SMA 크로스오버 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-25 16:03:48
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전반적인 설명

이 전략은 단순 이동 평균 (SMA) 의 황금 십자 및 죽은 십자 원칙을 기반으로 설계되었습니다. 전략은 두 개의 SMA를 사용합니다. 즉 빠른 SMA와 느린 SMA. 빠른 SMA가 아래에서 느린 SMA 위에 넘을 때 구매 신호가 생성됩니다. 빠른 SMA가 위에서 느린 SMA 아래에 넘을 때 판매 신호가 생성됩니다.

전략 논리

이 전략은 주로 두 개의 SMA 지표 라인에 의존한다. 빠른 SMA는 짧은 기간을 가지고 있으며 가격 변화를 더 빨리 포착할 수 있다. 느린 SMA는 더 긴 기간을 가지고 있으며 약간의 소음을 필터링할 수 있다. 빠른 SMA가 밑에서 느린 SMA 위에 넘어가면 단기 상승 속도가 더 빨라지고 구매 신호를 생성한다는 것을 나타낸다. 빠른 SMA가 위에서 느린 SMA 아래에 넘어가면 단기 하락 속도가 더 빨라지고 판매 신호를 생성한다는 것을 나타낸다.

다른 SMA 기간 매개 변수를 설정함으로써 전략 매개 변수는 다른 시장 환경에 적응하기 위해 어느 정도 조정 될 수 있습니다. 동시에 전략은 역사 데이터에 대한 전략 매개 변수를 테스트하기위한 역 테스트 시간 범위를 설정 할 수 있습니다.

이점 분석

간단한 논리로 잘 알려진 SMA 지표를 사용합니다.
높은 적응력을 가진 사용자 정의 가능한 SMA 기간 매개 변수
역 테스트 시간 범위는 매개 변수 최적화를 위해 설정할 수 있습니다
신호를 생성하기 위해 크로스오버를 사용하면 특정 필터링 효과가 있으며 잘못된 거래를 줄일 수 있습니다.

위험 분석

SMA 자체는 지연 효과를 가지고 있으며 단기 기회를 놓칠 수 있습니다.
트렌드의 추진력을 결정할 수 없으므로 신호 생성 효과는 불안정 할 수 있습니다.
잘못된 SMA 기간 매개 변수 설정은 잘못된 신호를 증가시킬 것입니다.

위 위험 요소에 대응하기 위해 다음의 조치를 취할 수 있습니다.

감수성을 향상시키기 위해 SMA 주기를 적절히 단축하십시오.
추세 동력을 결정하기 위해 다른 지표를 포함합니다.
매개 변수 최적화 도구를 사용하여 최적의 매개 변수 조합을 찾아

최적화 방향

단일 손실을 제어하기 위해 중지 손실 전략을 추가
위치 관리 메커니즘 추가
다른 기술 지표와 결합
동적 파라미터 최적화를 달성하기 위해 기계 학습 알고리즘을 추가

요약

이것은 트렌드를 따르는 전형적인 전략이다. 이중 이동 평균 크로스오버의 간단한 원리를 적용함으로써 매개 변수를 적절하게 설정하면 좋은 추적 결과를 얻을 수 있다. 그러나 SMA 자체는 특정 지연 효과를 가지고 있으며 트렌드의 추진력을 결정할 수 없다. 따라서 실제 응용에서는 다른 보조 도구를 도입하여 지표 조합을 형성하고 자동화된 매개 변수 최적화 및 위험 통제 수단으로 보완하여 전략을 꾸준히 수익성있게 할 필요가 있다.

/*backtest
start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2023-12-18 19:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//strategy(title="MA Cross Entry & Exit w/Date Range", overlay=true, initial_capital=10000, currency='USD')

strategy(title="SMA Cross Entry & Exit Strategy", overlay=true)

// Credit goes to this developer for the "Date Range Code"
// https://www.tradingview.com/script/62hUcP6O-How-To-Set-Backtest-Date-Range/


// === GENERAL INPUTS ===
// short ma
maFastSource   = input(defval = open, title = "Fast MA Source")
maFastLength   = input(defval = 36, title = "Fast MA Period", minval = 1)
// long ma
maSlowSource   = input(defval = open , title = "Slow MA Source")
maSlowLength   = input(defval = 46, title = "Slow MA Period", minval = 1)

// === SERIES SETUP ===
// a couple of ma's..
maFast = sma(maFastSource, maFastLength)
maSlow = sma(maSlowSource, maSlowLength)


// === PLOTTING ===
fast = plot(maFast, title = "Fast MA", color = red, linewidth = 2, style = line, transp = 30)
slow = plot(maSlow, title = "Slow MA", color = green, linewidth = 2, style = line, transp = 30)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 9, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear  = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2017)
ToMonth   = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2017)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"

// === LOGIC ===
//enterLong = crossover(maFast, maSlow)
//exitLong = crossover(maSlow, maFast)
enterLong = crossover(maSlow, maFast)
exitLong = crossover(maFast, maSlow)


// Entry //
strategy.entry(id="Long Entry", long=true, when=window() and enterLong)
strategy.entry(id="Short Entry", long=false, when=window() and exitLong)

// === FILL ====

fill(fast, slow, color = maFast > maSlow ? green : red)

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