移動平均クロスオーバートレンドフォロー戦略
作成日:
2023-12-06 16:58:20
最終変更日:
2023-12-06 16:58:20
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ChaoZhang
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概要
この戦略は,移動平均の交差に基づくトレンド追跡戦略である.これは,2つの異なる周期の指数移動平均を使用し,短周期移動平均の上に長周期移動平均を横切るときに多行し,短周期移動平均の下の長周期移動平均を横切るときに空行し,典型的なトレンド追跡戦略である.
戦略原則
この戦略は20周期と50周期の2つの移動平均を使用している. まず,この2つの移動平均を計算し,その交差点を取引シグナルとして探している. 20周期移動平均の上に50周期移動平均を穿越すると,買いのシグナルが生じ,20周期移動平均の下の50周期移動平均を穿越すると,売り出しシグナルが生じます.
取引シグナルが生成された後,この戦略は,固定されたストップ・ロスの幅とストップ・ロスの幅に従って注文する.例えば,購入後に0.4%のストップと0.7%のストップを設定する.販売後に0.4%のストップと0.7%のストップを設定する.ストップ・ロスの幅を設定することで,単一の取引のリスクと利益を制御する.
戦略的優位性
この戦略の利点は以下の通りです.
- 操作ロジックはシンプルで明快で,理解し,実行しやすい.
- 市場トレンドの転換点を 確実に捉える
- ストップ・ロスト・ストップが設定され,単一取引のリスクをコントロールできます.
戦略リスク
この戦略にはいくつかのリスクがあります.
- 市場が明らかにトレンドしていないとき,より多くの誤信号が生じる
- 市場からの騒音を効率的にフィルターできず, 閉じ込められやすい
- 設定したストップ・ロープ幅は,すべての品種に適していない可能性があり,最適化が必要です.
対策として
- 移動平均の周期を最適化し,誤信号をフィルターする
- 他の指標と組み合わせたフィルタリング
- テストし,停止停止パラメータを最適化
最適化の方向
この戦略は以下の点で最適化できます.
- 移動平均の周期を最適化して,最適なパラメータの組み合わせを見つける
- 取引量の増加などの指標をフィルターする信号
- 特定の品種でテストし,止損止幅を最適化
- 固定ストップを動的ストップに変更します.
- 機械学習などのアルゴリズムを追加し,最適なパラメータを自動的に探す
要約する
この戦略は全体的にシンプルで効果的なトレンド追跡戦略である. Caughtは移動平均を交差して市場のトレンドの転向を判断し,ストップ・ストップ・コントロールのリスクを設定している. この戦略は,トレンド判断の要求が低い投資家に適している.パラメータとモデルのさらなる最適化により,より良い戦略効果を得ることができる.
]
ストラテジーソースコード
/*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)