Xu hướng nhiều khung thời gian theo chiến lược
Tác giả:ChaoZhangTags:
Tổng quan
Chiến lược logic
Cốt lõi của chiến lược này là xác định xem giá đang trong xu hướng tăng hay giảm dựa trên chỉ số xu hướng được người dùng chọn. Chiến lược đầu tiên tính toán hơn 20 đường trung bình động và đường hồi quy. Các chỉ số này bao gồm các chỉ số kỹ thuật phổ biến trong thư viện tiêu chuẩn ngôn ngữ kịch bản Pine, cũng như một số chỉ số tùy chỉnh được viết bởi cộng đồng code Pine. Chiến lược sau đó truy vấn giá trị hiện tại của một chỉ số được chọn và so sánh nó với giá trị trước đó. Nếu giá trị hiện tại lớn hơn giá trị trước đó, xu hướng tăng. Nếu giá trị hiện tại thấp hơn giá trị trước đó, xu hướng giảm. Cuối cùng, chiến lược xác định liệu nó nên vào một vị trí dài dựa trên hướng của xu hướng. Nó đi dài trong xu hướng tăng và thoát khỏi vị trí trong xu hướng giảm.
Phân tích lợi thế
Phân tích rủi ro
Cơ hội gia tăng
Kết luận
/*backtest
start: 2023-01-16 00:00:00
end: 2024-01-22 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/
// @version=5
// Author = TradeAutomation
strategy(title="Multi MA Trend Following Strategy Template", shorttitle="Multi Trend", process_orders_on_close=true, overlay=true, commission_type=strategy.commission.cash_per_order, commission_value=1, slippage = 0, margin_short = 75, margin_long = 75, initial_capital = 100000000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
// Backtest Date Range Inputs //
StartTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2019 05:00 +0000'), group="Date Rangte", title='Start Time')
EndTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2099 00:00 +0000'), group="Date Range", title='End Time')
InDateRange = true
// Trend Selector //
TrendSelectorInput = input.string(title="Trend Selector", defval="JMA", group="Core Settings", options=["ALMA", "DEMA", "EMA", "HMA", "JMA", "KAMA", "Linear Regression (LSMA)", "RMA", "SMA", "SMMA", "Source", "SuperTrend", "TEMA", "TMA", "VAMA", "VIDYA", "VMA", "VWMA", "WMA", "WWMA", "ZLEMA"], tooltip="Select your moving average")
src = input.source(close, "Source", group="Core Settings", tooltip="This is the price source being used for the moving averages to calculate based on")
length = input.int(200, "MA Length", group="Core Settings", tooltip="This is the amount of historical bars being used for the moving averages to calculate based on")
LineWidth = input.int(2, "Line Width", group="Core Settings", tooltip="This is the width of the line plotted that represents the selected trend")
// Individual Moving Average / Regression Setting //
AlmaOffset = input.float(0.85, "ALMA Offset", group="Individual MA Settings", tooltip="This only applies when ALMA is selected")
AlmaSigma = input.float(6, "ALMA Sigma", group="Individual MA Settings", tooltip="This only applies when ALMA is selected")
ATRFactor = input.float(3, "ATR Multiplier For SuperTrend", group="Individual MA Settings", tooltip="This only applies when SuperTrend is selected")
ATRLength = input.int(12, "ATR Length For SuperTrend", group="Individual MA Settings", tooltip="This only applies when SuperTrend is selected")
JMApower = input.int(2, "JMA Power Parameter", group="Individual MA Settings", tooltip="This only applies when JMA is selected")
KamaAlpha = input.float(3, "KAMA's Alpha", minval=1,step=0.5, group="Individual MA Settings", tooltip="This only applies when KAMA is selected")
LinRegOffset = input.int(0, "Linear Regression Offset", group="Individual MA Settings", tooltip="This only applies when Linear Regression is selected")
VAMALookback =input.int(12, "VAMA Volatility lookback", group="Individual MA Settings", tooltip="This only applies when VAMA is selected")
// Trend Indicators in Library //
ALMA = ta.alma(src, length, AlmaOffset, AlmaSigma)
EMA = ta.ema(src, length)
HMA = ta.hma(src, length)
LinReg = ta.linreg(src, length, LinRegOffset)
RMA = ta.rma(src, length)
SMA = ta.sma(src, length)
VWMA = ta.vwma(src, length)
WMA = ta.wma(src, length)
// Additional Trend Indicators Written and/or Open Sourced //
//DEMA
de1 = ta.ema(src, length)
de2 = ta.ema(de1, length)
DEMA = 2 * de1 - de2
//JMA [Capissmo]
beta = 0.45*(length-1)/(0.45*(length-1)+2)
alpha = math.pow(beta, JMApower)
L0=0.0, L1=0.0, L2=0.0, L3=0.0, JMA=0.0
L0 := (1-alpha)*src + alpha*nz(L0[1])
L1 := (src - L0[0])*(1-beta) + beta*nz(L1[1])
L2 := L0[0] + L1[0]
L3 := (L2[0] - nz(JMA[1]))*((1-alpha)*(1-alpha)) + (alpha*alpha)*nz(L3[1])
JMA := nz(JMA[1]) + L3[0]
//KAMA
var KAMA = 0.0
fastAlpha = 2.0 / (KamaAlpha + 1)
slowAlpha = 2.0 / 31
momentum = math.abs(ta.change(src, length))
volatility = math.sum(math.abs(ta.change(src)), length)
efficiencyRatio = volatility != 0 ? momentum / volatility : 0
smoothingConstant = math.pow((efficiencyRatio * (fastAlpha - slowAlpha)) + slowAlpha, 2)
KAMA := nz(KAMA[1], src) + smoothingConstant * (src - nz(KAMA[1], src))
//SMMA
var SMMA = 0.0
SMMA := na(SMMA[1]) ? ta.sma(src, length) : (SMMA[1] * (length - 1) + src) / length
//SuperTrend
ATR = ta.atr(ATRLength)
Signal = ATRFactor*ATR
var SuperTrend = 0.0
SuperTrend := if src>SuperTrend[1] and src[1]>SuperTrend[1]
math.max(SuperTrend[1], src-Signal)
else if src<SuperTrend[1] and src[1]<SuperTrend[1]
math.min(SuperTrend[1], src+Signal)
else if src>SuperTrend[1]
src-Signal
else
src+Signal
//TEMA
t1 = ta.ema(src, length)
t2 = ta.ema(t1, length)
t3 = ta.ema(t2, length)
TEMA = 3 * (t1 - t2) + t3
//TMA
TMA = ta.sma(ta.sma(src, math.ceil(length / 2)), math.floor(length / 2) + 1)
//VAMA
mid=ta.ema(src,length)
dev=src-mid
vol_up=ta.highest(dev,VAMALookback)
vol_down=ta.lowest(dev,VAMALookback)
VAMA = mid+math.avg(vol_up,vol_down)
//VIDYA [KivancOzbilgic]
var VIDYA=0.0
VMAalpha=2/(length+1)
ud1=src>src[1] ? src-src[1] : 0
dd1=src<src[1] ? src[1]-src : 0
UD=math.sum(ud1,9)
DD=math.sum(dd1,9)
CMO=nz((UD-DD)/(UD+DD))
VIDYA := na(VIDYA[1]) ? ta.sma(src, length) : nz(VMAalpha*math.abs(CMO)*src)+(1-VMAalpha*math.abs(CMO))*nz(VIDYA[1])
//VMA [LazyBear]
sc = 1/length
pdm = math.max((src - src[1]), 0)
mdm = math.max((src[1] - src), 0)
var pdmS = 0.0
var mdmS = 0.0
pdmS := ((1 - sc)*nz(pdmS[1]) + sc*pdm)
mdmS := ((1 - sc)*nz(mdmS[1]) + sc*mdm)
s = pdmS + mdmS
pdi = pdmS/s
mdi = mdmS/s
var pdiS = 0.0
var mdiS = 0.0
pdiS := ((1 - sc)*nz(pdiS[1]) + sc*pdi)
mdiS := ((1 - sc)*nz(mdiS[1]) + sc*mdi)
d = math.abs(pdiS - mdiS)
s1 = pdiS + mdiS
var iS = 0.0
iS := ((1 - sc)*nz(iS[1]) + sc*d/s1)
hhv = ta.highest(iS, length)
llv = ta.lowest(iS, length)
d1 = hhv - llv
vi = (iS - llv)/d1
var VMA=0.0
VMA := sc*vi*src + (1 - sc*vi)*nz(VMA[1])
//WWMA
var WWMA=0.0
WWMA := (1/length)*src + (1-(1/length))*nz(WWMA[1])
//Zero Lag EMA
EMA1 = ta.ema(src,length)
EMA2 = ta.ema(EMA1,length)
Diff = EMA1 - EMA2
ZLEMA = EMA1 + Diff
// Trend Mapping and Plotting //
Trend = TrendSelectorInput == "ALMA" ? ALMA : TrendSelectorInput == "DEMA" ? DEMA : TrendSelectorInput == "EMA" ? EMA : TrendSelectorInput == "HMA" ? HMA : TrendSelectorInput == "JMA" ? JMA : TrendSelectorInput == "KAMA" ? KAMA : TrendSelectorInput == "Linear Regression (LSMA)" ? LinReg : TrendSelectorInput == "RMA" ? RMA : TrendSelectorInput == "SMA" ? SMA : TrendSelectorInput == "SMMA" ? SMMA : TrendSelectorInput == "Source" ? src : TrendSelectorInput == "SuperTrend" ? SuperTrend : TrendSelectorInput == "TEMA" ? TEMA : TrendSelectorInput == "TMA" ? TMA : TrendSelectorInput == "VAMA" ? VAMA : TrendSelectorInput == "VIDYA" ? VIDYA : TrendSelectorInput == "VMA" ? VMA : TrendSelectorInput == "VWMA" ? VWMA : TrendSelectorInput == "WMA" ? WMA : TrendSelectorInput == "WWMA" ? WWMA : TrendSelectorInput == "ZLEMA" ? ZLEMA : SMA
plot(Trend, color=(Trend>Trend[1]) ? color.green : (Trend<Trend[1]) ? color.red : (Trend==Trend[1]) ? color.gray : color.black, linewidth=LineWidth)
// Entry & Exit Functions //
if (InDateRange)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = ta.crossover(Trend, Trend[1]))
strategy.close("Long", when = ta.crossunder(Trend, Trend[1]))
if (not InDateRange)
strategy.close_all()
Thêm nữa
- Xu hướng sau chiến lược giao dịch dựa trên MACD và RSI
- Chiến lược giao dịch định lượng vượt qua kênh ATR
- Tiêu chuẩn giá trị của các loại chứng khoán khác
- Chiến lược phòng ngừa rủi ro dựa trên TSI và chỉ số HMACCI
- Đường trung bình di chuyển kép đường chéo MACD Xu hướng theo chiến lược
- Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên các chỉ số Ichimoku và ADX
- Chiến lược giao dịch RSI Divergence
- Chiến lược giao dịch lượng dựa trên đường chéo trung bình động
- Chiến lược giao dịch lưới điện năng động
- Chiến lược đường lợi thế xác nhận trung bình di chuyển kép
- Crypto RSI Mini Sniper Xu hướng phản ứng nhanh theo chiến lược
- Chiến lược này là một chiến lược động lực dựa trên đường trung bình động
- Chiến lược giao dịch dao động động động lực động
- Xu hướng theo chiến lược dựa trên đường trung bình động
- Chiến lược theo dõi xu hướng
- Chiến lược giao dịch ETF theo dõi xu hướng RSI đảo ngược
- Theo dõi xu hướng và chiến lược giao dịch ngắn hạn dựa trên chỉ số ADX