Stratégie quantitative croisée de la moyenne mobile

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-03-28 16:55:42 Je vous en prie.
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Résumé

La stratégie quantitative de croisement des moyennes mobiles est une stratégie de trading quantitative qui génère des signaux d'achat et de vente basés sur les signaux de croisement de deux moyennes mobiles avec des périodes différentes. Cette stratégie utilise une moyenne mobile simple (SMA) de 9 jours et de 20 jours. Un signal d'achat est généré lorsque la moyenne mobile à court terme (9 jours) traverse au-dessus de la moyenne mobile à long terme (20 jours), et un signal de vente est généré lorsque la moyenne mobile à court terme traverse en dessous de la moyenne mobile à long terme.

Principes de stratégie

Le noyau de cette stratégie est d'utiliser les signaux croisés des moyennes mobiles avec des périodes différentes pour capturer les points tournants des tendances du marché.

  1. Calculer les moyennes mobiles simples de 9 et 20 jours.
  2. Déterminez si la moyenne mobile à court terme (9 jours) dépasse la moyenne mobile à long terme (20 jours). Si c'est le cas, définissez la variable crossoverCondition sur true, indiquant que la condition d'achat est remplie.
  3. Déterminez si le prix de clôture actuel est supérieur au prix d'ouverture et supérieur à la moyenne mobile sur 9 jours.
  4. Si les deux conditions crossoverCondition et buySignal sont vraies, exécutez l'opération d'achat et réinitialisez la condition crossoverCondition à faux pour éviter des achats répétés.
  5. Déterminez si la moyenne mobile à court terme (9 jours) est inférieure à la moyenne mobile à long terme (20 jours).
  6. Si le prix de clôture actuel est inférieur à la moyenne mobile à 9 jours, exécuter l'opération de vente.

Grâce aux étapes ci-dessus, la stratégie peut acheter sur la première bougie haussière après que la moyenne mobile à court terme ait franchi la moyenne mobile à long terme, et vendre sur la première bougie baissière après que la moyenne mobile à court terme ait franchi la moyenne mobile à long terme, réalisant ainsi une ouverture et une fermeture de position opportunes aux points de basculement de la tendance.

Analyse des avantages

La stratégie quantitative croisée des moyennes mobiles présente les avantages suivants:

  1. Logique simple: la stratégie est basée sur les signaux croisés des moyennes mobiles, avec une logique claire et facile à comprendre et à mettre en œuvre.
  2. Une grande adaptabilité: en ajustant les paramètres périodiques des moyennes mobiles, il peut s'adapter à différents marchés et instruments de négociation.
  3. Suivi des tendances: les moyennes mobiles peuvent suivre efficacement les tendances du marché, permettant à la stratégie de négocier dans la direction de la tendance principale.
  4. Contrôle des risques: sur la base des croisements des moyennes mobiles, la stratégie confirme davantage le signal en évaluant la tendance actuelle de la bougie, évitant dans une certaine mesure les faux signaux.

Analyse des risques

Bien que la stratégie quantitative croisée des moyennes mobiles présente certains avantages, elle comporte toujours les risques suivants:

  1. Décalage: les moyennes mobiles sont des indicateurs de retard.
  2. Marché instable: Dans un marché instable, les moyennes mobiles à court et à long terme peuvent fréquemment se croiser, ce qui entraîne la génération de plus de signaux de trading et une augmentation des coûts de trading.
  3. Risque de paramètre: les différents environnements de marché et les différents instruments de négociation peuvent exiger des paramètres de moyenne mobile de période différents.

Pour lutter contre les risques susmentionnés, les mesures suivantes peuvent être prises:

  1. Mettre en place d'autres indicateurs techniques ou conditions de filtrage des signaux, tels que le volume des transactions et la volatilité, pour améliorer la qualité des signaux.
  2. Pour les marchés instables, envisagez d'introduire des mécanismes de stop-loss ou de filtrage afin de réduire les coûts causés par des transactions fréquentes.
  3. Pour différents marchés et instruments, effectuer une optimisation des paramètres et un ajustement adaptatif pour améliorer la robustesse de la stratégie.

Directions d'optimisation

  1. Optimisation des paramètres: Optimiser les paramètres périodiques des moyennes mobiles pour trouver la combinaison de paramètres la plus adaptée au marché actuel et améliorer les performances de la stratégie.

  2. Filtrage des signaux: sur la base des croisements des moyennes mobiles, introduire d'autres indicateurs ou conditions techniques, tels que le MACD et le RSI, pour effectuer une confirmation secondaire des signaux de négociation et améliorer la fiabilité des signaux.

  3. Gestion de position: ajuster dynamiquement la taille de la position en fonction de facteurs tels que la force de la tendance et la volatilité du marché.

  4. Stop-loss et take-profit: introduire des mécanismes raisonnables de stop-loss et take-profit pour contrôler l'exposition au risque d'une seule transaction tout en laissant courir les bénéfices afin d'améliorer les rendements de la stratégie.

  5. Couverture à court terme: envisager d'ajouter des signaux de contre-tendance à la stratégie pour détenir simultanément des positions longues et courtes, couvrir le risque de marché et améliorer la stabilité de la stratégie.

Les orientations d'optimisation ci-dessus peuvent aider à améliorer les performances de la stratégie, mais la mise en œuvre spécifique doit encore être ajustée et testée en fonction de la situation réelle.

Résumé

La stratégie quantitative de croisement des moyennes mobiles est une stratégie simple et efficace de suivi des tendances qui capture les changements dans les tendances du marché à travers des signaux croisés de moyennes mobiles avec des périodes différentes.


/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
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*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © ZeroHeroTrading

//@version=5
strategy("Simple 9/20 Crossover", overlay=true)

// Define moving averages
ma9 = ta.sma(close, 9)
ma20 = ta.sma(close, 20)

// Set persistent variable to keep track of crossover condition
var bool crossoverCondition = false

// 9 MA crosses above 20 MA
// Set crossover condition to true
if ta.crossover(ma9, ma20)
    crossoverCondition := true

// 9 MA crosses under 20 MA
// Reset crossover condition to false
if ta.crossunder(ma9, ma20)
    crossoverCondition := false   

// Set buy and sell signals
buySignal = crossoverCondition and close > open and close > ma9
sellSignal = close < ma9

// Execute trades based on signals
if (buySignal)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    // Avoid repeat entries by resetting crossover condition to false
    crossoverCondition := false

if (sellSignal)
    strategy.close("Long")

// Plot moving averages on the chart
plot(ma9, color=color.blue)
plot(ma20, color=color.red)


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