1. Persegi
  2. Strategi SMA dan PSAR untuk Perdagangan Tukar

Strategi SMA dan PSAR untuk Perdagangan Tukar

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2023-12-18 10:31:31
Tag:

img

Ringkasan

Strategi ini dinamakan SMA dan PSAR Spot Trading Strategy. Ia menggabungkan kelebihan Purata Bergerak Sederhana (SMA) dan SAR Parabolik (PSAR) untuk menentukan arah trend pasaran dan menghasilkan isyarat perdagangan. Apabila SMA menunjukkan trend menaik dan PSAR berada di bawah harga, ia dianggap sebagai masa membeli. Apabila SMA menunjukkan trend menurun dan PSAR berada di atas harga, ia dianggap sebagai masa jual.

Logika Strategi

Strategi ini menggunakan SMA 100 tempoh untuk menentukan arah trend keseluruhan. Apabila harga menutup menembusi SMA 100 ke atas, ia ditakrifkan sebagai trend menaik. Apabila harga menutup menembusi SMA 100 ke bawah, ia ditakrifkan sebagai trend menurun.

Pada masa yang sama, penunjuk PSAR dikira untuk menentukan titik masuk terperinci. Nilai awal PSAR ditetapkan pada 0.02, nilai peningkatan adalah 0.01, dan nilai maksimum adalah 0.2. Apabila dalam trend menaik, jika PSAR berada di bawah harga penutupan, isyarat beli dihasilkan. Sementara dalam trend menurun, jika PSAR berada di atas harga penutupan, isyarat jual dihasilkan.

Ringkasnya, apabila dinilai sebagai trend menaik, jika PSAR lebih rendah daripada harga penutupan, isyarat beli dihasilkan.

Untuk mengurangkan risiko perdagangan, strategi ini juga menetapkan masa keluar untuk menutup kedudukan selepas 5 minit.

Analisis Kelebihan

Strategi ini menggabungkan penunjuk SMA dan PSAR untuk menentukan trend dan titik masuk, yang secara berkesan dapat memanfaatkan kelebihan kedua-dua penunjuk untuk meningkatkan ketepatan keputusan. SMA boleh digunakan untuk menentukan trend utama, sementara PSAR lebih sensitif terhadap titik masuk terperinci. Menggunakan kedua-dua saling melengkapi dan menjadikan strategi lebih mantap.

Selain itu, menetapkan masa keluar membantu mengawal risiko perdagangan individu dan mengelakkan kerugian yang berlebihan. Secara keseluruhan, strategi ini stabil dan boleh dipercayai, sesuai untuk kebanyakan persekitaran pasaran.

Analisis Risiko

  • SMA dan PSAR boleh menghasilkan isyarat yang salah, yang membawa kepada kerugian perdagangan yang tidak perlu.

  • Tetapan masa keluar adalah pendek, mungkin tidak sepenuhnya menangkap pergerakan trend.

  • Tetapan parameter (seperti tempoh SMA, parameter PSAR dan lain-lain) mungkin tidak sesuai dengan beberapa produk tertentu, yang memerlukan pengoptimuman.

  • Backtest kurva menyesuaikan risiko. persekitaran pasaran berubah dalam perdagangan langsung, prestasi strategi mungkin tidak sebaik backtest.

Arahan pengoptimuman

  • Uji parameter tempoh SMA yang berbeza untuk mencari nilai yang lebih sesuai untuk produk tertentu.

  • Uji dan optimumkan parameter PSAR untuk membuat ia menilai entri terperinci dengan lebih tepat.

  • Memperpanjang parameter masa keluar, dengan tepat meningkatkan masa memegang dengan premis mengambil keuntungan yang mencukupi.

  • Tambah strategi stop loss untuk mengawal kerugian maksimum setiap perdagangan.

Kesimpulan

Strategi ini secara komprehensif menggunakan penunjuk seperti SMA dan PSAR untuk menentukan trend pasaran dan titik kemasukan, yang stabil dan boleh dipercayai, sesuai untuk kebanyakan persekitaran pasaran. Sementara itu, menetapkan masa keluar membantu mengawal risiko. Strategi ini boleh ditingkatkan lagi melalui pengoptimuman parameter, strategi stop loss dll untuk mendapatkan prestasi langsung yang lebih baik.

/*backtest
start: 2023-12-10 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="SMA and Parabolic SAR Strategy with Time-Based Exit", shorttitle="SMA+PSAR", overlay=true)

// Define the parameters for the Parabolic SAR
psarStart = 0.02
psarIncrement = 0.01
psarMax = 0.2

// Calculate the 100-period SMA
sma100 = sma(close, 1000)

// Calculate the Parabolic SAR
sar = sar(psarStart, psarIncrement, psarMax)

// Determine the trend direction
isUpTrend = close < sma100

// Buy condition: Up trend and SAR below price
buyCondition = isUpTrend and sar < close

// Sell condition: Down trend and SAR above price
sellCondition = not isUpTrend and sar > close

// Plot the SMA and Parabolic SAR
plot(sma100, color=color.blue, title="100-period SMA")
plot(sar, color=color.red, title="Parabolic SAR")

// Plot buy and sell signals
plotshape(series=buyCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=sellCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)

// Strategy entry
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)

// Time-based exit after 5 minutes
strategy.exit("Close Buy", from_entry = "Buy", when = time[0] > timestamp(year, month, dayofmonth, hour, minute + 5))

strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)

// Time-based exit after 5 minutes
strategy.exit("Close Sell", from_entry = "Sell", when = time[0] > timestamp(year, month, dayofmonth, hour, minute + 5))
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi