Strategi perdagangan yang cekap berdasarkan strategi persilangan purata bergerak berganda dan henti kerugian
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
EfficiVision Trader adalah strategi perdagangan yang cekap berdasarkan strategi crossover dan stop loss ganda. Strategi ini menilai trend pasaran dengan menggunakan purata bergerak ((MA) dari dua tempoh yang berbeza, dan menentukan arah masuk berdasarkan keadaan crossover. Strategi ini juga menggunakan mekanisme stop loss untuk mengawal risiko dengan menetapkan harga stop loss.
Prinsip Strategi
Prinsip utama EfficiVision Trader adalah menggunakan purata bergerak dari dua kitaran yang berbeza (dalam strategi ini, MA 10 hari dan MA 20 hari digunakan) untuk menilai trend pasaran. Apabila rata-rata jangka pendek (MA 10 hari) di atas rata-rata jangka panjang (MA 20 hari) menunjukkan bahawa pasaran berada dalam trend naik, strategi akan membuka lebih banyak kedudukan; sebaliknya, apabila rata-rata jangka pendek di bawah rata-rata jangka panjang, menunjukkan bahawa pasaran berada dalam trend menurun, strategi akan membuka kedudukan kosong.
Pada masa yang sama, untuk mengawal risiko, strategi ini menggunakan mekanisme hentian kerugian. Semasa membuka kedudukan, strategi ini akan mengira harga hentian kerugian berdasarkan harga semasa dan peratusan hentian kerugian yang diingini (yang secara default adalah 2% dalam strategi ini).
Secara keseluruhannya, EfficiVision Trader menangkap trend pasaran melalui persilangan rata-rata dan mengawal risiko melalui mekanisme hentian kerugian, yang membolehkan perdagangan yang cekap.
Analisis kelebihan
Mudah dan berkesan: EfficiVision Trader menggunakan prinsip simplistik dua persilangan linear untuk menilai trend pasaran, mudah difahami dan dilaksanakan, dan mempunyai kepraktisan yang baik.
Pengesanan trend: Mengesan trend dengan menyeberangi garis rata-rata, boleh membantu strategi mematuhi trend pasaran, meningkatkan kadar kejayaan perdagangan.
Kawalan risiko: Menggunakan mekanisme hentian kerugian, anda dapat mengawal kerugian maksimum perdagangan tunggal dengan berkesan, mengurangkan risiko keseluruhan strategi.
Adaptif: Strategi ini dapat menyesuaikan diri dengan pelbagai keadaan pasaran dan jenis perdagangan dengan menyesuaikan parameter (seperti kitaran purata, peratusan stop loss, dan sebagainya).
Analisis risiko
Risiko turun naik pasaran: Dalam keadaan turun naik pasaran yang kuat, persilangan garis rata yang kerap boleh menyebabkan strategi menghasilkan lebih banyak isyarat perdagangan, meningkatkan kos dan risiko perdagangan.
Risiko pengoptimuman parameter: prestasi strategi bergantung pada pilihan parameter seperti kitaran purata dan peratusan hentian, parameter yang tidak sesuai boleh menyebabkan prestasi strategi yang buruk.
Risiko trend reversal: Strategi mungkin mengalami perdagangan kerugian berturut-turut semasa trend pasaran berbalik.
Risiko insiden Black Swan: Strategi ini boleh menyebabkan kerugian yang lebih besar dalam menghadapi peristiwa pasaran yang melampau yang tidak dapat diramalkan.
Untuk menangani risiko di atas, anda boleh mengoptimumkan dan memperbaiki dengan:
Memperkenalkan kitaran rata-rata adaptif, menyesuaikan kitaran rata-rata secara dinamik mengikut turun naik pasaran, mengurangkan perdagangan yang kerap.
Uji ulang menggunakan pelbagai set parameter, pilih kombinasi parameter yang paling baik, dan optimumkan parameter secara berkala.
Dalam tempoh perubahan trend, kerugian boleh dikurangkan dengan mengurangkan kedudukan atau menangguhkan perdagangan.
Tetapkan had risiko yang munasabah, strategi kawalan untuk penarikan balik maksimum dan penurunan nilai bersih, campur tangan secara manual jika perlu.
Arah pengoptimuman
Analisis pelbagai kerangka masa: menggabungkan keserasian garis rata dengan pelbagai kerangka masa, meningkatkan ketepatan penilaian trend.
Memperkenalkan petunjuk teknikal lain seperti RSI, MACD dan lain-lain, membina model perdagangan pelbagai faktor, meningkatkan kestabilan strategi.
Hentian dinamik: Persentase hentian yang disesuaikan secara dinamik mengikut turun naik pasaran, hentian yang lebih lebar digunakan apabila trend jelas, dan hentian yang lebih ketat digunakan apabila trend tidak jelas.
Pengurusan kedudukan: Sesuai dengan kekuatan trend pasaran dan nilai bersih strategi, saiz kedudukan disesuaikan secara dinamik, meningkatkan kedudukan apabila trend kuat, dan mengurangkan kedudukan apabila trend melemah atau nilai bersih mundur.
Pengoptimuman pembelajaran mesin: menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melatih data sejarah, mencari kombinasi parameter dan peraturan perdagangan yang optimum, dan terus meningkatkan prestasi strategi.
Arahan pengoptimuman di atas dapat membantu EfficiVision Trader mencapai prestasi perdagangan yang lebih stabil dan lebih cekap dalam pelbagai persekitaran pasaran, dan juga dapat mengurangkan risiko keseluruhan strategi tersebut.
ringkaskan
EfficiVision Trader adalah strategi perdagangan yang cekap berdasarkan strategi crossover dan stop loss ganda. Ia menggunakan purata bergerak dari pelbagai kitaran untuk menilai trend pasaran, memutuskan arah masuk melalui persilangan rata-rata, sambil menggunakan mekanisme stop loss untuk mengawal risiko perdagangan tunggal. Strategi ini mudah digunakan, beradaptasi, dan dapat meningkatkan kestabilan dan keuntungan strategi dengan mengoptimumkan parameter dan memperkenalkan petunjuk teknikal lain.
Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, EfficiVision Trader juga menghadapi risiko seperti turun naik pasaran, pengoptimuman parameter, pembalikan trend dan peristiwa black swan. Untuk mengatasi risiko ini dengan lebih baik, kita boleh mengoptimumkan strategi dari pelbagai aspek, seperti memperkenalkan kitaran garis rata yang adaptif, analisis pelbagai kerangka masa, dan pengurusan stop loss dan kedudukan yang dinamik.
Secara keseluruhannya, EfficiVision Trader adalah strategi perdagangan dengan potensi yang baik, dengan pengoptimuman dan penambahbaikan yang berterusan, ia dijangka dapat menghasilkan keuntungan yang stabil dalam pelbagai keadaan pasaran. Pada masa yang sama, kita juga harus memahami sepenuhnya risiko dan ketidakpastian pasaran perdagangan, menerapkan strategi dengan berhati-hati, dan membuat keputusan yang munasabah dengan menggabungkan pilihan risiko dan matlamat perdagangan kita.
/*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")