Strategi Rata-rata Pergerakan Crossover Momentum
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini dilakukan dengan menghitung dan memetakan rata-rata bergerak sederhana 14 hari (SMA) dan rata-rata bergerak sederhana 28 hari (SMA), melakukan over jika keduanya menghasilkan Gold Fork, dan melakukan over jika menghasilkan Dead Fork, untuk menangkap pergerakan pasar.
Prinsip Strategi
Indikator inti dari strategi ini adalah SMA 14 dan SMA 28 . Di antaranya, SMA 14 dapat merespons perubahan harga lebih cepat, mencerminkan tren baru-baru ini; Garis SMA 28 lebih tenang, mencerminkan tren jangka menengah . Ketika tren jangka pendek melewati rata-rata jangka panjang, menunjukkan bahwa tren jangka pendek lebih baik daripada tren jangka panjang, dan lebih mampu menangkap pergerakan naik .
Sebuah sinyal perdagangan yang lebih umum adalah sinyal trading yang lebih umum, yang dinilai oleh persilangan garis SMA. Bila dibandingkan dengan indikator SMA tunggal, persilangan SMA ganda menggabungkan informasi dengan jangka waktu yang berbeda, dan menghindari sinyal yang salah.
Analisis Keunggulan
Strategi ini memiliki keuntungan sebagai berikut:
- Operasinya sederhana dan mudah untuk diterapkan.
- Ini adalah salah satu cara yang paling efektif untuk memantau dan mengevaluasi pasar.
- Sinyal ini relatif dapat diandalkan, dikombinasikan dengan informasi jangka pendek dan menengah.
- Adaptif, dapat disesuaikan dengan parameter SMA di pasar.
Analisis risiko
Strategi ini juga memiliki beberapa risiko:
- SMA sendiri memiliki keterlambatan, yang dapat menyebabkan keterlambatan sinyal.
- Tidak mampu menghadapi pasar yang bergejolak, seperti breakout yang cepat.
- Lebih banyak penyambungan dua jalur akan meningkatkan frekuensi dan biaya transaksi.
- Aturan masuk dan keluar lebih sederhana, ada ruang untuk optimasi.
Langkah-langkah pengendalian risiko yang sesuai meliputi: pelepasan stop loss yang tepat, fokus pada pengendalian risiko; penyesuaian parameter siklus SMA sesuai dengan pasar; kombinasi sinyal penyaringan indikator lainnya.
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan dari dimensi berikut:
- Menambahkan kondisi penyaringan untuk menghindari sinyal silang yang salah. Dapat digabungkan dengan volume transaksi, indikator Stoch dan lainnya untuk mengkonfirmasi tren.
- Peningkatan Stop Loss. Peningkatan Stop Loss dapat dilakukan berdasarkan ATR, atau dengan kombinasi Breakthrough Stop Loss.
- Optimalkan parameter siklus SMA. Anda dapat menggunakan SMA adaptif, atau parameter pilihan dinamis melalui metode ML.
- Kombinasi strategi dengan jenis strategi lain, seperti kontrol mundur, trend tracking, dan lain-lain, membentuk strategi kombinasi.
Meringkaskan
Strategi cross-equilibrium momentum dengan menghitung sinyal cross-SMA ganda, secara dinamis menangkap tren perubahan pasar. Strategi ini mudah diterapkan, respon cepat, tetapi juga ada risiko keterlambatan. Di masa depan, dapat dioptimalkan dari aspek konfirmasi sinyal, mekanisme stop-loss, pilihan parameter, dll, atau kombinasi dengan strategi lain, untuk mendapatkan kinerja yang lebih baik.
/*backtest
start: 2023-11-06 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Tu Estrategia", overlay=true)
// Variables de estrategia
var bool longCondition = na
var bool shortCondition = na
// Indicador
emaValue = ta.ema(close, 30)
plotColor = close > open ? color.green : color.red
plot(emaValue, color=plotColor, linewidth=2)
value = 10 * open / close
plotColor2 = close == open ? color.orange : color.blue
plot(value, color=plotColor2, linewidth=2)
// Lógica de la estrategia
longCondition := ta.crossover(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
shortCondition := ta.crossunder(ta.sma(close, 14), ta.sma(close, 28))
// Entradas de estrategia
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
plotColor3 = strategy.position_size > 0 ? color.green :
strategy.position_size < 0 ? color.red :
color.yellow
plot(ta.sma(close, 10), color=plotColor3)