Stratégie de suivi intelligente à double moyenne mobile
ChaoZhang
Aperçu
La stratégie de suivi intelligent en ligne biuniversale utilise des indicateurs en ligne biuniversale pour suivre les tendances des prix à court et à moyen terme, en formant une aide visuelle à travers les changements de couleur et de largeur de ligne, pour aider les traders à déterminer intuitivement l’évolution du marché et à établir des positions vides en conséquence. La stratégie utilise des paramètres personnalisés qui permettent une grande flexibilité et convient aux fonds privés de placement et aux fonds de couverture ayant une certaine base technique pour les transactions programmées.
Principe de stratégie
Le cœur de la stratégie de suivi intelligent bi-équilibrage réside dans la génération de signaux de transaction à l’aide de moyennes mobiles rapides et moyennes mobiles lentes. Plus précisément, les moyennes mobiles rapides suivent les variations de prix à court terme, tandis que les moyennes mobiles lentes reflètent les tendances à moyen et à long terme.
Analyse des avantages
Le plus grand avantage de la stratégie de suivi intelligent en ligne biuniversale réside dans la combinaison d’indicateurs en ligne biuniversale et d’aides visuelles en couleurs pour juger de la tendance du marché, dont l’opération est simple et claire. Deuxièmement, les paramètres de la stratégie sont personnalisables et les utilisateurs peuvent les ajuster en fonction de leurs préférences de trading et de l’environnement du marché, ce qui permet un suivi et des transactions en direct efficaces.
Analyse des risques
Bien que les avantages de la stratégie de suivi intelligent de la bi-parité soient évidents, il existe également des risques potentiels. La bi-parité est très sensible aux variations de prix et est susceptible de générer de faux signaux conduisant à des transactions excessives. De plus, bien que les paramètres personnalisés soient flexibles, ils augmentent la difficulté de réglage.
Direction d’optimisation
Les stratégies de suivi intelligent en ligne biuniversale peuvent être optimisées de plusieurs façons. Premièrement, des signaux de désinformation filtrés par des indicateurs supplémentaires peuvent être introduits, tels que les indicateurs KDJ pour juger les surachats et les surventeurs, et les MACD pour juger le retrait des bénéfices. Deuxièmement, la création de modèles d’optimisation des paramètres aide les utilisateurs à choisir la meilleure combinaison de paramètres. Troisièmement, l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique pour prédire les variations de prix et aider les stratégies de suivi en ligne biuniversale à déterminer la direction.
Résumer
Dans l’ensemble, la stratégie de suivi intelligent à double équilibre est une stratégie de trading programmée à haute fréquence, évidente et simple. Elle intègre habilement les indicateurs à double équilibre et les jugements visuels couleur pour tirer profit des fluctuations de prix à court terme. La stratégie est également hautement personnalisable et convient aux investisseurs et aux fonds qui ont une base de trading quantifiée pour l’optimisation de la stratégie et l’ajustement des paramètres.
/*backtest
start: 2022-12-13 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © Julien_Eche
//@version=5
strategy("Smart MA Strategy", shorttitle="Smart MA Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=20)
// Input parameters
base_ma_length = input.int(50, title="Base MA Length")
ma_type = input.string("SMA", title="MA Type", options=["SMA", "WMA", "EMA"])
color_choice = input.string("Composite", title="Color Option", options=["Crossover", "Direction", "Composite"])
fast_length = input.int(10, title="Fast MA Length", group="For Crossover Color Option")
slow_length = input.int(30, title="Slow MA Length", group="For Crossover Color Option")
// Start and end date inputs
start_year = input.int(1975, title="Start Year", group="Date Range")
start_month = input.int(1, title="Start Month", group="Date Range")
start_day = input.int(1, title="Start Day", group="Date Range")
end_year = input.int(2099, title="End Year", group="Date Range")
end_month = input.int(12, title="End Month", group="Date Range")
end_day = input.int(31, title="End Day", group="Date Range")
// Calculate the selected MAs
fast_ma = ta.sma(close, fast_length)
slow_ma = ta.sma(close, slow_length)
// Calculate the base MA with the specified length
base_ma = ta.sma(close, base_ma_length)
// Determine if the base MA is increasing or decreasing
base_ma_increasing = base_ma > base_ma[1]
// Define the color for the base MA based on the selected option
base_ma_color = color_choice == "Direction" ? (base_ma_increasing ? color.teal : color.red) : color_choice == "Crossover" ? (fast_ma > slow_ma ? color.teal : color.red) : color_choice == "Composite" ? (base_ma_increasing and fast_ma > slow_ma ? color.teal : not base_ma_increasing and fast_ma < slow_ma ? color.red : color.gray) : color.gray
// Plot the base MA with the specified color and linewidth
plot(base_ma, title="Base MA", color=base_ma_color, style=plot.style_line, linewidth=2)
// Define the start and end timestamps
start_date = timestamp(start_year, start_month, start_day, 0, 0)
end_date = timestamp(end_year, end_month, end_day, 23, 59)
// Filter strategy signals based on date
in_date_range = time >= start_date and time <= end_date
// Strategy conditions for each option
if (color_choice == "Composite" and in_date_range)
if (base_ma_increasing and fast_ma > slow_ma)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (not base_ma_increasing and fast_ma < slow_ma)
strategy.close("Buy")
if (color_choice == "Crossover" and in_date_range)
if (fast_ma > slow_ma)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (fast_ma < slow_ma)
strategy.close("Buy")
if (color_choice == "Direction" and in_date_range)
if (base_ma_increasing)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (not base_ma_increasing)
strategy.close("Buy")