골든 크로스 이동 평균 전략

저자:차오장, 날짜: 2024-01-26 14:23:55
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전반적인 설명

골든 크로스 이동 평균 전략은 이동 평균에 기반한 트렌드를 따르는 전략이다. 그것은 다른 기간의 이동 평균을 계산하여 시장 트렌드 방향을 결정하고 그에 따라 거래 신호를 생성한다. 구체적으로, 그것은 50 일, 100 일, 200 일 이동 평균을 계산한다. 단기 이동 평균이 장기 이동 평균을 넘을 때 구매 신호가 생성된다. 단기 이동 평균이 장기 이동 평균을 넘을 때 판매 신호가 생성된다.

전략 논리

이 전략의 핵심 신호는 이동 평균의 황금 십자에서 나온다. 이른바 황금 십자 (golden cross) 는 단기 이동 평균이 장기 이동 평균 위에 넘어가고 있음을 나타내고 시장이 상승 추세로 진입하고 있음을 나타냅니다. 이 전략은 50 일 이동 평균을 단기 MA와 200 일 이동 평균을 장기 MA로 사용합니다. 두 MA가 황금 십자 (golden cross) 를 형성 할 때 구입하고 50 일 MA가 100 일 MA를 넘어서 거래 주기를 완료 할 때 판매합니다.

다른 기간의 이동 평균을 설정함으로써 시장 트렌드의 전환점을 더 잘 파악할 수 있습니다. 단기 MA는 가격 변화에 더 빠르게 반응하고 최근의 가격 움직임을 반영합니다. 장기 MA는 단기 변동에 민감하지 않으며 주요 트렌드 방향을 결정할 수 있습니다. 두 MA 사이에 형성된 황금 십자가는 트렌드 반전을 효과적으로 확인하고 거래 신호를 생성 할 수 있습니다.

이점 분석

이 전략의 장점은 다음과 같습니다.

강한 트렌드 다음 능력. 이중 이동 평균 전략은 주요 시장 트렌드를 따라, 단기 시장 소음에 의해 방해를 피할 수 있습니다, 그리고 강한 트렌드 다음 능력을 가지고 있습니다.
명확한 거래 신호. 전략은 거래 신호를 생성하기 위해 이동 평균 사이의 관계에 전적으로 의존하며 신호 생성 및 해석을 매우 직접적이고 명확하게하고 주관적 판단 오류를 피합니다.
쉬운 백테스팅 구현. 전형적인 트렌드를 따르는 전략으로서, 전략의 효과를 평가하기 위해 백테스팅을 위해 신속하게 구현 할 수 있습니다.
큰 확장성. 이동 평균 기간, 거래 제품 및 시간 프레임과 같은 매개 변수는 더 나은 매개 변수 조합을 찾기 위해 최적화 및 확장 할 수 있습니다.

위험 분석

이 전략은 또한 몇 가지 위험을 안고 있습니다.

인플렉션 포인트를 놓치고 있습니다. 이동 평균의 본질적인 지연은 중요한 인플렉션 포인트를 정확하게 찾을 수 없으며 최고의 구매 기회를 놓칠 수 있습니다.
거짓 상승 신호를 생성합니다. 단기간에 거짓 신호를 형성하는 여러 황금 십자가가있을 수 있으며 투자자가 잘못된 판단을 하게합니다.
갑작스러운 사건의 위험: 급격한 갑작스러운 사건은 이동 평균 전략이 대처하지 못하는 급격한 시장 변동을 일으킬 수 있습니다.
범위에 묶인 시장의 위험: 시장이 장기간 범위에 묶여있을 때 전략은 과도한 유효하지 않은 신호를 생성하여 빈번한 거래로 이어질 수 있지만 전반적으로 수익성이 낮습니다.

이러한 위험은 이동 평균 매개 변수를 조정하거나 스톱 손실을 설정하거나 다른 지표와 결합하여 완화 할 수 있습니다.

최적화 방향

이 전략은 다음과 같은 측면에서 최적화 될 수 있습니다.

가장 좋은 조합을 찾기 위해 이동 평균 매개 변수를 최적화한다. 더 많은 사이클 매개 변수를 테스트할 수 있다. 또한 트리플 기하급수 이동 평균과 같은 적응적인 이동 평균을 도입할 수 있다.
단일 손실을 제어하기 위해 스톱 손실 전략을 추가하십시오. 후속 스톱 손실과 비례적 스톱 손실 모두 추가 손실 확장을 피할 수 있습니다.
신호를 필터하기 위해 다른 지표를 결합하십시오. 두 개의 이동 평균 신호는 양과 변동성과 같은 지표와 결합하여 트렌드가 강한 경우에만 신호가 생성되도록 할 수 있습니다.
전략 최적화를 위해 기계 학습 기술을 활용합니다. 알고리즘은 전략의 수익성을 지속적으로 향상시키기 위해 더 최적의 매개 변수 세트 및 거래 규칙을 자동으로 검색 할 수 있습니다.

결론

골든 크로스 이동 평균 전략은 중장기 트렌드 기회를 포착하기 위해 중장기 이동 평균 사이의 관계를 계산하여 주요 시장 트렌드 방향을 결정합니다. 장점은 구현 및 최적화하기가 쉬운 명확한 신호 규칙입니다. 중장기 투자자에게 적합합니다. 우리는 또한이 전략의 지연 한계 및 가능한 잘못된 신호를 주목하고 잠재적 인 위험을 완화하기 위해 조합 및 최적화 조치를 취해야합니다.

/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="MA Cross", overlay=true)
short = sma(close, 50)
short1 = sma(close[5], 50)
medium = sma(close, 100)
long = sma(close, 200)
long1 = sma(close[5], 200)

plot(short, color = color.red)
plot(long, color = color.green)
trendUp = (cross(short, long) and (long1 > short1) ? true : false)
x = if (trendUp)
    (long1 - short1)*5
else
    0
    
//start     = timestamp(2000, 01, 01, 00, 00)        // backtest start window
//finish    = timestamp(2020, 02, 09, 23, 59)        // backtest finish window
//window()  => time >= start and time <= finish ? true : false  

//strategy.entry("long", true, 1000, limit = high, when = window() and trendUp)
//strategy.close("long", when = window() and close < medium)

strategy.entry("long", true, 1, limit = high, when = trendUp)
strategy.close("long", when = close < medium)

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