Strategi silang purata bergerak berganda

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-01-12 14:59:18
Tag:

Ringkasan

Strategi Crossover Purata Bergerak Berganda adalah strategi trend berikut yang tipikal. Ia menggunakan dua garis EMA dengan tempoh yang berbeza dan pergi lama apabila EMA tempoh yang lebih pendek melintasi EMA tempoh yang lebih lama dan pergi pendek apabila persimpangan bertentangan berlaku untuk menangkap pembalikan trend.

Prinsip-prinsip

Indikator teras strategi ini adalah dua garis EMA, satu adalah 30 tempoh dan yang lain adalah 60 tempoh.

emaLen1 = emaFuncOne(close, lenMA1)
emaLen2 = emaFuncTwo(close, lenMA2)

Isyarat dagangan dihasilkan daripada persimpangan dua garis EMA:

currentState = if emaLen2 > emaLen1
    0
else 
    1

previousState = if emaLastLen2 > emaLastLen1 
    0
else
    1

convergence = if currentState != previousState
    1  
else
    0

Apabila EMA tempoh yang lebih pendek melintasi EMA tempoh yang lebih lama, currentState tidak sama dengan previousState, isyarat silang dicetuskan, pergi panjang. Apabila EMA tempoh yang lebih pendek melintasi di bawah EMA tempoh yang lebih lama, currentState tidak sama dengan previousState, isyarat silang dicetuskan, pergi pendek.

Analisis Kelebihan

Kelebihan strategi ini ialah:

Logiknya mudah dan intuitif, mudah difahami dan dilaksanakan
Meratakan turun naik harga dengan EMA dan menapis bunyi pasaran
Mengikuti trend secara automatik, mengelakkan kehilangan perdagangan

Analisis Risiko

Terdapat juga beberapa risiko dengan strategi ini:

Isyarat crossover mungkin ketinggalan dan gagal menangkap pembalikan dengan cara yang tepat
Isyarat Whipsaw boleh berlaku dengan kerap semasa pasaran berkisar
Penyesuaian parameter yang tidak baik boleh menyebabkan keterlaluan atau kelewatan

Pengoptimuman boleh dilakukan dengan menyesuaikan tempoh EMA atau menambah penapis.

Arahan pengoptimuman

Strategi ini boleh dioptimumkan dari aspek berikut:

Uji gabungan tempoh EMA yang berbeza
Tambah penapis kelantangan atau turun naik untuk mengurangkan isyarat palsu
Menggabungkan penunjuk lain seperti MACD untuk mengesahkan trend
Mengoptimumkan pengurusan wang dengan stop loss dan mengambil keuntungan

Kesimpulan

Dual Moving Average Crossover adalah strategi yang mudah dan praktikal mengikuti trend sistem secara keseluruhan. Ia mudah, mudah dilaksanakan dan boleh mengesan trend secara automatik. Tetapi terdapat beberapa risiko seperti ketinggalan dan isyarat palsu. Dengan penyesuaian parameter dan penambahan penapis, ia boleh ditingkatkan lagi untuk menjadi salah satu strategi dagangan algoritma asas.

/*backtest
start: 2024-01-10 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("ParkerMAStrat", overlay=true)

lenMA1=input(title="Length 1", defval=30)
lenMA2=input(title="Length 2",  defval=60)

x = 0

checkLines(current, last) =>

    if current > last
        x = 1
    else
        x = 0
    x
    

//plot ema based on len1
emaFuncOne(src, time_period) =>

    alpha = 2 / (time_period + 1)
    // we have defined the alpha function above
    ema = 0.0
    // this is the initial declaration of ema, since we dont know the first ema we will declare it to 0.0 [as a decimal]
    ema := alpha * src + (1 - alpha) * nz(ema[1])
    // this returns the computed ema at the current time
    // notice the use of : (colon) symbol before =, it symbolises, that we are changing the value of ema,
    // since the ema was previously declared to 0
    // this is called mutable variale declaration in pine script
    ema
    // return ema from the function

emaLen1 = emaFuncOne(close, lenMA1)

    
plot(emaLen1, color=green, transp=0, linewidth=2)
// now we plot the _10_period_ema

//plot ema based on len2
emaFuncTwo(src, time_period) =>

    alpha = 2 / (time_period + 1)
    // we have defined the alpha function above
    ema = 0.0
    // this is the initial declaration of ema, since we dont know the first ema we will declare it to 0.0 [as a decimal]
    ema := alpha * src + (1 - alpha) * nz(ema[1])
    // this returns the computed ema at the current time
    // notice the use of : (colon) symbol before =, it symbolises, that we are changing the value of ema,
    // since the ema was previously declared to 0
    // this is called mutable variale declaration in pine script
    ema
    // return ema from the function

//plot ema based on len2
emaFuncOneLast(src, time_period) =>

    alpha = 2 / (time_period + 1)
    // we have defined the alpha function above
    ema = 0.0
    // this is the initial declaration of ema, since we dont know the first ema we will declare it to 0.0 [as a decimal]
    ema := alpha * src + (1 - alpha) * nz(ema[0])
    // this returns the computed ema at the current time
    // notice the use of : (colon) symbol before =, it symbolises, that we are changing the value of ema,
    // since the ema was previously declared to 0
    // this is called mutable variale declaration in pine script
    ema
    // return ema from the function

//plot ema based on len2
emaFuncTwoLast(src, time_period) =>

    alpha = 2 / (time_period + 1)
    // we have defined the alpha function above
    ema = 0.0
    // this is the initial declaration of ema, since we dont know the first ema we will declare it to 0.0 [as a decimal]
    ema := alpha * src + (1 - alpha) * nz(ema[0])
    // this returns the computed ema at the current time
    // notice the use of : (colon) symbol before =, it symbolises, that we are changing the value of ema,
    // since the ema was previously declared to 0
    // this is called mutable variale declaration in pine script
    ema
    // return ema from the function



emaLastLen1 = emaFuncOneLast(close, lenMA1)
emaLastLen2 = emaFuncTwoLast(close, lenMA2)
emaLen2 = emaFuncTwo(close, lenMA2)

    
plot(emaLen2, color=red, transp=30, linewidth=2)
// now we plot the _10_period_ema

//now we compare the two and when green crosses red we buy/sell (line1 vs line2)

previousState = if emaLastLen2 > emaLastLen1
    0
else
    1

currentState = if emaLen2 > emaLen1
    0
else
    1

convergence = if currentState != previousState
    1
else
    0

    
lineCheck = if convergence == 1 
    checkLines(currentState, previousState)
    
if lineCheck == 1
    strategy.entry("Long", strategy.long)
else
    strategy.entry("Short", strategy.short)

Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi