Strategi Perdagangan Rata-rata Bergerak Ganda

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-01-19 14:10:38
Tag:

Gambaran umum

Dual Moving Average Trading Strategy adalah strategi perdagangan kuantitatif yang umum. Strategi ini menggunakan dua moving average dengan periode waktu yang berbeda untuk menghasilkan sinyal perdagangan berdasarkan crossover mereka. Secara khusus, ketika moving average jangka pendek melintasi di atas moving average jangka panjang, itu dianggap sebagai sinyal beli; ketika moving average jangka pendek melintasi di bawah moving average jangka panjang, itu dianggap sebagai sinyal jual.

Prinsip

Prinsip inti dari strategi ini adalah: rata-rata bergerak jangka pendek mencerminkan tren jangka pendek harga aset, dan rata-rata bergerak jangka panjang mencerminkan tren jangka panjang harga aset. Ketika garis jangka pendek melintasi di atas garis jangka panjang, itu menunjukkan bahwa tren jangka pendek telah berubah menjadi naik, pada saat ini Anda dapat membeli. Ketika garis jangka pendek melintasi di bawah garis jangka panjang, itu menunjukkan bahwa tren jangka pendek telah berubah menjadi turun, pada saat ini Anda dapat menjual. Ikuti tren, menangkap titik balik tren harga.

Secara khusus, strategi mendefinisikan dua rata-rata bergerak: rata-rata bergerak jangka pendek 5 hari untuk menangkap tren harga jangka pendek; dan rata-rata bergerak jangka panjang 15 hari untuk menilai tren harga jangka panjang.

Analisis Keuntungan

Dibandingkan dengan strategi lain, strategi rata-rata bergerak ganda memiliki keuntungan berikut:

Mudah dioperasikan, mudah dipahami dan diterapkan, cocok untuk pemula perdagangan kuantitatif.
Ikuti tren, hindari mengejar alasan dasar dari tren pasar yang kompleks.
Pengaturan parameter yang fleksibel, periode rata-rata bergerak dapat disesuaikan untuk menyesuaikan dengan lingkungan pasar yang berbeda.
Efektif menyaring kebisingan pasar, menangkap titik balik dari tren jangka panjang dan pendek.
Frekuensi perdagangan yang dapat disesuaikan untuk mengurangi biaya transaksi dan kerugian slippage.

Analisis Risiko

Strategi rata-rata bergerak ganda juga memiliki beberapa risiko, terutama termasuk:

Hal ini dapat menghasilkan sinyal palsu karena rata-rata bergerak pada dasarnya adalah sinyal tertinggal.
Membutuhkan untuk memantau dua rata-rata bergerak secara bersamaan, penyesuaian parameter dan tes efek yang kompleks.
Tidak bisa menangani skenario dengan fluktuasi harga yang dramatis dengan baik, mudah menghentikan kerugian.
Frekuensi perdagangan mungkin terlalu tinggi atau terlalu rendah, parameter perlu dioptimalkan.
Efeknya sangat berkorelasi dengan kondisi pasar, kinerja yang buruk selama pasar beruang secara keseluruhan.

Solusi:

Gabungkan dengan indikator lain untuk menyaring sinyal.
Mengoptimalkan parameter rata-rata bergerak dan kinerja tes.
Tetapkan rentang stop loss yang tepat.
Sesuaikan parameter rata-rata bergerak untuk mengoptimalkan frekuensi perdagangan.
Sesuaikan parameter di bawah kondisi pasar yang berbeda.

Arahan Optimasi

Strategi dapat dioptimalkan dalam arah berikut:

Gabungkan dengan indikator lain seperti MACD, KDJ untuk menyaring sinyal palsu.
Memperkenalkan rata-rata bergerak adaptif, menyesuaikan parameter secara dinamis berdasarkan volatilitas pasar untuk meningkatkan ketahanan.
Mengoptimalkan parameter rata-rata bergerak untuk menemukan kombinasi terbaik dan meningkatkan kinerja strategi.
Tambahkan mekanisme stop loss untuk membatasi kerugian dan meningkatkan kontrol risiko.
Kombinasi dari beberapa kerangka waktu, memanfaatkan sinyal dari garis harian dan mingguan untuk meningkatkan stabilitas.
Pergantian keadaan Markov, gunakan parameter yang berbeda di bawah kondisi pasar yang berbeda untuk meningkatkan kemampuan beradaptasi.

Ringkasan

Secara umum, strategi perdagangan rata-rata bergerak ganda cukup efektif dan stabil. Prinsip perdagangan sederhana untuk dipahami dan diimplementasikan, parameternya fleksibel untuk beradaptasi dengan tren pasar. Sementara itu ada beberapa keterbatasan seperti menghasilkan sinyal palsu dan kesulitan dalam menangani fluktuasi pasar yang drastis. Ini dapat ditangani dengan memperkenalkan alat lain dan pengoptimalan parameter. Secara keseluruhan, ini adalah strategi praktis yang cocok untuk pemula perdagangan kuantitatif untuk belajar dan berlatih.

//@version=3
strategy("CS: 2 Moving Averages Script - Strategy (Testing)", overlay=true)

// === GENERAL INPUTS ===
// short ma
ma1Source   = input(defval = close, title = "MA 1 Source")
ma1Length   = input(defval = 5, title = "MA 1 Period", minval = 1)
// long ma
ma2Source   = input(defval = close, title = "MA 2 Source")
ma2Length   = input(defval = 15, title = "MA 2 Period", minval = 1)

// === SERIES SETUP ===
/// a couple of ma's..
ma1 = ema(ma1Source, ma1Length)
ma2 = ema(ma2Source, ma2Length)

// === PLOTTING ===
fast = plot(ma1, title = "MA 1", color = red, linewidth = 2, style = line, transp = 30)
slow = plot(ma2, title = "MA 2", color = green, linewidth = 2, style = line, transp = 30)

// === LOGIC ===
enterLong = crossover(ma1, ma2)
exitLong = crossover(ma2, ma1)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear  = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2012)
ToMonth   = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2012)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true // create function "within window of time"

// Entry //
strategy.entry(id="Long Entry", long=true, when=enterLong and window())
strategy.entry(id="Short Entry", long=false, when=exitLong and window())

Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi