Stratégie simple de la Croix d'or et de la Croix de la mort à moyenne mobile


Date de création: 2023-11-14 16:17:16 Dernière modification: 2023-11-14 16:17:16
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Stratégie simple de la Croix d’or et de la Croix de la mort à moyenne mobile

Aperçu

La stratégie est basée sur des moyennes mobiles simples (SMA) de plusieurs périodes de temps différentes pour juger de la tendance des marchés et émettre un signal d’achat et de vente. La stratégie utilise les lignes de 20, 50, 100 et 200 jours.

Principe de stratégie

La logique centrale de cette stratégie est basée sur les points suivants:

  1. Calculer les SMA de différentes périodes, y compris les lignes de 20 jours, 50 jours, 100 jours et 200 jours.

  2. Il est nécessaire de déterminer le croisement entre le SMA à court terme (ligne de 20 jours) et le SMA à long terme (ligne de 50 jours, 100 jours, 200 jours).

  3. Lorsque la ligne 20 traverse la ligne 50, faites plus; lorsque la ligne 20 traverse la ligne 50, faites moins.

  4. Dans le même temps, les lignes de 50 jours, 100 jours et 200 jours doivent satisfaire à la logique de jugement de la grande tendance, à savoir que les SMA de plus longue période doivent être situées au-dessus des SMA de plus courte période.

  5. Priorité des signaux d’entrée: ligne 20 et ligne 50 > ligne 20 et ligne 100 > ligne 20 et ligne 200

  6. Le signal de sortie est de nouveau passé de la ligne 20 à la ligne 50.

La stratégie repose principalement sur la croisée des lignes SMA pour déterminer la direction de la tendance. Dans le marché haussier, le port d’un SMA à court terme est un signal de fourche, indiquant que le marché peut entrer dans la tendance; dans le marché baissier, le port d’un SMA à court terme est un signal de fourche, indiquant que le marché peut entrer dans la correction. De plus, le SMA à plus longue période est supérieur au SMA à plus courte période.

Avantages stratégiques

Cette stratégie présente les avantages suivants:

  1. Les idées stratégiques sont simples, claires, faciles à comprendre et à mettre en œuvre.

  2. L’utilisation d’une moyenne mobile de l’indice SMA permet de filtrer le bruit du marché et d’identifier les tendances plus efficacement que l’EMA.

  3. L’utilisation d’une combinaison de SMA à périodes de temps multiples permet d’améliorer la fiabilité du signal.

  4. La priorité des signaux d’entrée doit être raisonnable pour éviter une entrée prématurée.

  5. Vous pouvez personnaliser les cycles et les couleurs de votre SMA et optimiser les stratégies.

  6. Il peut être utilisé dans plusieurs périodes de temps et s’adapte à différents styles de trading.

  7. Le système de croisement SMA est extrêmement précis et efficace pour juger les tendances du marché boursier.

Risque stratégique

La stratégie présente également les risques suivants:

  1. En cas de tremblement de terre, les signaux croisés SMA sont fréquents et peuvent générer de nombreux signaux erronés.

  2. Les cycles SMA fixes ne peuvent pas s’adapter aux changements du marché et devraient être combinés avec des paramètres SMA optimisés pour la tendance et la volatilité.

  3. Le moment d’entrée ne peut pas être déterminé uniquement par le croisement SMA, mais devrait être associé à d’autres indicateurs tels que le jugement auxiliaire du MACD.

  4. Les SMA sont en retard par nature et doivent être optimisés à l’avance pour l’entrée ou l’utilisation d’une liste de prix limitée.

  5. La stratégie exige une gestion rigoureuse des fonds de trading et une stricte observance de la logique de stop loss.

  6. L’impact des coûts de transaction sur la rentabilité stratégique doit être pleinement pris en compte.

Optimisation de la stratégie

Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:

  1. Optimisation des paramètres cycliques SMA, différents paramètres cycliques s’appliquent à différentes conditions de marché et peuvent être combinés à l’optimisation dynamique ATR.

  2. L’ajout d’autres indices comme le MACD, le RSI et d’autres pour aider à filtrer le moment d’entrée.

  3. L’ajout de logiques de jugement de tendance, comme l’ADX, pour éviter les erreurs de trading sur les marchés en choc.

  4. Optimisation de l’arrêt des pertes, selon l’ATR ou le suivi des pertes.

  5. Optimisation de la gestion des positions, adaptation de chaque position en fonction de la dynamique de la taille des fonds.

  6. Tester l’effet des paramètres de différentes variétés et ajuster le cycle SMA en fonction des caractéristiques.

  7. Les tendances macro-cycliques doivent être combinées dans plusieurs périodes de temps.

Résumer

Dans l’ensemble, la stratégie de la SMA Gold Fork Dead Fork, qui utilise un simple système de croisement des moyennes mobiles pour déterminer la direction de la tendance, est très fiable et convient à la plupart des traders. Cependant, elle présente elle-même des problèmes de retard et de faux signaux. Nous devrions continuer à perfectionner la stratégie en optimisant les opportunités d’entrée, les arrêts de perte, la gestion des positions, etc., afin qu’elle puisse être rentable dans différents environnements de marché.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-10-14 00:00:00
end: 2023-11-13 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © xyzdesign1989
//@version=5
strategy("SMA crossover buy/sell [SCSM_Algo]", overlay=true, margin_long=3000, margin_short=3000)


BuyCond = ta.crossover(ta.sma(close, 20), ta.sma(close, 50)) and ta.sma(close, 20) > ta.sma(close, 50) and  ta.sma(close, 50) > ta.sma(close, 100) and  ta.sma(close, 100) > ta.sma(close, 200) or (ta.crossover(ta.sma(close, 20), ta.sma(close, 100)) and ta.sma(close, 20) > ta.sma(close, 50))
if (BuyCond)
    strategy.entry("SCSM 🤲 Buy", strategy.long)

SellCond = ta.crossunder(ta.sma(close, 20), ta.sma(close, 50))
if (SellCond)
    strategy.entry("الحمد للہ،Sell", strategy.short)

ma(source, length, type) =>
    type == "SMA" ? ta.sma(source, length) :
     type == "EMA" ? ta.ema(source, length) :
     type == "SMMA (RMA)" ? ta.rma(source, length) :
     type == "WMA" ? ta.wma(source, length) :
     type == "VWMA" ? ta.vwma(source, length) :
     na

show_ma1   = input(true   , "MA №1", inline="MA #1")
ma1_type   = input.string("SMA"  , ""     , inline="MA #1", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
ma1_source = input(close  , ""     , inline="MA #1")
ma1_length = input.int(20     , ""     , inline="MA #1", minval=1)
ma1_color  = input(#0929f6, ""     , inline="MA #1")
ma1 = ma(ma1_source, ma1_length, ma1_type)
plot(show_ma1 ? ma1 : na, color = ma1_color, title="MA №1")

show_ma2   = input(true   , "MA №2", inline="MA #2")
ma2_type   = input.string("SMA"  , ""     , inline="MA #2", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
ma2_source = input(close  , ""     , inline="MA #2")
ma2_length = input.int(50     , ""     , inline="MA #2", minval=1)
ma2_color  = input(#00fb04, ""     , inline="MA #2")
ma2 = ma(ma2_source, ma2_length, ma2_type)
plot(show_ma2 ? ma2 : na, color = ma2_color, title="MA №2")

show_ma3   = input(true   , "MA №3", inline="MA #3")
ma3_type   = input.string("SMA"  , ""     , inline="MA #3", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
ma3_source = input(close  , ""     , inline="MA #3")
ma3_length = input.int(100    , ""     , inline="MA #3", minval=1)
ma3_color  = input(#131313, ""     , inline="MA #3")
ma3 = ma(ma3_source, ma3_length, ma3_type)
plot(show_ma3 ? ma3 : na, color = ma3_color, title="MA №3")

show_ma4   = input(true   , "MA №4", inline="MA #4")
ma4_type   = input.string("SMA"  , ""     , inline="MA #4", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
ma4_source = input(close  , ""     , inline="MA #4")
ma4_length = input.int(200    , ""     , inline="MA #4", minval=1)
ma4_color  = input(#f60c0c, ""     , inline="MA #4")
ma4 = ma(ma4_source, ma4_length, ma4_type)
plot(show_ma4 ? ma4 : na, color = ma4_color, title="MA №4")