Estrategia de trading cuantitativo basada en el cruce de medias móviles y el patrón de línea K intradiaria
ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia se basa en el cruce de la media móvil de 9 días y la media móvil de 15 días y en algunas formas típicas de la línea K en el día para generar señales de negociación. Haga más cuando atraviese la línea lenta en la línea rápida y satisfaga ciertas condiciones de ángulo y la forma de la línea K específica; haga un vacío cuando atraviese la línea lenta por debajo de la línea rápida.
Principio de estrategia
Cuando la media móvil a corto plazo (línea de 9 días) se cruza por encima de la media móvil a largo plazo (línea de 15 días), se muestra un mayor impulso al alza de los precios a corto plazo y se hace más; cuando la media móvil a corto plazo se cruza por debajo de la media móvil a largo plazo, se muestra un mayor impulso a la baja de los precios a corto plazo y se hace un vacío. Al mismo tiempo, se requiere que el ángulo de la media móvil sea mayor de 30 grados, para garantizar una movilidad ascendente o descendente suficiente.
Esta estrategia utiliza principalmente la función de seguimiento de tendencias de las medias móviles y las características de algunas formas de la línea K, que se pueden adaptar a las variedades de diferentes mercados mediante el ajuste de los parámetros.
Análisis de las ventajas
La estrategia combina el indicador de la media móvil y el juicio de la forma de la línea K en el día para filtrar eficazmente parte del ruido y hacer que la señal de negociación sea más confiable. En particular, se agrega el juicio de la desvalorización de ángulos para garantizar que la señal se emita solo cuando el movimiento de los precios es lo suficientemente grande como para evitar falsas señales innecesarias. Además, la estrategia establece niveles de stop loss y stop loss para reducir automáticamente el máximo de pérdidas de los singles y lograr un retiro de ganancias.
La media móvil, como un indicador de seguimiento de tendencias, puede capturar la tendencia de los precios a medio y largo plazo. La forma de la línea K en el día refleja la comparación de fuerzas de los participantes del mercado en el corto plazo, y en combinación con el uso puede obtener sugerencias de comercio en diferentes escalas de tiempo. Esta estrategia integra las ventajas de varios indicadores de juicio y debería tener un mejor efecto en el comercio real.
Análisis de riesgos
Los principales riesgos de esta estrategia son los siguientes:
Riesgo de Falsa Breakout. Cuando el mercado está en un estado de agitación, las medias móviles pueden cruzarse varias veces, y la mayoría de las señales emitidas en base a la cruz son falsas. No se puede obtener ganancias en este momento, sino que pueden ser ajustadas.
Riesgo de reversión de la tendencia. El promedio móvil, como indicador de seguimiento de la tendencia, no puede dar una señal anticipada en caso de reversión de la tendencia.
Riesgo de optimización de parámetros. Diferentes variedades de mercado tienen una adaptabilidad diferente a la configuración de parámetros. El uso directo de una combinación de parámetros sin hacer ajustes también puede generar pérdidas.
En general, esta estrategia puede generar ciertos riesgos de falsas señales y de persecución de la caída en la falta de juicio del entorno comercial. Se pueden optimizar aún más y reducir estos riesgos agregando un juicio de tendencias a gran escala y características de precios cuantitativos.
Dirección de optimización
La estrategia también puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
Aumentar el juicio sobre las tendencias a gran escala. Por ejemplo, comprobar si la línea larga está en un canal ascendente o descendente y evitar el comercio en contra.
Añadir el análisis de los indicadores de la cantidad de energía. Por ejemplo, los indicadores de la tasa de comunicación puede determinar la fuerza de compra y venta, evitar el precio de las acciones de alta tasa de descuento o de baja tasa de descuento.
En combinación con los fundamentos de las acciones, la selección de ciertas acciones con una expectativa de resultados positivos y un rendimiento de crecimiento estable puede aumentar la tasa de éxito.
Optimización de la combinación de parámetros de un sistema de promedios móviles. Se puede probar con promedios de diferentes períodos de longitud, o agregar tres promedios, cinco promedios, etc., para construir un sistema de negociación con mayor espacio para ajustar los parámetros.
Prueba diferentes parámetros de stop loss y stop loss. De acuerdo con los resultados de la prueba de retroalimentación, establece el coeficiente de apertura y apertura para obtener la mejor relación de riesgo-beneficio.
Con la optimización de las direcciones anteriores, se puede esperar una mejora significativa en el nivel de rentabilidad y estabilidad de la estrategia.
Resumir
En general, esta estrategia integra las ventajas de los indicadores de promedios móviles y la forma de la línea K en algunos días. Las condiciones son más estrictas al emitir señales de negociación, y se puede filtrar una gran cantidad de ruido, lo que mejora considerablemente la calidad de la señal de cruce. Al mismo tiempo, se controla la máxima pérdida y ganancias logradas mediante la configuración de paros y paradas.
El siguiente paso es mejorar aún más la capacidad de ganancia y rentabilidad de la estrategia a través de la optimización de los parámetros. La adición de más indicadores también puede fortalecer la solidez del sistema de negociación en general. Después de una rigurosa simulación en el mercado, la estrategia tiene el potencial de convertirse en una herramienta de cuantificación efectiva que genere ganancias estables.
/*backtest
start: 2024-01-29 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Moving Average Crossover Strategy with Candlestick Patterns", overlay=true)
// Define input parameters
fast_length = input(9, "Fast MA Length")
slow_length = input(15, "Slow MA Length")
stop_loss_percent = input(0.25, "Stop Loss (%)")
target_percent = input(0.25, "Target (%)")
angle_threshold = input(30, "Angle Threshold (degrees)")
// Calculate moving averages
fast_ma = sma(close, fast_length)
slow_ma = sma(close, slow_length)
// Define candlestick patterns
is_pin_bar() =>
pin_bar = abs(open - close) > 2 * abs(open[1] - close[1])
high_tail = max(open, close) - high > abs(open - close) * 1.5
low_tail = low - min(open, close) > abs(open - close) * 1.5
pin_bar and high_tail and low_tail
is_marubozu() =>
marubozu = abs(open - close) > abs(open[1] - close[1]) * 0.75
no_upper_shadow = high == max(open, close)
no_lower_shadow = low == min(open, close)
marubozu and no_upper_shadow and no_lower_shadow
is_full_body() =>
full_body = abs(open - close) > abs(open[1] - close[1]) * 0.95
full_body
// Plot moving averages
plot(fast_ma, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slow_ma, color=color.red, title="Slow MA")
// Calculate angle of slow moving average
ma_angle = abs(180 * (atan(slow_ma[1] - slow_ma) / 3.14159))
// Generate buy/sell signals based on angle condition and candlestick patterns
buy_signal = crossover(fast_ma, slow_ma) and ma_angle >= angle_threshold and (is_pin_bar() or is_marubozu() or is_full_body())
sell_signal = crossunder(fast_ma, slow_ma)
// Calculate stop-loss and target levels
stop_loss_level = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
target_level = close * (1 + target_percent / 100)
// Execute trades based on signals with stop-loss and target
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_signal)
strategy.exit("Exit", "Buy", stop=stop_loss_level, limit=target_level)
// Plot buy/sell signals on chart (optional)
plotshape(series=buy_signal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=sell_signal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
// Plot angle line
hline(angle_threshold, "Angle Threshold", color=color.black, linestyle=hline.style_dashed)