Strategi Perdagangan Crossover Multi Moving Average

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2023-12-06 17:10:00
Tag:

Ringkasan Strategi

Strategi ini menghasilkan isyarat perdagangan berdasarkan beberapa penunjuk purata bergerak. Ia memantau purata bergerak jangka pendek, jangka sederhana dan jangka panjang secara serentak, dan menghasilkan isyarat perdagangan mengikut situasi silang mereka untuk menentukan arah trend.

Nama Strategi

Strategi Crossover Purata Bergerak Berbilang

Logika Strategi

Strategi ini menggunakan 3 purata bergerak dengan tempoh yang berbeza, termasuk garis 7 hari, 13 hari dan 21 hari.

Apabila MA jangka pendek 7 hari melintasi MA jangka sederhana 13 hari ke atas, sementara MA jangka panjang 21 hari berada dalam trend menaik, isyarat panjang dihasilkan.
Apabila MA jangka pendek 7 hari melintasi di bawah MA jangka sederhana 13 hari ke bawah, sementara MA jangka panjang 21 hari berada dalam trend menurun, isyarat pendek dihasilkan.

Dengan menggabungkan purata bergerak dalam jangka masa yang berbeza, strategi dapat menilai trend pasaran dengan lebih tepat dan mengelakkan perdagangan palsu.

Kelebihan

Menggunakan pelbagai garis MA dapat menentukan pergerakan pasaran dengan lebih baik dan mengelakkan tertipu oleh pecah palsu atau turun naik jangka pendek di pasaran.
Isyarat hanya dihasilkan apabila trendnya jelas, dengan itu mengurangkan perdagangan yang tidak perlu dan mengurangkan kos transaksi.
Tetapan parameter yang fleksibel - tempoh MA boleh diselaraskan berdasarkan pilihan peribadi untuk menyesuaikan produk dan persekitaran pasaran yang berbeza.

Risiko

Isyarat palsu yang kerap boleh berlaku dalam pasaran yang berlainan dan bergolak.
MAs sebagai penunjuk yang mengikuti trend tidak dapat mencari titik perubahan dengan tepat.
Isyarat yang tertunda oleh penyeberangan MA mungkin kehilangan sebahagian keuntungan.
Risiko boleh dikurangkan dengan memperkenalkan penunjuk teknikal lain untuk pengesahan isyarat dan mengoptimumkan parameter MA.

Arahan pengoptimuman

Pertimbangkan untuk memasukkan penunjuk turun naik untuk mengukur kekuatan trend dan mengelakkan perdagangan di pasaran yang bergelombang.
Cuba menggunakan model pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan parameter MA secara automatik.
Tambah strategi stop loss untuk mengurangkan kerugian tepat pada masanya apabila pengeluaran meningkat.
Gunakan perintah had apabila MA crossover berlaku untuk mengurangkan slippage.

Kesimpulan

Strategi ini menggabungkan MA jangka pendek, jangka sederhana dan jangka panjang untuk menentukan trend pasaran berdasarkan hubungan silang mereka, menjadikannya strategi trend yang agak stabil dan cekap. Penambahbaikan lebih lanjut dalam parameter penunjuk, mekanisme hentian kerugian dan penempatan pesanan dapat membantu meningkatkan kadar kemenangan dan keuntungan.

/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Crypto-Oli

//@version=4
strategy("CryptOli 3 MAs long/short Backtest", initial_capital=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, overlay=true)

// this is an educational Script - basicly its very simple - you can see how minimal changes impact results, thats why i posted it
// Credits to Quantnomad to publish tons of free educational script
// this Script is based on https://www.tradingview.com/script/0NgUadGr-Ultimate-MA-Cross-Indicator/ Quantnomads Ultimate MA Indicator 
// HA - Option for calcucaltion based on HA-Candles (very famous recently)
// Source Input - Option (Candletype for calculation, close, ohlc4 ect.) --- there are huge differences --- try it by your own

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE

// From Date Inputs
fromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
fromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
fromYear = input(defval=2015, title="From Year", minval=1970)

// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2030, title="To Year", minval=1970)

// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")

ma_type      = input(title = "MA Type",         type = input.string,  defval = "SMMA", options = ['SMA', 'EMA', 'WMA', 'VWMA', 'HMA', 'SMMA', 'DEMA'])
src = input(ohlc4)

short_ma_len = input(title = "Short MA Length", type = input.integer, defval = 7,     minval = 1)
short_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
middle_ma_len  = input(title = "Middle MA Length",  type = input.integer, defval = 13,    minval = 2)
middle_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
long_ma_len  = input(title = "Long MA Length",  type = input.integer, defval = 21,    minval = 2)
long_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close


tick_round(x) => 
    round(x / syminfo.mintick) * syminfo.mintick

// Set initial values to 0
short_ma = 0.0
middle_ma = 0.0
long_ma  = 0.0

// Simple Moving Average (SMA)
if ma_type == 'SMA' 
    short_ma := sma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := sma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := sma(long_ma_src,  long_ma_len)

// Exponential Moving Average (EMA)
if ma_type == 'EMA'
    short_ma := ema(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := ema(long_ma_src,  long_ma_len)

// Weighted Moving Average (WMA)
if ma_type == 'WMA'
    short_ma := wma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := wma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := wma(long_ma_src,  long_ma_len)

// Hull Moving Average (HMA)
if ma_type == 'HMA'
    short_ma := wma(2*wma(short_ma_src, short_ma_len/2)-wma(short_ma_src, short_ma_len), round(sqrt(short_ma_len)))
    middle_ma := wma(2*wma(middle_ma_src, middle_ma_len/2)-wma(middle_ma_src, middle_ma_len), round(sqrt(middle_ma_len)))
    long_ma  := wma(2*wma(long_ma_src,  long_ma_len /2)-wma(long_ma_src,  long_ma_len),  round(sqrt(long_ma_len)))

// Volume-weighted Moving Average (VWMA)
if ma_type == 'VWMA'
    short_ma := vwma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := vwma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := vwma(long_ma_src,  long_ma_len)


// Smoothed Moving Average (SMMA)    
if ma_type == 'SMMA'
    short_ma := na(short_ma[1]) ? sma(short_ma_src, short_ma_len) : (short_ma[1] * (short_ma_len - 1) + short_ma_src) / short_ma_len
    middle_ma := na(middle_ma[1]) ? sma(middle_ma_src, middle_ma_len) : (middle_ma[1] * (middle_ma_len - 1) + middle_ma_src) / middle_ma_len
    long_ma  := na(long_ma[1])  ? sma(long_ma_src,  long_ma_len)  : (long_ma[1]  * (long_ma_len  - 1) + long_ma_src)  / long_ma_len

// Double Exponential Moving Average (DEMA)
if ma_type == 'DEMA'
    e1_short = ema(short_ma_src, short_ma_len)
    e1_middle = ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
    e1_long  = ema(long_ma_src,  long_ma_len)
    
    short_ma := 2 * e1_short - ema(e1_short, short_ma_len)
    middle_ma := 2 * e1_middle - ema(e1_middle, middle_ma_len)
    long_ma  := 2 * e1_long  - ema(e1_long,  long_ma_len)

// Plot MAs
plot(short_ma, color = color.green,   linewidth = 1)
plot(middle_ma, color = color.yellow,   linewidth = 1)
plot(long_ma,  color = color.red, linewidth = 1)

if close>long_ma and short_ma>middle_ma and time_cond
    strategy.entry("Long", strategy.long)


if close<long_ma and short_ma<middle_ma and time_cond
    strategy.entry("Short", strategy.short)

Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi