Estrategia de trading cuantitativo basada en SMA y EMA


Fecha de creación: 2023-12-12 12:31:25 Última modificación: 2023-12-12 12:31:25
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Estrategia de trading cuantitativo basada en SMA y EMA

Una visión general de la estrategia

Esta estrategia se llama estrategia de trading cuantitativa basada en SMA, EMA, y su principal idea es la combinación de diferentes parámetros de la media SMA y la media EMA para construir una señal de trading.

2. Principios de estrategia

  1. Calcular el SMA9, el SMA50, el SMA180 y el EMA20 del precio de cierre.

  2. De acuerdo con la relación entre el precio de cierre cerrado y el soporte y la resistencia, se determina la señal de compra y la señal de venta. Cuando el cierre rompe el soporte, se genera una señal de compra.

  3. Ejecutar una estrategia de apertura de posición múltiple al comprar un desencadenante de señal; liquidar una posición múltiple al vender un desencadenante de señal.

  4. Ejecutar la estrategia de apertura de posición en blanco cuando se vende un desencadenante de señal; liquidar la posición en blanco cuando se compra un desencadenante de señal.

Tercero, análisis de las ventajas estratégicas.

  1. La combinación de varias líneas medias para formar una señal de negociación aumenta la precisión y la estabilidad de la señal.

  2. Se han calculado los puntos de resistencia de soporte dinámico para que las señales de negociación sean más sólidas.

  3. Se utiliza una media de fluctuación baja y alta, que se centra en el juicio de tendencias a largo plazo y contempla brechas a corto plazo para mejorar las oportunidades de estrategia para obtener ganancias.

  4. El apoyo a las operaciones binarias con más opciones binarias puede generar ganancias tanto en situaciones de tendencia como en situaciones de crisis.

Cuatro, análisis de riesgos estratégicos

  1. El SMA promedio está rezagado, lo que puede provocar que las señales de compra y venta se retrasen, lo que afecta la eficacia de la estrategia.

  2. Si no se establece un mecanismo de stop loss, las pérdidas de las posiciones podrían ampliarse.

  3. Los datos de retroalimentación son insuficientes y los parámetros en el disco duro necesitan ser ajustados según el mercado.

  4. La dependencia de los indicadores técnicos en la formación de señales de negociación no puede hacer frente a los impactos de los grandes eventos de Black Swans.

Resolvemos el riesgo:

  1. Ajuste adecuado del ciclo de la media SMA;
  2. Establecer un límite razonable de pérdidas;
  3. El objetivo de este proyecto es mejorar la calidad de vida de las personas que viven en la zona.
  4. El sistema de control de viento necesita mejoras adicionales.

Cinco, el mejoramiento de la estrategia

  1. Aumentar el mecanismo de stop loss basado en la volatilidad para controlar las pérdidas individuales.

  2. El aumento de modelos de aprendizaje automático para determinar tendencias en el mercado, ayudando a formar señales de comercio.

  3. Se ha añadido un módulo de análisis de precios claves para mejorar la precisión de los juicios de soporte de resistencia.

  4. Prueba diferentes combinaciones de parámetros de indicadores de mediana línea para encontrar el mejor parámetro.

6 Resumen de las estrategias

Esta estrategia utiliza los indicadores técnicos de la media SMA y la media EMA para construir señales de negociación, y calcula los niveles de resistencia de soporte dinámico, formando una lógica de estrategia de compra y ventaja más completa. La estrategia tiene la ventaja de la flexibilidad de los parámetros indicadores, el comercio bilateral y la adaptación a una variedad de situaciones, pero también enfrenta problemas como el retraso de la media, el stop loss imperfecto.

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Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-12-10 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="StrategySMA 9/50/180 | EMA 20 | BUY/SELL", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

//SMA and EMA code
smaInput1 = input(9, title="SMA1")
smaInput2 = input(50, title="SMA2")
smaInput3 = input(180, title="SMA3")
emaInput1 = input(20, title="EMA1")
sma1 = sma(close, smaInput1)
sma2 = sma(close, smaInput2)
sma3 = sma(close, smaInput3)
EMA1 = ema(close, emaInput1)
plot(sma1, color= color.red , title="SMA1")
plot(sma2, color = color.blue, title="SMA2")
plot(sma3, color= color.white, title="SMA3")
plot(EMA1, color = color.yellow, title="EMA1")

no=input(3,title="BUY/SELL Swing")
Barcolor=input(false,title="BUY/SELL Bar Color")
Bgcolor=input(false,title="BUY/SELL Background Color")
res=highest(high,no)
sup=lowest(low,no)
avd=iff(close>res[1],1,iff(close<sup[1],-1,0))
avn=valuewhen(avd!=0,avd,0)
tsl=iff(avn==1,sup,res)

// Buy/sell signals
BuySignal = crossover(close, tsl)
SellSignal = crossunder(close, tsl)

// Enter long position
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=BuySignal)

// Exit long position
strategy.exit("Sell", "Buy", when=SellSignal)

// Enter short position
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=SellSignal)

// Exit short position
strategy.exit("Buy", "Sell", when=BuySignal)

colr = close>=tsl ? color.green : close<=tsl ? color.red : na
plot(tsl, color=colr)