Stratégie de croisement de moyennes mobiles doubles MA, SMA

MA SMA
Date de création: 2024-05-28 10:53:02 Dernière modification: 2024-05-28 10:53:02
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Stratégie de croisement de moyennes mobiles doubles MA, SMA

Aperçu

La stratégie utilise deux moyennes mobiles (MA) de différentes périodes pour générer un signal de transaction. Lorsque la MA courte traverse la MA longue de bas en haut, elle génère un signal d’achat; et lorsque la MA courte traverse la MA longue de haut en bas, elle génère un signal de vente. L’idée principale de la stratégie est d’utiliser les caractéristiques de suivi de la tendance de la MA pour capturer les changements de tendance à travers la croisée des MA et ainsi effectuer des transactions.

Principe de stratégie

  1. Calculer une moyenne mobile de deux périodes différentes (MA), l’une étant la MA à court terme et l’autre la MA à long terme.
  2. Lorsque la MA courte traverse la MA longue de bas en haut, cela indique qu’une tendance à la hausse peut se former et générer un signal d’achat.
  3. Lorsque la courte MA traverse la longue MA de haut en bas, cela indique qu’une tendance baissière peut se former et générer un signal de vente.
  4. Opérer en fonction des signaux d’achat et de vente, ouvrir une position en plus lorsqu’un signal d’achat apparaît et ouvrir une position vide lorsqu’un signal de vente apparaît.

Avantages stratégiques

  1. Simple et compréhensible: la logique de la stratégie est claire, facile à comprendre et à mettre en œuvre.
  2. Suivi des tendances: capture des changements de tendances par le biais de la croisée des MA, afin de mieux s’adapter aux différentes tendances du marché.
  3. Flexibilité des paramètres: il est possible d’ajuster les paramètres périodiques des MA à court et à long terme en fonction des différents marchés et des différentes périodes de temps afin d’optimiser la performance de la stratégie.

Risque stratégique

  1. Marché en tremblement de terre: Dans les marchés en tremblement de terre, les croisements fréquents de l’AM peuvent entraîner de nombreux faux signaux, ce qui entraîne une plus grande perte de transactions.
  2. Délai de tendance: la MA est un indicateur de retard, de sorte que la stratégie peut manquer une partie des bénéfices au début d’une inversion de tendance.
  3. Optimisation des paramètres: les paramètres modifiés peuvent avoir un impact significatif sur la performance de la stratégie. L’optimisation des paramètres nécessite une grande quantité de données historiques et de ressources de calcul.

Orientation de l’optimisation de la stratégie

  1. Ajout d’un filtre de tendance: après que le signal de la crosse MA a été généré, il est possible d’effectuer une deuxième confirmation avec d’autres indicateurs de tendance (tels que MACD, DMI, etc.) pour filtrer certains signaux faux.
  2. Optimiser le stop loss: définir un stop loss raisonnable pour minimiser les pertes en cas de retard de la tendance et faire courir les bénéfices.
  3. Optimisation des paramètres dynamiques: Adaptez dynamiquement les paramètres de la période MA en fonction des différentes conditions du marché pour les adapter aux caractéristiques du marché actuel.
  4. Combinaison avec d’autres signaux: le signal de croisement de la MA est combiné avec d’autres indicateurs techniques (comme le RSI, les bandes de Brin, etc.) pour former un signal de négociation plus fiable.

Résumer

La stratégie de croisement bi-équilibré est une stratégie de suivi de tendance simple et facile à utiliser qui capture les changements de tendance par la croisement de deux MA de différentes périodes. La stratégie a l’avantage d’être logiquement claire, claire et adaptée aux marchés en tendance.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-05-22 00:00:00
end: 2024-05-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Combined Strategy", overlay=true)

// Moving Averages Length Inputs
short_length = input.int(20, "Short MA Length")
long_length = input.int(50, "Long MA Length")

// Moving Averages
ma_short = ta.sma(close, short_length)
ma_long = ta.sma(close, long_length)

// Buy Condition (Moving Average Crossover)
buy_condition = ta.crossover(ma_short, ma_long)
plotshape(series=buy_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)

// Sell Condition (Moving Average Crossover)
sell_condition = ta.crossunder(ma_short, ma_long)
plotshape(series=sell_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)

// Strategy Entry and Exit
if (buy_condition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell_condition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Debug statements
if (buy_condition)
    label.new(x=bar_index, y=low, text="Buy Signal", color=color.green, style=label.style_label_up)

if (sell_condition)
    label.new(x=bar_index, y=high, text="Sell Signal", color=color.red, style=label.style_label_down)