Estrategia de seguimiento de tendencias basada en cruces de medias móviles


Fecha de creación: 2024-03-01 10:59:03 Última modificación: 2024-03-01 10:59:03
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Estrategia de seguimiento de tendencias basada en cruces de medias móviles

Descripción general

Esta estrategia permite el seguimiento de las tendencias mediante el cálculo de promedios móviles de diferentes períodos y la configuración de sus cruces como señales de compra y venta. La lógica central es el uso de promedios móviles de períodos más cortos para seguir el giro de tendencias de períodos más largos.

Principio de estrategia

  1. Calcular el promedio móvil de 200 y 100 ciclos
  2. Cuando se cruza la media móvil de 200 ciclos en la media móvil de 100 ciclos, hacer más
  3. Cuando se cruza la media móvil de 100 períodos por debajo de la media móvil de 200 períodos, la posición de plus se estabiliza
  4. Cuando el promedio de movimiento de 100 períodos debajo del promedio de movimiento de 200 períodos, hacer un vacío
  5. Cuando se cruza la media móvil de 200 períodos en una media móvil de 100 períodos, la posición vacía

La lógica detrás de la configuración de las señales de negociación anteriores es que las medias móviles de corto plazo responden más rápidamente a los cambios de precios y reflejan las tendencias más recientes; las medias móviles de largo plazo reflejan mejor la tendencia general y filtran el ruido. Cuando las medias móviles de corto plazo atraviesan las medias móviles de largo plazo, indica que la tendencia ha cambiado, por lo que se configura una señal de negociación.

Análisis de las ventajas estratégicas

  1. La estrategia es clara, sencilla, fácil de entender y ejecutar
  2. La combinación de líneas de ciclo largas y cortas es más eficaz para capturar los puntos de inflexión de la tendencia
  3. No hay necesidad de predecir la dirección de los precios, sólo seguir la tendencia de cambio, reduciendo la tasa de error
  4. Se puede adaptar a diferentes entornos de mercado optimizando el ciclo de las medias móviles

Análisis estratégico de riesgos y soluciones

  1. Cuando la fluctuación de la tendencia es grande, puede producirse una serie de señales erróneas que causan pérdidas. La solución es ajustar adecuadamente el parámetro de ciclo de la media móvil.
  2. Cuando los eventos repentinos causan una rápida reversión, las estrategias de medias móviles simples no pueden responder a tiempo y son susceptibles de pérdidas. La solución es agregar indicadores de juicio adicionales, como el indicador de aumento.
  3. El número de transacciones puede ser demasiado frecuente, lo que aumenta los costos de transacción y la pérdida de puntos de deslizamiento. La solución es ajustar adecuadamente los parámetros de ciclo de la media móvil y reducir la frecuencia de las transacciones.

Dirección de optimización de la estrategia

  1. Optimización de la combinación de parámetros de la media móvil para adaptarse a más situaciones de mercado
  2. Aumentar los indicadores de filtración para evitar señales erróneas, como volumen de transacciones, MACD, etc.
  3. Aumentar las estrategias de stop loss y control de las pérdidas individuales
  4. Optimización de la combinación de parámetros para encontrar el parámetro óptimo

Resumir

Esta estrategia es una estrategia típica de seguimiento de tendencias. Sus ventajas son su simplicidad y facilidad de comprensión, su facilidad de operación y su adaptabilidad a varios entornos de mercado mediante el ajuste de los parámetros. Sus desventajas son su falta de sensibilidad a los eventos inesperados y su propensión a generar señales erróneas. En general, esta estrategia es clara y es una de las estrategias de entrada a la negociación cuantitativa.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-02-23 00:00:00
end: 2024-02-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MA Crossover Strategy", overlay=true)

// Функция для получения скользящего среднего на заданном таймфрейме
getMA(source, length, timeframe) =>
    request.security(syminfo.tickerid, timeframe, ta.sma(source, length))

// Вычисляем 200-периодное и 100-периодное скользящее среднее для текущего таймфрейма
ma200 = getMA(close, 200, "240")
ma100 = getMA(close, 100, "240")

// Открываем позицию Long, если 100-периодное скользящее среднее пересекает 200-периодное сверху вниз
if (ta.crossover(ma100, ma200))
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Закрываем позицию Long, если 100-периодное скользящее среднее пересекает 200-периодное сверху вниз
if (ta.crossunder(ma100, ma200))
    strategy.close("Long")

// Открываем позицию Short, если 100-периодное скользящее среднее пересекает 200-периодное сверху вниз
if (ta.crossunder(ma100, ma200))
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Закрываем позицию Short, если 100-периодное скользящее среднее пересекает 200-периодное снизу вверх
if (ta.crossover(ma100, ma200))
    strategy.close("Short")

// Рисуем линии скользящих средних на графике
plot(ma200, color=color.blue, linewidth=2, title="200 MA")
plot(ma100, color=color.red, linewidth=2, title="100 MA")