Strategi mengikuti tren berdasarkan perbedaan rata-rata pergerakan
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi ini didasarkan pada indikator rata-rata nilai perbedaan garis, menghasilkan sinyal beli ketika garis cepat melintasi garis lambat, menghasilkan sinyal jual ketika garis cepat melintasi garis lambat, termasuk strategi jenis pelacakan tren. Strategi ini sederhana, jelas, mudah dipahami, cocok untuk operasi garis pendek menengah.
Prinsip Strategi
Strategi ini menghasilkan sinyal perdagangan dengan menghitung selisih EMA rata-rata dua parameter yang berbeda, kemudian menghitung selisih EMA sendiri. Secara khusus, memilih periode periode, menghitung periode / 2 kali siklus EMA sebagai garis cepat, menghitung periode periode EMA sebagai garis lambat, dan perbedaan antara dua EMA membentuk selisih. Kemudian menghitung selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih selisih sel
Strategi ini sederhana dan langsung, untuk menilai tren harga melalui indikator perbedaan dua rata-rata, dan merupakan strategi pelacakan tren yang khas. Efeknya jelas ketika harga berada di pasar tren; Ketika harga bergoyang, akan menghasilkan beberapa sinyal salah.
Analisis Keunggulan Strategi
Strategi ini memiliki keuntungan sebagai berikut:
Strategi yang sederhana, intuitif, mudah dipahami, dan cocok untuk pemula;
Indikator nilai rata-rata rentan terhadap perubahan harga, sehingga dapat secara efektif menangkap perubahan tren;
Lebih sedikit parameter kebijakan, lebih mudah dioptimalkan, dan lebih fleksibel untuk disesuaikan dengan hard disk;
Kombinasi indikator jangka panjang dan pendek yang dapat dikonfigurasi untuk menyesuaikan diri dengan kondisi pasar yang berbeda;
Anda dapat mengkonfigurasi strategi stop loss untuk mengurangi kerugian sesuai dengan preferensi risiko pribadi.
Analisis Risiko Strategi
Strategi ini juga memiliki risiko sebagai berikut:
Tingginya tingkat laporan yang salah dalam situasi gempa membutuhkan bantuan untuk menilai tren skala besar.
Tidak dapat secara efektif menilai titik balik tren, ada beberapa keterlambatan;
Perhatian harus diberikan pada pengoptimalan parameter indikator rata-rata deviasi, untuk mencegah terlalu sensitif atau keterlambatan;
Jumlah transaksi lebih banyak, biaya transaksi mungkin lebih tinggi, perlu mengontrol ukuran posisi.
Solusi yang sesuai adalah sebagai berikut:
Untuk menghindari terjadinya pasar yang bergejolak, pertimbangkan trend besar dengan menggunakan rata-rata jangka panjang.
Menentukan titik jual beli dengan indikator-indikator reversal lainnya untuk mengurangi risiko keterlambatan;
Periksa kombinasi parameter untuk menemukan parameter yang optimal;
Optimalkan strategi stop loss untuk mengurangi kerugian tunggal.
Arah optimasi strategi
Strategi ini dapat dioptimalkan dengan:
Uji kombinasi parameter rata-rata yang berbeda untuk menemukan parameter optimal;
Meningkatkan indikator untuk menilai tren, membedakan tren dan getaran;
Ini akan meningkatkan akurasi dalam menentukan titik jual beli dengan menggunakan indikator reversal.
Optimalkan strategi stop loss untuk mengurangi kerugian.
Pengujian parameter periode yang berbeda dapat meningkatkan stabilitas strategi untuk adaptasi dengan berbagai situasi. Meningkatkan penilaian tren dapat mengurangi misinformasi.
Meringkaskan
Strategi pelacakan tren berdasarkan nilai rata-rata rata-rata jelas dan mudah dimengerti, arah tren harga ditentukan oleh nilai rata-rata rata-rata ganda, merupakan strategi pelacakan tren yang khas. Strategi itu sendiri sangat sederhana, mudah dilaksanakan, cocok untuk operasi garis pendek dan menengah, terutama cocok untuk pemula belajar penelitian. Tetapi strategi juga memiliki risiko tertentu, perlu dikombinasikan dengan metode optimasi untuk mengurangi risiko.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title='Devick', overlay=true)
// Input parameters
period = input(title='Period', defval=21)
// Calculate moving averages
n2ma = 2 * ta.ema(close, math.round(period / 2))
nma = ta.ema(close, period)
diff = n2ma - nma
sqn = math.round(math.sqrt(period))
n2maPrev = 2 * ta.ema(close[1], math.round(period / 2))
nmaPrev = ta.ema(close[1], period)
diffPrev = n2maPrev - nmaPrev
sqnPrev = math.round(math.sqrt(period))
n1 = ta.ema(diff, sqn)
n2 = ta.ema(diffPrev, sqnPrev)
// Determine color based on condition
maColor = n1 > n2 ? color.green : color.red
// Plot moving average
ma = plot(n1, color=maColor, linewidth=2)
// Signals
buySignal = n1 > n2 and n1[1] <= n2[1]
sellSignal = n1 <= n2 and n1[1] > n2[1]
// Plot shapes for signals
plotshape(series=buySignal, title='Buy Signal', style=shape.arrowup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(series=sellSignal, title='Sell Signal', style=shape.arrowdown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)
// Alerts
alertcondition(condition=buySignal, title='Buy Signal', message='Buy Signal Detected')
alertcondition(condition=sellSignal, title='Sell Signal', message='Sell Signal Detected')
// Trading hours
openHour = 16
closeHour = 17
// Open position at 4 pm
openCondition = hour == openHour and minute == 0
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buySignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellSignal)
// Close all positions at 5 pm
closeCondition = hour == closeHour and minute == 0
strategy.close_all(when=closeCondition)