Une stratégie de double équilibre

Aperçu

Cette stratégie est basée sur le principe de la bi-équilibre. Lorsque la moyenne à court terme est sur la moyenne à long terme, faites plus; lorsque la moyenne à court terme est sur la moyenne à long terme, faites moins. La stratégie est simple à comprendre et convient aux débutants.

Principe de stratégie

La stratégie est basée sur deux indicateurs de moyenne, sma (close, 14) et sma (close, 28).

Définissez d’abord la moyenne longue et courte:

short_ma = sma(close, 14)
long_ma = sma(close, 28)

Le match se déroulera selon les critères suivants:

longCondition = crossover(short_ma, long_ma)
shortCondition = crossunder(short_ma, long_ma)

Il est important de faire plus lorsque vous portez une moyenne à long terme sur une moyenne à court terme:

strategy.entry("Buy", strategy.long, when = longCondition) 

Lorsque la courte moyenne est inférieure à la moyenne à long terme:

strategy.close_all(when = shortCondition)

Le principe de la stratégie est simple, il utilise des forks doubles et équilibrés pour juger, avec une certaine capacité de suivi de la tendance.

Analyse des avantages

• Les stratégies sont simples et faciles à comprendre, même pour les débutants.
• Il existe une certaine capacité de suivi des tendances en utilisant une ligne moyenne pour déterminer les tendances.
• Période moyenne personnalisable, paramètres de stratégie optimisés
• Un point de rupture réglable pour contrôler les pertes individuelles

Analyse des risques

• Les stratégies bi-parallèles sont sensibles aux fluctuations du marché et peuvent entraîner de nombreuses transactions à perte.
• La ligne moyenne est en retard et risque de manquer le point de basculement
• Les positions établies à proximité d’un point de jonction sont facilement emprisonnées.
• Il faut optimiser les paramètres de la périodicité moyenne, les effets de différentes périodes peuvent varier.
• Il n’est pas possible de s’arrêter rapidement lorsque la tendance change violemment.

Direction d’optimisation

Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:

1. Optimiser les paramètres de périodes moyennes pour trouver la meilleure combinaison de paramètres

Il est possible d’essayer différentes périodes de moyenne courte et longue pour trouver la combinaison optimale. Par exemple, le test de comparaison des paramètres (5, 10), (10, 20) et (20, 60).

1. Augmentation des conditions de filtrage pour éviter les faux signaux

Il est possible d’ajouter des conditions de filtrage telles que le volume de transactions et les écarts de prix au croisement de la ligne moyenne, afin d’éviter une survente des transactions dans un marché en crise.

1. Augmentation des stratégies de réduction des pertes

Il est possible de contrôler les pertes individuelles en définissant des points de rupture ou en utilisant la ligne moyenne comme ligne de rupture.

1. Combiné avec d’autres indicateurs

Il est possible d’ajouter des indicateurs auxiliaires tels que le MACD, le KDJ et d’autres pour effectuer des transactions combinées afin d’améliorer l’efficacité de la stratégie.

1. Optimisation des points d’entrée

Trouver de meilleurs points d’entrée à proximité de la moyenne, plutôt que d’établir une position à proximité de la moyenne. Par exemple, entrer à des points éloignés de la moyenne.

Résumer

Le concept de la stratégie de double équilibre est simple et facile à utiliser pour les débutants. Cependant, la stratégie est sensible aux fluctuations du marché et il existe un certain risque de perte.

||

Overview

This strategy is designed based on the golden cross and death cross of dual moving averages. It goes long when the short period moving average crosses above the long period moving average, and closes position when the short period moving average crosses below the long period moving average. The strategy is simple and easy to understand, suitable for beginners to learn.

Strategy Logic

The strategy is mainly based on the sma(close, 14) and sma(close, 28) indicators.

First define the short and long moving averages:

short_ma = sma(close, 14)  
long_ma = sma(close, 28)

Then determine entry and exit based on golden cross and death cross:

longCondition = crossover(short_ma, long_ma)
shortCondition = crossunder(short_ma, long_ma) 

Go long when the short MA crosses above the long MA:

strategy.entry("Buy", strategy.long, when = longCondition)

Close position when the short MA crosses below the long MA:

strategy.close_all(when = shortCondition) 

The logic is simple and clear, utilizing the crossovers of dual MAs to determine entries and exits. It has some trend following capacity.

Advantage Analysis

• Simple logic, easy for beginners to use
• Utilizes MA crossovers to determine trends
• Customizable MA periods for parameter optimization
• Allows stop loss to control single trade loss

Risk Analysis

• Sensitive to market fluctuation, may generate multiple losing trades
• Lagging nature of MAs, may miss price reversal points
• Prone to being trapped near MA crossover points
• Need to optimize MA periods, different periods may lead to different results
• Unable to quickly cut loss when trend changes violently

Optimization Directions

The strategy can be optimized in the following aspects:

1. Optimize MA periods to find the best combination

Test different short and long MA periods, such as (5, 10), (10, 20), (20, 60) etc to find the optimal combination.

1. Add filters to avoid false signals

Add filters like trading volume, price gap etc. near MA crossovers to avoid excessive trades in ranging markets.

1. Incorporate stop loss

Set stop loss price or use MA as stop loss line to control single trade loss.

1. Combine with other indicators

Add auxiliary indicators like MACD, KDJ etc. to improve strategy performance.

1. Optimize entry points

Find better entry points near MAs instead of entering right at the crossover. For example, enter on MA divergence points.

Summary

The dual MA strategy is simple for beginners to use. But it is sensitive to market fluctuations and has risks of losses. We can improve it by optimizing parameters, adding filters, incorporating stop loss, combining other indicators etc. It can perform well in strong trends but should be used with caution or proper stop loss in ranging markets.
[/trans]