Stratégie de croisement à double moyenne mobile


Date de création: 2024-01-19 14:13:07 Dernière modification: 2024-01-19 14:13:07
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Stratégie de croisement à double moyenne mobile

Aperçu

La stratégie de croisement de deux moyennes mobiles est une stratégie de négociation quantitative courante. Elle utilise le croisement de moyennes mobiles rapides et moyennes mobiles lentes comme signal d’achat et de vente. Elle génère un signal d’achat lorsque la moyenne mobile rapide traverse la moyenne mobile lente d’en bas; elle génère un signal de vente lorsque la moyenne mobile rapide traverse la moyenne mobile lente d’en haut.

Principe de stratégie

La logique centrale de cette stratégie est de calculer deux ensembles de moyennes mobiles, un groupe de moyennes mobiles rapides avec un paramètre de 10 jours et un autre groupe de moyennes mobiles lentes avec un paramètre de 30 jours. Les moyennes mobiles rapides sont plus rapides pour répondre aux variations de prix, tandis que les moyennes mobiles lentes sont plus capables de refléter les tendances à long terme.

La stratégie implique à la fois un arrêt de perte et un blocage. Le blocage est défini pour s’arrêter lorsque le prix est inférieur à un certain pourcentage du prix d’achat; le blocage est défini pour s’arrêter lorsque le prix est supérieur à un certain pourcentage du prix d’achat.

Analyse des avantages

La stratégie de croisement de deux moyennes mobiles présente les avantages suivants:

  1. Le concept est simple, facile à comprendre et à mettre en œuvre.

  2. Les paramètres de la moyenne rapide et lente peuvent être personnalisés pour s’adapter à différents marchés.

  3. Il contient également des paramètres de stop-loss et de stop-loss qui limitent les pertes.

  4. Les résultats obtenus dans les villes tendances et les villes intermédiaires sont bons.

Analyse des risques

Les stratégies de croisement de deux moyennes mobiles présentent également les risques suivants:

  1. Le risque de fausse rupture, de perte de valeur, est possible lorsque les deux moyennes se croisent.

  2. Les paramètres de stop-loss et de stop-loss mal définis peuvent entraîner des pertes excessives ou une diminution des bénéfices escomptés;

  3. Le gouvernement a décidé de ne pas tenir compte des facteurs fondamentaux et de s’appuyer uniquement sur des indicateurs techniques.

La réponse:

  1. Les signaux de filtrage, combinés à d’autres indicateurs techniques;

  2. tester et optimiser les paramètres de l’arrêt de perte;

  3. Une analyse combinée à une analyse fondamentale.

Direction d’optimisation

Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:

  1. Test des combinaisons de moyennes de différents paramètres pour trouver le paramètre optimal;

  2. L’augmentation des indicateurs de confirmation des prix pour éviter les faux-bénéfices;

  3. Le système d’arrêt-perte a été modifié pour optimiser l’amplitude de l’arrêt.

  4. Optimisation des indicateurs tels que les changements de volume de transactions et de chiffre d’affaires.

Résumer

La stratégie de croisement de deux moyennes mobiles est une stratégie de trading quantitatif simple et pratique dans l’ensemble. Elle est facile à comprendre et à mettre en œuvre, elle permet d’obtenir des gains stables et s’applique à la plupart des environnements de marché.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-01-12 00:00:00
end: 2024-01-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Moving Average Crossover", overlay=true)

// Define input parameters
fast_length = input(10, title="Fast MA Length")
slow_length = input(30, title="Slow MA Length")
stop_loss_percent = input(1.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1)
take_profit_percent = input(2.0, title="Take Profit (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1)

// Calculate moving averages
fast_ma = sma(close, fast_length)
slow_ma = sma(close, slow_length)

// Entry conditions
long_condition = crossover(fast_ma, slow_ma)
short_condition = crossunder(fast_ma, slow_ma)

// Plot moving averages on the chart
plot(fast_ma, title="Fast MA", color=color.blue)
plot(slow_ma, title="Slow MA", color=color.red)

// Strategy orders
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_condition)

// Set stop loss and take profit levels
stop_loss_price = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
take_profit_price = close * (1 + take_profit_percent / 100)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", stop=stop_loss_price, limit=take_profit_price)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short", stop=take_profit_price, limit=stop_loss_price)