Chiến lược dải băng trung bình di chuyển trơn tru
Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-12-11 14:48:35Tags:
Tổng quan
Chiến lược này xây dựng một dải giá mượt mà bằng cách sử dụng các đường trung bình di chuyển mượt mà và tích hợp các đường trung bình di chuyển mượt mà khác nhau để lọc xu hướng trong thời gian thực.
Nguyên tắc chiến lược
- Xây dựng một dải giá trơn tru để theo dõi sự thay đổi giá bằng cách sử dụng các đường trung bình di chuyển trơn tru.
- Chiến lược hỗ trợ các loại trung bình động khác nhau như phương pháp tính toán cho các đường trung bình động trơn tru, chẳng hạn như EMA, SMMA, KAMA, v.v.
- Nó hỗ trợ 1-5 lớp gọn gàng trên các đường trung bình động này để có được một dải giá thậm chí còn mượt mà hơn.
- Nó cũng hỗ trợ thêm Bollinger Bands giữa giá và đường trung bình động để nắm bắt tốt hơn sự thay đổi giá.
- Bằng cách kích hoạt bộ lọc trung bình động bổ sung, nó có thể lọc ra biến động tốt hơn và xác định hướng xu hướng.
- Kết hợp với các chỉ số nhận dạng mẫu, nó có thể tự động xác định tín hiệu mua và bán.
Bằng cách xây dựng một dải giá mượt mà để nắm bắt xu hướng giá, và tích hợp bộ lọc trung bình động để xác nhận hướng xu hướng, chiến lược này thuộc về một chiến lược theo xu hướng điển hình. Bằng cách điều chỉnh các tham số, nó có thể được điều chỉnh linh hoạt cho các sản phẩm và khung thời gian khác nhau.
Ưu điểm
- Xây dựng dải giá có thể theo dõi các thay đổi xu hướng giá một cách mượt mà hơn, giảm khả năng bỏ lỡ cơ hội.
- Hỗ trợ nhiều loại trung bình động cho phép lựa chọn các trung bình động phù hợp dựa trên các khung thời gian và sản phẩm khác nhau, cải thiện khả năng thích nghi của chiến lược.
- 1-5 lớp của sự trơn tru xếp chồng lên nhau có thể cải thiện đáng kể khả năng theo dõi các thay đổi giá và nắm bắt các điểm đảo ngược xu hướng chính xác hơn.
- Bộ lọc trung bình động có thể giảm hiệu quả các tín hiệu không hợp lệ và cải thiện tỷ lệ thắng.
- Bằng cách điều chỉnh độ dài trung bình động, nó có thể được điều chỉnh theo các khung thời gian khác nhau.
- Hỗ trợ màn hình kính đen cho phép quan sát rõ ràng và trực quan xu hướng dải giá.
Rủi ro
- Sức mạnh trong việc theo dõi xu hướng dài hạn, nhưng kém trong việc theo dõi và phản ứng với biến động ngắn hạn, có xu hướng tạo ra nhiều tín hiệu không hợp lệ hơn trong các thị trường giới hạn phạm vi.
- Trong các đợt tăng giá và giảm giá mạnh mẽ, sự tụt hậu của các đường trung bình di chuyển mượt mà có thể bỏ lỡ thời điểm vào tốt nhất.
- Việc xếp chồng chéo các đường trung bình động quá nhiều có thể làm trơn tru quá nhiều các thay đổi giá và gây ra sự xác định không chính xác các điểm mua và bán.
- Nếu các thông số chiều dài trung bình động được bật được đặt không đúng cách, nó có thể tạo ra một số lượng lớn tín hiệu sai.
Giải pháp:
- Giảm ngắn các chiều dài trung bình động để tăng tốc phản ứng với sự thay đổi giá.
- Điều chỉnh thời gian xếp chồng để giảm quá mịn.
- Tối ưu hóa và thử nghiệm các kết hợp trung bình động để chọn các thông số tối ưu.
- Sử dụng xác minh nhiều khung thời gian với các chỉ số khác để giảm tín hiệu sai.
Hướng dẫn tối ưu hóa
- Kiểm tra và tối ưu hóa sự kết hợp của các loại trung bình động để chọn các thông số tối ưu.
- Kiểm tra và tối ưu hóa các thông số chiều dài trung bình động để thích nghi với nhiều sản phẩm và khung thời gian hơn.
- Hãy thử các thời gian xếp chồng lỏng khác nhau để tìm điểm cân bằng tối ưu.
- Hãy thử thêm Bollinger Bands như một chỉ số phụ trợ.
- Kiểm tra các trung bình động bổ sung khác nhau như bộ lọc.
- Sử dụng xác minh nhiều khung thời gian với các chỉ số khác.
Kết luận
Chiến lược này thuộc về một chiến lược theo xu hướng điển hình liên tục theo dõi xu hướng giá bằng cách xây dựng các dải trung bình di chuyển mượt mà và tránh các tín hiệu không hợp lệ với các bộ lọc hỗ trợ. Ưu điểm của nó nằm trong việc xây dựng các dải giá mượt mà để nắm bắt tốt hơn các biến trong xu hướng giá. Nó cũng có một số rủi ro chậm trễ. Bằng cách tối ưu hóa tham số và tối ưu hóa chỉ số, hiệu suất chiến lược có thể được cải thiện liên tục và đáng nghiên cứu thêm.
/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2023-12-10 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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 Ribbon [STRATEGY] @PuppyTherapy script may be freely distributed under the MIT license.
strategy( title="Smooth Moving Average Ribbon [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(o, h, l, c, maLoop, type, len) =>
ma_o = 0.0
ma_h = 0.0
ma_l = 0.0
ma_c = 0.0
if maLoop == 1
ma_o := variant(o, type, len)
ma_h := variant(h, type, len)
ma_l := variant(l, type, len)
ma_c := variant(c, type, len)
if maLoop == 2
ma_o := variant(variant(o ,type, len),type, len)
ma_h := variant(variant(h ,type, len),type, len)
ma_l := variant(variant(l ,type, len),type, len)
ma_c := variant(variant(c ,type, len),type, len)
if maLoop == 3
ma_o := variant(variant(variant(o ,type, len),type, len),type, len)
ma_h := variant(variant(variant(h ,type, len),type, len),type, len)
ma_l := variant(variant(variant(l ,type, len),type, len),type, len)
ma_c := variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len)
if maLoop == 4
ma_o := variant(variant(variant(variant(o ,type, len),type, len),type, len),type, len)
ma_h := variant(variant(variant(variant(h ,type, len),type, len),type, len),type, len)
ma_l := variant(variant(variant(variant(l ,type, len),type, len),type, len),type, len)
ma_c := variant(variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len),type, len)
if maLoop == 5
ma_o := variant(variant(variant(variant(variant(o ,type, len),type, len),type, len),type, len),type, len)
ma_h := variant(variant(variant(variant(variant(h ,type, len),type, len),type, len),type, len),type, len)
ma_l := variant(variant(variant(variant(variant(l ,type, len),type, len),type, len),type, len),type, len)
ma_c := variant(variant(variant(variant(variant(c ,type, len),type, len),type, len),type, len),type, len)
[ma_o, ma_h, ma_l, ma_c]
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 Ribbon ----
haSmooth = input(true, title=" Use HA as source ? " )
length = input(11, title=" MA1 Length", minval=1, maxval=1000)
maLoop = input(3, 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"])
haSmooth2 = input(true, title=" Use HA as source ? " )
// ---- Trend ----
ma_use = input(true, title=" ----- Use MA Filter ( For Lower Timeframe Swings / Scalps ) ? ----- " )
ma_source = input(defval = close, title = "MA - Source", type = input.source)
ma_length = input(100,title="MA - Length", minval=1 )
ma_type = input("SMA", title="MA - Type", options=["SMA", "EMA", "DEMA", "TEMA", "WMA", "VWMA", "SMMA", "Hull", "LSMA", "ALMA", "KAMA", "ZEMA", "HWMA", "AHMA", "JURIK", "T3"])
ma_useHA = input(defval = false, title = "Use HA Candles as Source ?")
ma_rsl = input(true, title = "Use Rising / Falling Logic ?" )
// ---- BODY SCRIPT ----
[ ha_open, ha_high, ha_low, ha_close ] = smoothHA(open, high, low, close)
_open_ma = haSmooth ? ha_open : open
_high_ma = haSmooth ? ha_high : high
_low_ma = haSmooth ? ha_low : low
_close_ma = haSmooth ? ha_close : close
[ _open, _high, _low, _close ] = smoothMA( _open_ma, _high_ma, _low_ma, _close_ma, maLoop, type, length)
[ ha_open2, ha_high2, ha_low2, ha_close2 ] = smoothHA(_open, _high, _low, _close)
_open_ma2 = haSmooth2 ? ha_open2 : _open
_high_ma2 = haSmooth2 ? ha_high2 : _high
_low_ma2 = haSmooth2 ? ha_low2 : _low
_close_ma2 = haSmooth2 ? ha_close2 : _close
ribbonColor = _close_ma2 > _open_ma2 ? color.lime : color.red
p_open = plot(_open_ma2, title="Ribbon - Open", color=ribbonColor, transp=70)
p_close = plot(_close_ma2, title="Ribbon - Close", color=ribbonColor, transp=70)
fill(p_open, p_close, color = ribbonColor, transp = 40 )
// ----- FILTER
ma = 0.0
if ma_use == true
ma := variant( ma_useHA ? ha_close : ma_source, ma_type, ma_length )
maFilterShort = ma_use ? ma_rsl ? falling(ma,1) : ma_useHA ? ha_close : close < ma : true
maFilterLong = ma_use ? ma_rsl ? rising(ma,1) : ma_useHA ? ha_close : close > ma : true
colorTrend = rising(ma,1) ? color.green : color.red
plot( ma_use ? ma : na, title="MA Trend", color=colorTrend, transp=80, transp=70, linewidth = 5)
long = crossover(_close_ma2, _open_ma2 ) and maFilterLong
short = crossunder(_close_ma2, _open_ma2 ) and maFilterShort
closeAll = cross(_close_ma2, _open_ma2 )
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 )
if closeAll
strategy.close_all( when = closeAll )
Thêm nữa
- EMA và SuperTrend kết hợp xu hướng theo chiến lược
- Xu hướng năng động theo chiến lược
- Chiến lược giao dịch định lượng đối với kênh ATR
- Chiến lược chéo trung bình di chuyển kép
- Chiến lược đột phá phạm vi bên trong thanh
- Chiến lược theo dõi xu hướng đường băng Bollinger hai đường trung bình động
- Xu hướng trung bình động theo chiến lược giao dịch
- Ichimoku Trends theo chiến lược
- Xu hướng MACD theo chiến lược
- Chiến lược giao dịch định lượng của Octa-EMA và Ichimoku Cloud
- Chiến lược giao dịch hộp thấp cao 52 tuần
- Chiến lược giao dịch dao động giữa các đường trung bình động
- Chiến lược RSI Breakout
- Chiến lược dừng mất mát theo dõi ATR động
- Chiến lược giao dịch đột phá biến động
- Chiến lược theo dõi xu hướng đảo ngược động lực
- Chiến lược chỉ số RSI phạm vi bán quá và mua quá
- Trend Trader Bands Backtest chiến lược dựa trên Trend Trader Moving Average
- Chiến lược đột phá phạm vi MACD Stochastics
- Chiến lược phá vỡ giá đóng đảo ngược với dừng lỗ dao động