ChaoZhang
개요
이 전략은 빠른 이동 평균과 느린 이동 평균의 골드 포크를 계산하여 진출과 출퇴근 시간을 판단한다. 빠른 선이 아래에서 느린 선을 통과할 때, 더 많이 하고, 빠른 선이 위에서 아래에서 느린 선을 통과할 때, 공백을 만든다.
전략 원칙
이 전략은 주로 이동 평균의 황금 叉死叉 원칙에 기초한다. 3 길이의 빠른 이동 평균과 266 길이의 느린 이동 평균을 계산한다. 빠른 선이 아래에서 느린 선을 통과하면 구매 신호가 발생하고 빠른 선이 위에서 아래에서 느린 선을 통과하면 판매 신호가 발생한다. 신호를 수신한 후 세 번째 K 선이 출장 위탁한다.
이 전략은 추세를 판단하는 데 기초하고 있으며, 가격이 상승할 때, 단기 이동 평균은 더 빨리 지상으로 이동하고, 가격이 하락할 때, 단기 이동 평균은 더 빨리 지하으로 이동한다. 따라서, 단기 패스트 라인과 장기 슬롬 라인 사이에 교차가 발생한다.
우위 분석
이 전략의 가장 큰 장점은, 다양한 길이의 주기의 이동 평균을 계산하고, 그들 사이의 금색 포크 사망 포크 관계를 사용하여 트렌드 전환점을 판단한다는 것입니다. 단일 이동 평균과 같은 지표에 비해 가격 전환을 더 정확하게 포착 할 수 있습니다.
첫째, 빠른 이동 평균은 가격 변화를 더 민감하게 포착할 수 있고, 느린 이동 평균은 파동 소음의 역할을 하며, 트렌드 방향을 효과적으로 식별할 수 있다. 두 개의 평행선은 서로 협력하여 사용되며, 잘못된 신호를 발생시키지 않는다.
두 번째로, 이 전략은 지연 입문 방식을 채택하고 있는데, 이는 신호가 생성된 후 세 번째 K 라인을 입문하는 것이다. 이것은 평평선 흔들림으로 인해 발생하는 잘못된 거래를 더욱 피할 수 있다.
또한, 변수 선택은 합리적으로 간단하며, 단지 두 개의 이동 평균에 의존하여 판단을 완료 할 수 있으며, 복잡한 지표를 계산할 필요가 없으며, 과도한 최적화의 가능성을 감소시킵니다.
위험 분석
이 전략은 명백한 결점이나 위험은 없지만, 실 디스크를 사용할 때는 몇 가지 주의가 필요합니다:
첫째, 이동 평균의 추세에 의존하여 평가하는 지표는 다른 지표에 의해 판단되는 입학 기회를 놓칠 수 있습니다.
둘째, 강한 추세에서, 가격은 긴 시간 동안 빠른 선 위에 또는 아래에 작동 할 수 있습니다. 이 경우 긴 시간 동안 신호를 생성하지 않는 상황이 발생합니다. 빠른 선이 가격에 더 가깝게하도록 파라미터를 조정해야합니다.
다시 말하지만, 지표 파라미터는 100% 신뢰할 수 없으며, 다양한 품종과 주기에서 최적의 파라미터는 달라질 수 있습니다. 실판 피드백에 따라 지속적으로 테스트 및 최적화가 필요합니다.
마지막으로, 거래자 수와 스톱로스 및 스톱포트를 정확하게 평가하여 손실이 너무 커지거나 조기에 중단되는 것을 피해야합니다.
최적화 방향
이 전략에는 몇 가지 주요 개선방향이 있습니다.
첫 번째, 금 포크 사다리 동시에, 다른 보조 지표의 판단 논리를 추가하는 것을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, RSI 지표가 과매매 과매매를 표시할 때 거래 신호를 추가로 확인합니다.
둘째, 매개 변수 최적화는 매우 중요합니다. 주기, 거래 품종과 같은 요소를 종합적으로 고려할 수 있으며, 역사 회귀 및 실제 디스크를 모의하는 방법을 통해 매개 변수를 지속적으로 테스트하고 조정하여 전략을 시장 환경에 더 적합하게 할 수 있습니다.
셋째, 진입방법을 최적화한다. 간단한 3K 라인 진입 이외에, 뒤처진 N 루트 K 라인 진입, 가격차기 진입, 새 고고 새 낮은 진입을 돌파하는 등의 방법을 연구할 수 있다. 구체적인 상황은 품종과 주기적으로 미세 조정된다.
마지막으로, 손실을 막는 방법을 개선하는 것도 중요합니다. 변동률 ATR 지표와 결합하여 실시간으로 중지 손실을 조정할 수 있습니다. 또한, 이동 손실, 분량 중지 등의 방법이 고려할 가치가 있습니다. 이것들은 전략 수익률을 크게 향상시킬 것입니다.
요약하다
이 전략은 이동 평균 금형 사다리 사다리 가격의 미래 방향을 판단하는 고전적 원리를 적용하여 합리적인 매개 변수를 설정하여 거래 신호를 생성하고, 지연 입점과 손해 중지 방법을 적용하여 위험을 제어하는 간단한 실용적인 정량 거래 전략입니다. 지표 매개 변수를 최적화하고, 지표 시스템을 개선하고, 입점 출구 논리를 조정하는 등 여러 가지 측면에서 추가 개선 가능성이 있습니다.
/*backtest
start: 2023-11-13 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Cruzamento de Médias Móveis", overlay=true)
// Definir os parâmetros da estratégia
length_fast = 3
length_slow = 266
price = close
take_profit = 10000.0
stop_loss = 2000.0
// Calcular as médias móveis
fast_ma = vwma(price, length_fast)
slow_ma = sma(price, length_slow)
// Definir as condições de entrada
buy_signal = crossover(fast_ma, slow_ma)
sell_signal = crossunder(fast_ma, slow_ma)
// Enviar ordens de negociação com base nas condições de entrada
if (buy_signal[3]) // Verifica se o sinal de compra ocorreu 3 velas atrás
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.exit("Sell", "Buy", profit=take_profit, loss=stop_loss)
if (sell_signal[3]) // Verifica se o sinal de venda ocorreu 3 velas atrás
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Cover", "Sell", profit=take_profit, loss=stop_loss)
// Plotar as médias móveis no gráfico
plot(fast_ma, color=color.rgb(238, 0, 0))
plot(slow_ma, color=color.rgb(0, 132, 240))