이동 평균 크로스오버 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-10-17 16:46:57
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전반적인 설명

이 전략은 이동 평균에 기반한 트렌드 추적 전략입니다. 그것은 낮은 위험 트렌드 거래의 트렌드 방향을 결정하기 위해 빠르고 느린 이동 평균의 크로스 오버와 크로스 아더를 사용합니다.

전략 논리

이 전략은 기간 9의 빠른 이동 평균과 기간 21의 느린 이동 평균을 사용한다. 빠른 MA가 느린 MA를 넘을 때, 시장의 상승 추세를 신호하고 긴 지위가 취득된다. 빠른 MA가 느린 MA를 넘을 때, 하락 추세를 신호하고 모든 긴 지위가 폐쇄된다.

특히, 전략은 빠른 MA와 느린 MA의 값을 계산하고 트렌드 방향을 결정하기 위해 그 관계를 비교합니다. 상승 트렌드에서 빠른 MA가 느린 MA 위에 넘어가면 긴 엔트리 신호가 트리거됩니다. 하락 트렌드에서 빠른 MA가 느린 MA 아래에 넘어가면 기존의 긴 포지션을 닫기 위해 출구 신호가 트리거됩니다.

이렇게 하면 빠른 MA와 느린 MA의 크로스오버와 크로스온더는 거래 후 낮은 위험 트렌드에 대한 트렌드 전환을 포착합니다.

장점

트렌드를 결정하는 이동 평균을 사용하여 시장 소음을 필터하고 트렌드 방향을 식별합니다.
빠른 MA는 트렌드 변화를 더 빨리 포착하고 느린 MA는 잘못된 신호를 필터링합니다.
크로스오버를 사용하여 구매하고 크로스온더를 사용하여 판매하면 상위와 하위 판매를 피합니다.
단순하고 명확한 거래 논리, 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다

위험성

이동 평균은 지연을 가지고 있으며 트렌드 전환에 가장 좋은 입점/출구 지점을 놓칠 수 있습니다.
고정된 MA 길이는 다른 시장 순환에 적응할 수 없습니다.
듀얼 MA 전략은 과도한 거래 신호를 생성하고 과잉 조정하는 경향이 있습니다.
거래를 결정하기 위해 MA만을 사용하는 것은 갑작스러운 사건과 손실에 취약합니다.

위험은 매개 변수를 조정하고 필터를 추가하고, 손해를 멈추고/이익을 취함으로써 관리될 수 있습니다.

개선 방향

MA 길이, 크로스오버/크로스오버 임계 등과 같은 다양한 매개 변수 설정을 테스트합니다.
가짜 브레이크를 피하기 위해 필터로 운동 지표를 추가합니다.
트렌드를 결정하는 지표를 추가하여 트렌드 및 범위 시장을 구별합니다.
스톱을 최적화하고 이익을 취하기 위해 변동성 메트릭을 통합하십시오.
매개 변수를 동적으로 최적화하기 위해 기계 학습을 사용

요약

트렌드를 따르는 간단한 전략으로서, 핵심 아이디어는 트렌드 방향을 결정하기 위해 빠르고 느린 MA를 사용하는 것입니다. 장점은 단순성, 명확한 규칙 및 효과적인 트렌드 추적입니다. 단점은 지연, 잘못된 신호 및 과도한 거래입니다. 우리는 매개 변수를 조정하고 시장 조건에 더 잘 적응하기 위해 다른 지표를 추가하여 최적화 할 수 있습니다. 전반적으로, 이중 MA 전략은 양적 거래에 간단하고 신뢰할 수있는 접근 방식을 제공합니다. 지속적인 개선으로 성능이 더욱 향상 될 수 있습니다.

/*backtest
start: 2023-09-01 00:00:00
end: 2023-09-20 23:59:59
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Profitable Crypto Strategy", shorttitle="Profit Strategy", overlay=true)

// Define strategy parameters
fastLength = input.int(9, title="Fast MA Length", minval=1)
slowLength = input.int(21, title="Slow MA Length", minval=1)
stopLossPercent = input.float(1.0, title="Stop Loss %", step=0.1)
takeProfitPercent = input.float(1.0, title="Take Profit %", step=0.1)

// Calculate moving averages
fastMA = ta.sma(close, fastLength)
slowMA = ta.sma(close, slowLength)

// Entry condition: Buy when fast MA crosses above slow MA
longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)
// Exit condition: Sell when fast MA crosses below slow MA
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)

// Plot moving averages on the chart
plot(fastMA, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.orange, title="Slow MA")

// Strategy entry and exit logic
var stopLossPrice = 0.0
var takeProfitPrice = 0.0

if (longCondition)
    stopLossPrice := close * (1.0 - stopLossPercent / 100)
    takeProfitPrice := close * (1.0 + takeProfitPercent / 100)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.close("Long")

// Set stop loss and take profit for open positions
strategy.exit("Stop Loss/Profit", stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)

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