Stratégie de croisement de moyenne mobile avec stop-loss et take-profit

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-12-21 15:52:57 La date est fixée à
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Résumé

Cette stratégie calcule les moyennes mobiles de différentes périodes, fixe des points de stop-loss et de take-profit pour mettre en œuvre le trading automatisé. Elle va long lorsque la moyenne mobile de courte période dépasse la moyenne mobile de longue période, et va court lorsque la moyenne mobile de courte période dépasse la moyenne mobile de longue période. Pendant ce temps, elle fixe des points de stop-loss et de take-profit pour contrôler les risques.

La logique de la stratégie

Cette stratégie est basée sur le principe de croisement de la moyenne mobile. Elle calcule simultanément les moyennes mobiles simples de 9 jours et de 55 jours. Lorsque la moyenne mobile de 9 jours franchit le seuil supérieur de la moyenne mobile de 55 jours, elle indique que la tendance à court terme s'est inversée à la hausse, donc va long. Lorsque la moyenne mobile de 9 jours franchit le seuil inférieur à la moyenne mobile de 55 jours, elle indique que la tendance à court terme s'est inversée à la baisse, donc va court.

Pendant ce temps, cette stratégie utilise l'indicateur ATR pour définir des points de stop-loss et de take-profit. L'indicateur ATR peut mesurer le degré de volatilité des prix sur le marché. Le point de stop-loss est fixé au prix de clôture moins la valeur ATR, de sorte qu'il peut définir un stop-loss raisonnable en fonction de la volatilité du marché. Le point de take-profit utilise un ratio risque-rendement, qui est défini à 2 ici - take profit = prix de clôture + 2 * valeur ATR.

Les avantages

Il s'agit d'une stratégie de négociation à court terme très simple et pratique qui présente les avantages suivants:

  1. Le principe du croisement des moyennes mobiles est facile à comprendre et à maîtriser;
  2. La combinaison de stop-loss et de take-profit permet de contrôler efficacement les risques et d'améliorer la praticité;
  3. Les paramètres de la moyenne mobile peuvent être ajustés de manière flexible pour s'adapter aux différents environnements du marché;
  4. L'ATR stop-loss peut définir des points de stop-loss basés sur la volatilité du marché, ce qui est assez intelligent;
  5. La définition du ratio risque/rendement peut être ajustée en fonction des préférences personnelles en matière de risque.

Les risques

Cette stratégie comporte également certains risques:

  1. Les signaux croisés de moyenne mobile peuvent avoir de fausses ruptures, ce qui entraîne des transactions erronées;
  2. Les paramètres de stop-loss ou de take-profit inappropriés peuvent augmenter les pertes ou réduire les bénéfices;
  3. Des paramètres de moyenne mobile incorrects peuvent entraîner une fréquence de négociation trop élevée ou des signaux en retard;
  4. Des paramètres ATR incorrects peuvent également rendre les points de stop-loss trop proches ou trop éloignés.

Ces risques peuvent être réduits par l'optimisation des paramètres, un stop-loss strict et une dimensionnement raisonnable des positions.

Optimisation

Cette stratégie peut être encore optimisée:

  1. Utiliser des outils d'optimisation pour trouver la combinaison optimale de paramètres de la moyenne mobile;
  2. Ajouter d'autres indicateurs pour filtrer les signaux de croisement de la moyenne mobile afin d'éviter de fausses ruptures;
  3. Essayez d'autres types de moyennes mobiles, telles que les moyennes mobiles exponentielles, etc.;
  4. Considérez également l'ajout du paramètre ATR à l'optimisation afin de rendre le stop-loss et le take-profit plus intelligents.

Conclusion

La logique générale de cette stratégie est claire et facile à mettre en œuvre, particulièrement adaptée aux débutants. En tant que stratégie de trading de base à court terme, elle présente les avantages d'un fonctionnement simple et d'une optimisation facile. Lorsqu'elle est combinée avec COMPLETE ou d'autres frameworks, elle peut être encore améliorée pour devenir un système de trading quantitatif pratique.


/*backtest
start: 2022-12-14 00:00:00
end: 2023-12-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MA Crossover Strategy with Stop-Loss and Take-Profit", overlay=true)

// Input for selecting the length of the moving averages
maShortLength = input(9, title="Short MA Length")
maLongLength = input(55, title="Long MA Length")

// Input for setting the risk-reward ratio
riskRewardRatio = input(2, title="Risk-Reward Ratio")

// Calculate moving averages
maShort = ta.sma(close, maShortLength)
maLong = ta.sma(close, maLongLength)

// Buy condition: 9-period MA crosses above 55-period MA
buyCondition = ta.crossover(maShort, maLong)

// Sell condition: 9-period MA crosses below 55-period MA
sellCondition = ta.crossunder(maShort, maLong)

// Set stop-loss and take-profit levels
atrValue = ta.atr(14)
stopLossLevel = close - atrValue  // Use ATR for stop-loss (adjust as needed)
takeProfitLevel = close + riskRewardRatio * atrValue  // Risk-reward ratio of 1:2

// Execute buy and sell orders with stop-loss and take-profit
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.exit("Sell", from_entry="Buy", loss=stopLossLevel, profit=takeProfitLevel)

// Plot moving averages on the chart
plot(maShort, color=color.blue, title="Short MA")
plot(maLong, color=color.red, title="Long MA")

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