
- Chiến lược Super Momentum
- Chiến lược Sizeblock