Strategi persilangan rata-rata bergerak yang mengikuti tren
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini menggunakan forks dan deadlines dari moving average sederhana untuk menilai dan, sebagai gantinya, untuk menangkap waktu yang tepat untuk mengubah tren pasar. Lakukan lebih banyak ketika melewati rata-rata jangka panjang di atas rata-rata jangka pendek, dan kosongkan ketika melewati rata-rata jangka panjang di bawah rata-rata jangka pendek, merupakan strategi pelacakan tren yang khas.
Pengertian
Perhitungan rata-rata bergerak sederhana 10 hari SMA pendek dan SMA sederhana 30 hari SMA panjang
Ketika SMA pendek menembus SMA panjang, menghasilkan sinyal beli
Ketika short SMA menembus long SMA, menghasilkan sinyal jual
RSI lebih besar dari 50 untuk menghasilkan sinyal beli, kurang dari 50 untuk menghasilkan sinyal jual, untuk menghindari false breakout
Dengan ATR Stop Loss, Stop Stop Mobile Tracking
Strategi ini terutama menggunakan persimpangan dua rata-rata bergerak sebagai entry timing, untuk menentukan titik perubahan tren. Rata-rata jangka pendek dapat lebih cepat mencerminkan perubahan harga, rata-rata jangka panjang memberikan dukungan dan resistensi. Ketika rata-rata jangka pendek melewati rata-rata jangka panjang, berarti harga mulai naik, maka lakukan lebih banyak; Ketika rata-rata jangka pendek melewati rata-rata jangka panjang, berarti harga mulai turun, maka lakukan lebih banyak.
Analisis Keunggulan
Mudah dioperasikan, mudah dipelajari
Mengikuti tren pasar, menangkap titik balik pasar tepat waktu
Garis silang adalah metode klasik dan efektif untuk menentukan tren
Stop loss yang masuk akal, mengurangi kerugian pada segmen individu
Indikator RSI dapat secara efektif memfilter terobosan palsu, mengurangi risiko perdagangan
Tidak perlu memprediksi pasar yang akan datang, hanya mengikuti tren yang akan menghasilkan keuntungan
Analisis risiko
Garis paralel dapat menimbulkan sinyal yang salah dan dapat menyebabkan kerugian yang tidak perlu.
Keterlambatan garis lurus ganda, tidak dapat menangkap titik balik tren tepat waktu
Mengikuti tren secara membabi buta dapat memperbesar kerugian, dan perlu mengontrol ukuran posisi dengan tepat.
Tidak ada filter yang memfilter kejang-kejang, mudah dipenjarakan
Pengaturan parameter yang tidak tepat akan meningkatkan frekuensi perdagangan dan menurunkan tingkat keuntungan
Risiko dapat dikurangi dengan memilih kombinasi parameter yang tepat, memperkenalkan indikator penyaringan lainnya, dan mengendalikan ukuran posisi dengan tepat.
Arah optimasi
Optimalkan parameter moving average untuk meningkatkan akurasi sinyal
Menambahkan penilaian indikator lain, seperti MACD, Brinline, dan lain-lain, untuk meningkatkan peluang strategi
Mengurangi volatilitas perdagangan dengan menggunakan indikator trend judging
Mengoptimalkan strategi stop loss, mengurangi kerugian tunggal, dan memperluas keuntungan tunggal
Pengelolaan dana yang optimal, posisi yang berbeda dalam situasi yang berbeda
Membuat strategi perdagangan yang berbeda untuk menghadapi tren dan gejolak
Dengan menguji kombinasi parameter yang berbeda, memperkenalkan indikator tambahan untuk menilai tren dan sinyal penyaringan, terus mengoptimalkan strategi stop loss dan stop loss, dapat terus meningkatkan kinerja strategi.
Meringkaskan
Strategi ini menggunakan sistem lintas garis rata-rata bergerak klasik untuk menentukan titik perputaran tren harga, sangat cocok untuk belajar pemula. Namun, ada beberapa kelemahan yang perlu diperhatikan, seperti mudah menghasilkan sinyal yang salah, penundaan pengidentifikasian titik perputaran tren, dll. Dengan terus-menerus menguji dan mengoptimalkan parameter pengaturan, memperkenalkan indikator penilaian lainnya, dapat meningkatkan stabilitas dan profitabilitas strategi.
/*backtest
start: 2022-10-17 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Glenn234
//@version=5
strategy("MA cross strategy", shorttitle="macs", overlay=true)
// Create indicator's
shortSMA = ta.sma(close, 10)
longSMA = ta.sma(close, 30)
rsi = ta.rsi(close, 14)
atr = ta.atr(14)
// Crossover conditions
longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA)
// trade conditions
if (longCondition)
stopLoss = low - atr * 2
takeProfit = high + atr * 2
strategy.entry("long", strategy.long, when = rsi > 50)
strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
if (shortCondition)
stopLoss = high + atr * 2
takeProfit = low - atr * 2
strategy.entry("short", strategy.short, when = rsi < 50)
strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)
// Plot SMA to chart
plot(shortSMA, color=color.red, title="Short SMA")
plot(longSMA, color=color.green, title="Long SMA")