Strategi perdagangan kuantitatif berdasarkan rata-rata pergerakan
ChaoZhang
Ringkasan
Strategi moving average crossover adalah strategi perdagangan kuantitatif yang didasarkan pada moving average. Strategi ini menghasilkan sinyal perdagangan yang menghasilkan keuntungan dengan menghitung harga rata-rata sekuritas dalam jangka waktu tertentu, menggunakan crossover harga moving average.
Prinsip Strategi
Strategi ini terutama menggunakan persilangan rata-rata bergerak cepat dan rata-rata bergerak lambat untuk menilai tren harga dan menghasilkan sinyal perdagangan. Secara khusus, menggunakan rata-rata bergerak dari dua panjang periode yang berbeda, seperti garis 10 hari dan garis 20 hari.
Ketika rata-rata bergerak cepat dari arah bawah menembus rata-rata bergerak lambat, dianggap bahwa pasar berubah dari turun ke turun, menghasilkan sinyal beli. Ketika rata-rata bergerak cepat dari arah atas jatuh dari rata-rata bergerak lambat, dianggap bahwa pasar berubah dari turun ke turun, menghasilkan sinyal jual.
Dengan menangkap titik-titik perubahan tren harga, strategi ini dapat dibeli saat kondisi berubah, dan dijual saat kondisi berubah, dan menghasilkan keuntungan.
Analisis Keunggulan
Strategi ini memiliki keuntungan sebagai berikut:
- Konsep sederhana, mudah dipahami dan diterapkan
- Parameter yang sangat disesuaikan, seperti periode rata-rata bergerak
- Hasil pengamatan yang lebih baik, terutama untuk situasi tren
- Dapat diintegrasikan dengan Stop Loss Logic, mengendalikan risiko
Analisis risiko
Strategi ini juga memiliki risiko sebagai berikut:
- Dalam hal ini, ada kemungkinan terjadi kesalahan sinyal dan over-trading.
- Dibutuhkan debug parameter, kombinasi parameter yang berbeda dapat memberikan hasil yang berbeda
- Tidak mempertimbangkan biaya transaksi dan slippage, efek disk mungkin lebih lemah dari pengukuran ulang
- Ada keterlambatan waktu yang mungkin melewatkan kesempatan untuk membalikkan harga dengan cepat.
Risiko ini dapat diminimalkan dengan optimasi yang tepat.
Arah optimasi
Strategi ini dapat dioptimalkan dari beberapa arah:
- Dalam kombinasi dengan indikator lain, seperti indikator energi kuantitatif, indikator getaran, dan lain-lain, untuk menghindari kesalahan perdagangan dalam penjumlahan
- Menambahkan Adaptive Moving Average untuk memungkinkan perubahan parameter periodik secara dinamis dan lebih baik untuk melacak harga
- Mengoptimalkan parameter periodik dari moving average, mencari kombinasi parameter yang optimal
- Menetapkan persyaratan untuk masuk kembali dan menghindari transaksi yang sering terjadi
- Mempertimbangkan biaya transaksi dan slippage yang sebenarnya, dan menyesuaikan stop loss
Dengan optimasi di atas, Anda dapat meningkatkan efektivitas strategi secara signifikan.
Meringkaskan
Strategi crossover rata-rata bergerak secara keseluruhan adalah strategi perdagangan kuantitatif yang mudah dipelajari dan diterapkan. Ini menggunakan prinsip crossover rata-rata harga untuk menilai tren pasar dan menghasilkan sinyal perdagangan dengan mudah dan intuitif.
/*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"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © HPotter
// Simple SMA strategy
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors
//@version=4
strategy(title="Simple SMA Strategy Backtest", shorttitle="SMA Backtest", precision=6, overlay=true)
Resolution = input(title="Resolution", type=input.resolution, defval="D")
Source = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
xSeries = security(syminfo.tickerid, Resolution, Source)
Length = input(title="Length", type=input.integer, defval=14, minval=2)
TriggerPrice = input(title="Trigger Price", type=input.source, defval=close)
TakeProfit = input(50, title="Take Profit", step=0.01)
StopLoss = input(20, title="Stop Loss", step=0.01)
UseTPSL = input(title="Use Take\Stop", type=input.bool, defval=false)
BarColors = input(title="Painting bars", type=input.bool, defval=true)
ShowLine = input(title="Show Line", type=input.bool, defval=true)
UseAlerts = input(title="Use Alerts", type=input.bool, defval=false)
reverse = input(title="Trade Reverse", type=input.bool, defval=false)
pos = 0
xSMA = sma(xSeries, Length)
pos := iff(TriggerPrice > xSMA, 1,
iff(TriggerPrice < xSMA, -1, nz(pos[1], 0)))
nRes = ShowLine ? xSMA : na
alertcondition(UseAlerts == true and pos != pos[1] and pos == 1, title='Signal Buy', message='Strategy to change to BUY')
alertcondition(UseAlerts == true and pos != pos[1] and pos == -1, title='Signal Sell', message='Strategy to change to SELL')
alertcondition(UseAlerts == true and pos != pos[1] and pos == 0, title='FLAT', message='Strategy get out from position')
possig =iff(pos[1] != pos,
iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos)), 0)
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (UseTPSL)
strategy.close("Long", when = high > strategy.position_avg_price + TakeProfit, comment = "close buy take profit")
strategy.close("Long", when = low < strategy.position_avg_price - StopLoss, comment = "close buy stop loss")
strategy.close("Short", when = low < strategy.position_avg_price - TakeProfit, comment = "close buy take profit")
strategy.close("Short", when = high > strategy.position_avg_price + StopLoss, comment = "close buy stop loss")
nColor = BarColors ? strategy.position_avg_price != 0 and pos == 1 ? color.green :strategy.position_avg_price != 0 and pos == -1 ? color.red : color.blue : na
barcolor(nColor)
plot(nRes, title='SMA', color=#00ffaa, linewidth=2, style=plot.style_line)