ChaoZhang
概述
本策略通过组合使用双指数移动平均线(Dual Exponential Moving Average,DEMA)和带通滤波器(Bandpass Filter,BPF)两个指标,实现突破买入和超买超卖的双重过滤,形成稳定的交易信号,追求获利最大化。
策略原理
该策略由两个子策略组成:
- DEMA策略
使用2日和20日的双指数移动平均线形成金叉买入和死叉卖出信号。该指标过滤了价格的部分噪音,有利于发现趋势。
- BPF策略
BPF指标结合数学变换,检测出价格中循环往复的组分,形成某一周期内的超买超卖区域,发出交易信号。本策略设置为20天周期,0.5的正则化参数。
两者结合使用,同向做多做空信号出现时,说明趋势和周期因素都得到验证,因此可信度更高,从而产生更稳定的入场和退出点。
优势分析
该策略最大的优势在于双重指标过滤,使信号更加稳定可靠。DEMA平滑价格,识别趋势方向;BPF识别循环特征,确定超买超卖区域。两者交叉验证,可大幅降低因价格噪音和周期调整产生的虚假信号的概率。
另外,策略本身交易频次不高,避免过度交易的资金和手续费损耗。持仓时间以中长线为主,有利于避开随机波动的影响。
风险分析
该策略最大的风险在于误判市场状态。在震荡行情中,容易产生错误信号;在趋势反转时,止损可能较大。此外,参数设置问题也会对策略表现产生较大影响。
针对这些风险,可以通过优化指标参数、设置止损止盈、结合其他指标等方式进行控制和改进。当判断市场进入震荡和换手阶段时,可以考虑暂停策略,避开不利行情的干扰。
优化方向
该策略可从以下几个方面进行优化:
时间周期优化。测试不同的DEMA和BPF参数设置,确定最佳周期组合。
增加止损止盈设置。合理设置止损幅度,避免亏损扩大;适当止盈,锁定部分利润。
增加其他指标过滤。例如Volume,MACD等,避免信号被大量减仓博弈所误导。
参数自适应优化。使DEMA和BPF的参数能根据最新市场状态进行动态调整,保证指标的实时性。
总结
该策略整合双EMA和BPF两个指标的优势,双重过滤提高信号质量,追求稳定的中长线获利。风险主要来自市场状态判断误差和参数设置不当。通过多指标验证、动态优化参数等方式,可以使策略更具弹性和适应性,性价比更高。
/*backtest
start: 2023-01-10 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
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// Copyright by HPotter v1.0 05/04/2022
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// Second strategy
// The related article is copyrighted material from
// Stocks & Commodities Mar 2010
//
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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EMA20(Length) =>
pos = 0.0
xPrice = close
xXA = ta.ema(xPrice, Length)
nHH = math.max(high, high[1])
nLL = math.min(low, low[1])
nXS = nLL > xXA or nHH < xXA ? nLL : nHH
iff_1 = nXS < close[1] ? 1 : nz(pos[1], 0)
pos := nXS > close[1] ? -1 : iff_1
pos
BPF(Length,Delta,SellZone,BuyZone) =>
pos = 0.0
xPrice = hl2
beta = math.cos(3.14 * (360 / Length) / 180)
gamma = 1 / math.cos(3.14 * (720 * Delta / Length) / 180)
alpha = gamma - math.sqrt(gamma * gamma - 1)
BP = 0.0
BP := 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(BP[1]) - alpha * nz(BP[2])
pos:= BP > SellZone ? 1 :
BP <= BuyZone? -1 : nz(pos[1], 0)
pos
strategy(title='Combo 2/20 EMA & Bandpass Filter', shorttitle='Combo', overlay=true)
var I1 = '●═════ 2/20 EMA ═════●'
Length = input.int(14, minval=1, group=I1)
var I2 = '●═════ Bandpass Filter ═════●'
LengthBPF = input.int(20, minval=1, group=I2)
Delta = input(0.5, group=I2)
SellZone = input.float(5, step = 0.01, group=I2)
BuyZone = input.float(-5, step = 0.01, group=I2)
var misc = '●═════ MISC ═════●'
reverse = input.bool(false, title='Trade reverse', group=misc)
var timePeriodHeader = '●═════ Time Start ═════●'
d = input.int(1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group=timePeriodHeader)
m = input.int(1, title='From Month', minval=1, maxval=12, group=timePeriodHeader)
y = input.int(2005, title='From Year', minval=0, group=timePeriodHeader)
StartTrade = time > timestamp(y, m, d, 00, 00) ? true : false
posEMA20 = EMA20(Length)
prePosBPF = BPF(LengthBPF,Delta,SellZone,BuyZone)
iff_1 = posEMA20 == -1 and prePosBPF == -1 and StartTrade ? -1 : 0
pos = posEMA20 == 1 and prePosBPF == 1 and StartTrade ? 1 : iff_1
iff_2 = reverse and pos == -1 ? 1 : pos
possig = reverse and pos == 1 ? -1 : iff_2
if possig == 1
strategy.entry('Long', strategy.long)
if possig == -1
strategy.entry('Short', strategy.short)
if possig == 0
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404 : possig == 1 ? #079605 : #0536b3)