Strategi perdagangan yang cekap berdasarkan dua persimpangan purata bergerak dan hentian kerugian

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-03-08 14:55:01
Tag:

Ringkasan

EfficiVision Trader adalah strategi perdagangan yang cekap berdasarkan persilangan dua purata bergerak (MA) dengan tempoh yang berbeza dan mekanisme stop loss. Strategi ini menggunakan kedua-dua purata bergerak ini untuk menentukan trend pasaran dan memutuskan arah masuk berdasarkan persilangan. Pada masa yang sama, strategi menggunakan mekanisme stop loss untuk mengawal risiko dengan menetapkan harga stop loss.

Prinsip Strategi

Prinsip utama EfficiVision Trader adalah menggunakan dua purata bergerak dengan tempoh yang berbeza (dalam strategi ini, MA 10 hari dan MA 20 hari) untuk menentukan trend pasaran. Apabila MA jangka pendek (10 hari MA) melintasi di atas MA jangka panjang (20 hari MA), ia menunjukkan trend menaik di pasaran, dan strategi akan membuka kedudukan panjang. Sebaliknya, apabila MA jangka pendek melintasi di bawah MA jangka panjang, ia menunjukkan trend menurun, dan strategi akan membuka kedudukan pendek.

Untuk mengawal risiko, strategi menggabungkan mekanisme stop loss. Apabila membuka kedudukan, strategi mengira harga stop loss berdasarkan harga semasa dan peratusan stop loss yang telah ditentukan (default adalah 2% dalam strategi ini). Jika harga pasaran mencapai harga stop loss, strategi akan menutup kedudukan secara automatik untuk meminimumkan kerugian lanjut.

Ringkasnya, EfficiVision Trader menangkap trend pasaran melalui persilangan MA dan mengawal risiko melalui mekanisme stop loss, mencapai perdagangan yang cekap.

Analisis Kelebihan

Sederhana dan berkesan: EfficiVision Trader menggunakan prinsip crossover purata bergerak berganda untuk menentukan trend pasaran, yang mudah difahami dan dilaksanakan, dan mempunyai kepraktisan yang baik.
Mengikuti trend: Dengan menggunakan persilangan MA untuk mengenal pasti trend, strategi dapat membantu mengikuti trend pasaran dan meningkatkan kadar kejayaan perdagangan.
Kawalan risiko: Mekanisme stop loss berkesan mengawal kerugian maksimum perdagangan tunggal, mengurangkan risiko keseluruhan strategi.
Kemudahan penyesuaian: Strategi boleh menyesuaikan diri dengan persekitaran pasaran dan instrumen perdagangan yang berbeza dengan menyesuaikan parameter seperti tempoh MA dan peratusan stop loss.

Analisis Risiko

Risiko turun naik pasaran: Dalam kes turun naik pasaran yang tinggi, persilangan MA yang kerap boleh membawa kepada isyarat perdagangan yang berlebihan, meningkatkan kos dan risiko perdagangan.
Risiko pengoptimuman parameter: Prestasi strategi bergantung kepada pilihan parameter seperti tempoh MA dan peratusan stop loss.
Risiko pembalikan trend: Semasa pembalikan trend pasaran, strategi mungkin mengalami perdagangan yang kalah berturut-turut.
Risiko peristiwa black swan: Di hadapan peristiwa pasaran yang melampau yang tidak dapat diramalkan, strategi boleh mengalami kerugian yang ketara.

Untuk menangani risiko ini, pengoptimuman dan penambahbaikan berikut boleh dibuat:

Memperkenalkan tempoh MA adaptif yang menyesuaikan secara dinamik berdasarkan turun naik pasaran untuk mengurangkan perdagangan yang kerap.
Gunakan pelbagai set parameter untuk backtesting dan pilih kombinasi yang paling berkesan, dan optimumkan parameter secara berkala.
Semasa pembalikan trend, kurangkan kedudukan atau hentikan perdagangan untuk mengurangkan kerugian.
Tetapkan had risiko yang munasabah untuk mengawal pengambilan maksimum strategi dan penurunan nilai bersih, dan campur tangan secara manual apabila perlu.

Arahan pengoptimuman

Analisis pelbagai jangka masa: Gabungkan isyarat silang MA dari jangka masa yang berbeza untuk meningkatkan ketepatan pengenalan trend.
Memperkenalkan penunjuk teknikal lain: Memasukkan penunjuk seperti RSI dan MACD untuk membina model perdagangan pelbagai faktor dan meningkatkan ketahanan strategi.
Stop loss dinamik: Sesuaikan peratusan stop loss secara dinamik berdasarkan turun naik pasaran, menggunakan stop loss yang lebih luas apabila trend jelas dan stop loss yang lebih ketat apabila trend tidak pasti.
Pengurusan kedudukan: Sesuaikan saiz kedudukan secara dinamik berdasarkan kekuatan trend pasaran dan nilai bersih strategi, meningkatkan kedudukan apabila trend kuat dan mengurangkan kedudukan apabila trend melemah atau nilai bersih menurun.
Pengoptimuman pembelajaran mesin: Gunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melatih data sejarah, mencari kombinasi parameter dan peraturan perdagangan yang optimum, dan terus meningkatkan prestasi strategi.

Arahan pengoptimuman ini dapat membantu EfficiVision Trader mencapai prestasi perdagangan yang lebih kukuh dan cekap dalam persekitaran pasaran yang berbeza sambil mengurangkan risiko keseluruhan.

Ringkasan

EfficiVision Trader adalah strategi perdagangan yang cekap berdasarkan persilangan dua purata bergerak dan mekanisme stop loss. Ia menggunakan purata bergerak dengan tempoh yang berbeza untuk menentukan trend pasaran, memutuskan arah kemasukan berdasarkan persilangan MA, dan menggunakan mekanisme stop loss untuk mengawal risiko perdagangan individu. Strategi ini mudah digunakan, dapat disesuaikan, dan boleh dioptimumkan dengan menyesuaikan parameter dan memperkenalkan penunjuk teknikal lain untuk meningkatkan ketahanan dan keuntungan.

Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, EfficiVision Trader juga menghadapi risiko seperti turun naik pasaran, pengoptimuman parameter, pembalikan trend, dan peristiwa angsa hitam. Untuk mengatasi risiko ini dengan lebih baik, kita boleh mengoptimumkan strategi dalam pelbagai aspek, seperti memperkenalkan tempoh MA adaptif, analisis pelbagai jangka masa, stop loss dinamik, dan pengurusan kedudukan. Di samping itu, menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengoptimumkan strategi adalah arah yang menjanjikan.

Secara keseluruhan, EfficiVision Trader adalah strategi dagangan dengan potensi yang baik. Melalui pengoptimuman dan penambahbaikan yang berterusan, ia dijangka mencapai keuntungan yang stabil dalam pelbagai persekitaran pasaran. Pada masa yang sama, kita mesti sepenuhnya mengenali risiko dan ketidakpastian pasaran dagangan, menerapkan strategi dengan berhati-hati, dan membuat keputusan yang munasabah berdasarkan pilihan risiko dan matlamat dagangan kita sendiri.

/*backtest
start: 2024-02-06 00:00:00
end: 2024-03-07 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("EfficiVision Trader Strategy", overlay=true)

// Input parameters
// Define the conditions for entering a long trade and a short trade
longCondition = ta.crossover(ta.sma(close, 10), ta.sma(close, 20)) // Long condition: 10 SMA crosses above 20 SMA
shortCondition = ta.crossunder(ta.sma(close, 10), ta.sma(close, 20)) // Short condition: 10 SMA crosses below 20 SMA
stopLossPerc = input(2.0, title="Stop Loss Percentage") // Percentage for calculating stop loss

var float entryPrice = na // Price at which the trade is entered
var float stopLossPrice = na // Price at which the stop loss is set

// Calculate stop loss based on the current price and the stop loss percentage
if (longCondition)
    entryPrice := close
    stopLossPrice := close * (1 - stopLossPerc / 100) // Calculate stop loss for long trades
if (shortCondition)
    entryPrice := close
    stopLossPrice := close * (1 + stopLossPerc / 100) // Calculate stop loss for short trades

// Enter long trade when long condition is met
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Enter short trade when short condition is met
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Exit long trade when stop loss price is reached
strategy.exit("Exit Long", "Long", stop=stopLossPrice)

// Exit short trade when stop loss price is reached
strategy.exit("Exit Short", "Short", stop=stopLossPrice)

// Plot entry and stop-loss levels on the chart
plotshape(series=longCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="Long Entry")
plotshape(series=shortCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="Short Entry")
plot(entryPrice, color=color.blue, style=plot.style_stepline, linewidth=2, title="Entry Price")
plot(stopLossPrice, color=color.red, style=plot.style_stepline, linewidth=2, title="Stop Loss Price")

Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi