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移動平均のクロスオーバー戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン, 日付: 2023-12-06 16:58:20
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概要

移動平均のクロスオーバーに基づいたトレンドフォロー戦略である.異なる期間の2つの移動平均を使用する.短い期間の移動平均がより長い期間の移動平均を超えると,それは長い.短い期間の移動平均がより長い期間の移動平均を下回ると,それは短い.これは典型的なトレンドフォロー戦略である.

戦略の論理

この戦略は20期間の移動平均と50期間の移動平均を使用します.まず,これらの2つの移動平均を計算し,その後,それらの間のクロスオーバーポイントを特定して取引信号を生成します. 20期間の移動平均が50期間の移動平均を超えると,購入信号を生成します. 20期間の移動平均が50期間の移動平均を下回ると,販売信号を生成します. したがって,この戦略の基本的な論理は,市場のトレンドのターニングポイントを決定するために,2つの移動平均間のクロスオーバーを追跡することです.

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戦略 の 利点

この戦略には以下の利点があります.

  1. シンプルで明確な操作論理,理解し実行しやすい
  2. 市場動向の転換点を確実に把握する
  3. ストップ・ロスを設定し,単一の取引リスクを適切に制御するために利益を取ります

戦略 の リスク

この戦略にはいくつかのリスクもあります:

  1. 市場が明確なトレンドがない場合,より多くの誤った信号
  2. 市場騒音を効果的にフィルタリングできず,罠にかかったりします
  3. ストップ・ロストと利益利益率は,すべての製品に適していない可能性があります,最適化が必要です

対策:

  1. 偽信号をフィルタリングするために移動平均期を最適化
  2. フィルタリングのための他の指標を追加
  3. ストップ・ロストとテイク・プロフィートのパラメータをテストし最適化します

オプティマイゼーションの方向性

戦略は以下の側面で最適化できます.

  1. 最適なパラメータ組み合わせを見つけるために移動平均期間の最適化
  2. フィルター信号に取引量などの指標を追加
  3. 特定の製品でストップ・ロスをテストし,最適化し,利益率を上げます
  4. 固定ストップ損失を変化させ,ダイナミックに利益を取ります.
  5. 自動で最適なパラメータを見つけるために機械学習アルゴリズムを追加します

概要

一般的には,これはシンプルで効果的なトレンドフォロー戦略である.移動平均クロスオーバーを使用してトレンドターニングポイントを捕捉し,ストップ損失と利益を取ることでリスクを制御する.この戦略はトレンド判断に高い要求がない投資家に適している.パラメータとモデルに対するさらなる最適化は,より良い戦略パフォーマンスをもたらす.

]

/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 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/
// © danielfepardo

//@version=5

strategy("QUANT", overlay=true)
lenght1 = input(20)
lenght2 = input(50)


ema1 = ta.ema(close, lenght1)
ema2 = ta.ema(close, lenght2)
plot(ema1, color=color.black)
plot(ema2, color=color.red)

long = ta.crossover(ema1, ema2)

SL = 0.004
TP = 0.007

if long == true
    strategy.entry("Compra Call", strategy.long)
longstop=strategy.position_avg_price*(1-SL)
longprofit=strategy.position_avg_price*(1+TP)
strategy.exit("Venta Call", stop=longstop, limit=longprofit)

short = ta.crossover(ema2, ema1)

if short == true
    strategy.entry("Compra Put", strategy.short)
shortstop=strategy.position_avg_price*(1+SL)
shortprofit=strategy.position_avg_price*(1-TP)
strategy.exit("Venta Put", stop=shortstop, limit=shortprofit)
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