이동 평균 교차 양적 전략


생성 날짜: 2024-03-28 16:55:42 마지막으로 수정됨: 2024-03-28 16:55:42
복사: 0 클릭수: 533
avatar of ChaoZhang ChaoZhang
1
집중하다
1617
수행원

이동 평균 교차 양적 전략

개요

이동 평균 교차량화 전략은 두 개의 다른 주기 이동 평균의 교차 신호를 기반으로 매매 신호를 생성하는 양적 거래 전략이다. 이 전략은 9일과 20일 두 개의 간단한 이동 평균을 사용하며, 단기 평균이 아래에서 위쪽으로 긴 평균을 가로지르면 매매 신호를 생성하고, 단기 평균이 위쪽에서 아래로 긴 평균을 가로지르면 매매 신호를 생성한다. 이 전략의 논리는 간단하고 명확하며, 구현 및 최적화하기 쉽습니다.

전략 원칙

이 전략의 핵심은 시장 추세의 전환점을 잡기 위해 다양한 주기 이동 평균의 교차 신호를 이용하는 것입니다. 구체적으로, 전략의 주요 단계는 다음과 같습니다:

  1. 9일 및 20일 간단한 이동 평균을 계산하십시오.
  2. 단기평균선 ((9일) 이 장기평균선 ((20일) 을 겹치고 있는지 판단하고, 크로스오버Condition 변수를 true로 설정하여 구매 조건이 충족되었다는 것을 나타냅니다.
  3. 현재 종료 가격이 개시 가격보다 크고 9일 평균보다 크는지 판단하고, 만약 그렇다면, buySignal 변수를 true로 설정하여 현재 Bar가 구매 조건에 부합하는 것을 나타냅니다.
  4. 만약 crossoverCondition과 buySignal이 모두 true라면, 구매를 실행하고 동시에 crossoverCondition을 false로 다시 설정하여 재구매를 방지한다.
  5. 단기 평균선 ((9일) 이 장기 평균선 ((20일) 을 횡단하는지 판단하고, 만약 횡단 조건이 더 이상 충족되지 않는다는 것을 나타내기 위해 crossoverCondition 변수를 false로 설정합니다.
  6. 현재 종식 가격이 9일 평균선보다 낮다면 매각을 실행한다.

위의 단계를 통해, 전략은 단기 평균선에서 장기 평균선 이후의 첫 번째 양선을 구매할 수 있고, 단기 평균선 아래에서 장기 평균선 이후의 첫 번째 음선을 판매할 수 있으며, 이를 통해 트렌드 전환점에 적시에 상장과 상장을 구축할 수 있다.

우위 분석

이동 평균의 크로스 수치화 전략은 다음과 같은 장점이 있습니다.

  1. 논리 단순: 이 전략은 이동 평균의 교차 신호에 기반하고, 논리는 명확하고, 이해하기 쉽고, 구현하기 쉽다.
  2. 적응성: 이동 평균의 주기적 변수를 조정하여 다른 시장과 거래 품종에 적응할 수 있다.
  3. 동향 추적: 이동 평균은 시장 동향을 효과적으로 추적하여 전략이 주요 동향 방향에 따라 거래 할 수 있도록합니다.
  4. 위험 제어: 평행선 교차를 기반으로, 전략은 현재 K선의 움직임을 판단하여 신호를 추가로 확인하고, 어느 정도 허위 신호를 피한다.

위험 분석

이동 평균의 크로스 수치화 전략은 장점이 있지만 다음과 같은 위험이 있습니다.

  1. 지연성: 이동 평균은 지연된 지표이며, 교차 신호가 발생했을 때, 시장은 종종 한 단계의 시장을 벗어났으며, 전략의 입시 지점은 충분히 이상적이지 않을 수 있다.
  2. 흔들림 시장: 흔들림 시장에서, 단기 평균선과 장기 평균선은 자주 교차할 수 있으며, 전략이 더 많은 거래 신호를 생성하여 거래 비용을 증가시킨다.
  3. 변수 위험: 다른 시장 환경과 거래 유형은 다른 평균 주기 변수를 필요로 할 수 있으며, 변수 선택이 잘못되면 전략이 좋지 않을 수 있습니다.

위와 같은 위험을 개선하기 위해 다음과 같은 조치를 취할 수 있습니다.

  1. 다른 기술 지표 또는 신호 필터링 조건, 예를 들어 교차량, 변동률 등을 도입하여 신호 품질을 향상시킨다.
  2. 불안정한 시장을 대비하여, 자주 거래되는 비용을 줄이기 위해 스톱 또는 필터링 메커니즘을 도입하는 것을 고려할 수 있습니다.
  3. 다양한 시장과 품종에 대한 변수 최적화 및 적응성 조정, 전략의 안정성을 높이기.

최적화 방향

  1. 변수 최적화: 이동 평균의 주기적 변수를 최적화하여 현재 시장에 더 적합한 변수 조합을 찾고, 전략의 성능을 향상시킵니다.

  2. 신호 필터링: 평행선 교차를 기반으로, MACD, RSI 등과 같은 다른 기술 지표 또는 조건을 도입하여 거래 신호를 2차 확인하고 신호 신뢰성을 향상시킵니다.

  3. 포지션 관리: 시장 추세의 강도, 변동률 등의 요인에 따라 포지션 크기를 동적으로 조정하고, 추세가 강할 때 포지션을 늘리고, 추세가 불분명하거나 변동이 증가할 때 포지션을 줄여 수익 위험 비율을 높인다.

  4. 손해 막기: 합리적인 손해 막기 장치를 도입하여 단편 거래의 리스크 을 제어하고 동시에 수익을 횡단하여 전략적 수익을 향상시킵니다.

  5. 다중 공백 위축: 전략에 역전 신호를 추가하는 것을 고려하고, 동시에 다중 공백 위치를 보유하여, 시장 위험을 위축하여 전략의 안정성을 높인다.

이러한 최적화 방향은 전략의 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있지만, 구체적인 구현은 실제 상황에 따라 조정 및 테스트가 필요합니다.

요약하다

이동 평균 교차량화 전략은 간단하고 효과적인 트렌드 추적 전략으로, 다른 주기 이동 평균의 교차 신호를 통해 시장 추세 변화를 포착한다. 이 전략은 논리적으로 명확하고 적응력이 강하지만, 동시에 낙후 및 변동 시장의 위험과 같은 문제가 있습니다. 다른 기술 지표, 최적화 파라미터, 포지션 관리 및 위험 제어 조치 개선 등의 방법을 도입함으로써 이 전략의 성능을 더욱 향상시킬 수 있으며, 더 안정적이고 효과적인 수치화 거래 전략이 될 수 있습니다.

전략 소스 코드
/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © ZeroHeroTrading

//@version=5
strategy("Simple 9/20 Crossover", overlay=true)

// Define moving averages
ma9 = ta.sma(close, 9)
ma20 = ta.sma(close, 20)

// Set persistent variable to keep track of crossover condition
var bool crossoverCondition = false

// 9 MA crosses above 20 MA
// Set crossover condition to true
if ta.crossover(ma9, ma20)
    crossoverCondition := true

// 9 MA crosses under 20 MA
// Reset crossover condition to false
if ta.crossunder(ma9, ma20)
    crossoverCondition := false   

// Set buy and sell signals
buySignal = crossoverCondition and close > open and close > ma9
sellSignal = close < ma9

// Execute trades based on signals
if (buySignal)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    // Avoid repeat entries by resetting crossover condition to false
    crossoverCondition := false

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

// Plot moving averages on the chart
plot(ma9, color=color.blue)
plot(ma20, color=color.red)