ChaoZhang
개요
“단기 중기 장기 트리플 이동 평균 트렌드 추적 전략”은 시장 추세를 포착하고 거래하기 위해 다른 주기 이동 평균의 조합을 이용하는 양적 투자 전략이다. 이 전략은 3 일 최저 가격 단기 이동 평균, 3 일 최고 가격 단기 이동 평균 및 30 일 종료 가격 중기 이동 평균을 기반으로, 3 일 최저 가격 및 3 일 최대 가격의 상대적인 위치를 비교하여 추세를 판단하고 거래 신호를 냅니다.
전략 원칙
이 전략의 핵심 원칙은 이동 평균의 트렌드 특성과 다른 주기적 평균의 교차 관계를 사용하여 시장의 흐름을 포착하는 것입니다. 단기 3 일 최저 가격과 최고 가격 이동 평균은 가격의 단기 변동에 신속하게 반응 할 수 있으며, 중기 30 일 종결 가격 이동 평균은 더 큰 수준의 추세 방향을 반영 할 수 있습니다.
3일 최저평균값을 넘어 30일 최저평균값을 넘어서는 경우, 단기적으로 회전이 발생하지만 중기적인 추세는 여전히 낙관적이라는 것을 나타냅니다. 이 때 입장은 더 많이 수행됩니다. 그리고 3일 최고평균값을 넘어서는 경우, 단기적으로 휘발성이 쇠퇴하고 평평이 끝납니다. 단기 중기평균선의 조합을 통해, 전략은 트렌드 초기에서 개입할 수 있으며, 트렌드 종료 전에 적시에 퇴출할 수 있습니다.
전략적 이점
- 트렌드 포착 능력은 강하다. 전략은 단기 중기간에 서로 다른 주기적 평균선의 조합을 활용하여 시장의 중기 및 장기적인 트렌드를 더 잘 포착할 수 있다.
- 적시에 상장하라. 30일 중간 평균을 통해 트렌드 방향을 판단하고, 3일 단기 평균을 이용하여 적시에 수익을 내며, 과도한 포지션을 피하라.
- 매개 변수는 간단하고 이해하기 쉽고 최적화할 수 있다. 전략은 세 개의 평행선을 사용하며 논리가 명확하며 매개 변수는 최적화 테스트를 쉽게 할 수 있다.
- 적응력이 강하다. 단기 중기 평균선 조합은 다양한 변동 주기의 시장에 적응할 수 있으며, 추세와 흔들림 상황에 대한 어느 정도 적응력이 있다.
전략적 위험
- 자주 거래한다. 전략은 불안정한 상황에서 자주 거래하는 신호가 발생할 수 있으며 거래 비용을 증가시킨다.
- 갑작스러운 사건의 위험. 시장의 급격한 비정상적인 변동이 발생하면, 평행선 시스템이 작동하지 않을 수 있으며, 큰 회수로 이어질 수 있습니다.
- 매개 변수가 유효하지 않을 위험. 시장 추세 속도가 변하면 원래의 매개 변수가 유효하지 않을 수 있으며, 재 최적화가 필요할 수 있다.
- 포지션 관리 부족. 전략은 포지션 관리 및 자금 관리 규칙을 설정하지 않고, 위험 제어 능력은 제한적이다.
전략 최적화 방향
- 포지션 관리를 강화한다. 트렌드 강도, 변동성 등의 지표에 따라 포지션을 동적으로 조정할 수 있어 수익 위험 비율을 높인다.
- 다른 트렌드 지표와 함께. MACD, DMI 등 다른 트렌드 계열의 지표가 보조적으로 도입되어 트렌드 판단의 정확도를 높일 수 있다.
- 최적화 매개 변수. 다른 표준과 주기에 대해 평균선 매개 변수를 최적화하여 최적의 매개 변수 조합을 찾는다.
- 스톱로드를 추가한다. 합리적인 스톱로드를 설정하고, 단일 거래의 최대 손실을 제어하며, 전략의 안정성을 향상시킨다.
- 적절한 필터링. 불안정한 상황에서 거래 빈도를 줄이고 ATR과 같은 변동율 필터링 장치를 추가하는 것을 고려할 수 있습니다.
요약하다
“단기 중기 장기 트리플 이동 평균 트렌드 추적 전략”은 다른 주기 평균선을 이용한 트렌드를 포착하는 정량 거래 전략이다. 3일 최저 가격 평균선, 3일 최고 가격 평균선 및 30일 평균선과의 위치 관계를 비교하여, 트렌드 발생 초기 개입하고 종료 전에 철수한다. 전략 논리는 간단하고 이해하기 쉽고 적응력이 강하지만, 빈번한 거래, 포지션 관리 부족 등의 위험도 있다. 포지션 관리, 손해 중지 변수, 수적 최적화 등의 측면에서 전략에 대한 개선이 가능하여 보다 안정적인 수익을 얻을 수 있다.
/*backtest
start: 2023-05-05 00:00:00
end: 2024-05-10 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title="Estratégia de Médias Móveis - Entrada/Saída Simples", shorttitle="MM3", overlay=true)
// Parâmetros de entrada para a data de início e final do backtest
var start_date_input = input(title="Data de Início", defval=timestamp("01 Jan 2020 00:00 +0000"))
var end_date_input = input(title="Data Final", defval=timestamp("01 Jan 2021 00:00 +0000"))
// Convertendo as datas de entrada para formato de tempo
start_date = timestamp(year(start_date_input), month(start_date_input), dayofmonth(start_date_input), 0, 0)
end_date = timestamp(year(end_date_input), month(end_date_input), dayofmonth(end_date_input), 23, 59)
// Definindo as Médias Móveis
min_ma_3 = ta.sma(low, 3)
max_ma_3 = ta.sma(high, 3)
close_ma_30 = ta.sma(close, 30)
// Condição de Entrada: Fechamento abaixo da Média de 3 Mínimas e acima da Média de 30 Fechamentos
entry_condition = close < min_ma_3 and close > close_ma_30
// Condição de Saída: Fechamento acima da Média de 3 Máximas
exit_condition = close > max_ma_3
// Sinal de Compra: Entrada na próxima vela após a condição de entrada ser verdadeira
if (entry_condition )
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Sinal de Venda: Saída na próxima vela após a condição de saída ser verdadeira
if (exit_condition)
strategy.close("Buy")
// Plotando as Médias Móveis e os Sinais de Entrada/Saída
plot(min_ma_3, color=color.red, linewidth=2, title="Média de 3 Mínimas")
plot(max_ma_3, color=color.blue, linewidth=2, title="Média de 3 Máximas")
plot(close_ma_30, color=color.orange, linewidth=2, title="Média de 30 Fechamentos")