Estratégia de acompanhamento de tendências com base na média móvel
ChaoZhang
Visão geral
Esta estratégia usa a média móvel de diferentes períodos para identificar a direção da tendência atual e, em combinação com o indicador RSI, emite um sinal de compra e venda. Quando a média móvel de curto prazo atravessa a média móvel de longo prazo, a tendência é para cima.
Princípio da estratégia
Calcule as médias móveis simples de 10, 20, 50, 100 e 200 dias.
Calcule o RSI de 14 dias.
Quando o SMA de 10 dias atravessa o SMA de 50 dias e o RSI é maior que 30 e o SMA de 20 dias é maior ou igual ao SMA de 100 dias ou o SMA de 50 dias é maior ou igual ao SMA de 100 dias, a compra é feita.
Defina o preço de stop loss como ponto de compra multiplicado por 1 menos a porcentagem de stop loss.
A venda ocorre quando:
- O SMA de 10 dias atravessa o SMA de 50 dias e o preço de fechamento é inferior ao SMA de 20 dias: a tendência inverteu e vendeu
- Preço de fechamento abaixo de 95% do preço de compra: Stop loss e venda
- Preço de fechamento abaixo do preço de parada: tendência de seguimento de parada de perda de venda
A estratégia de determinar a direção da tendência do mercado através de médias móveis e definir um stop loss para controlar o risco. O indicador RSI é usado para filtrar brechas falsas. Comprar quando o SMA curto atravessa o SMA longo, indicando uma tendência ascendente, e manter a linha de stop loss para controlar o risco.
Análise de vantagens
- Usando a média móvel para determinar a direção da tendência, comprar em fases de tendência ascendente pode evitar a negociação de liquidação de mercados turbulentos
- A utilização de médias móveis multi-periódicas para evitar ser enganado por flutuações de preços de curto prazo
- Combinação com o indicador RSI para filtrar falsos sinais
- Estabeleça um limite de perda para controlar o risco de perda individual
- O uso de tracking de tendências para bloquear perdas de lucro
Análise de Riscos
- A média móvel está atrasada e pode ter perdido o melhor momento para uma reversão de preços
- A configuração de stop loss muito flexível pode levar a grandes perdas individuais
- A configuração de parada de perda muito apertada pode causar parada de perda muito frequente
- A tendência é que os perdedores que seguem a tendência possam sair cedo e perder mais dinheiro.
Pode ser otimizado por meio de ajustes no ciclo da média móvel, ajustes no ponto de parada e outros métodos. Também pode ser considerado em combinação com outros indicadores para melhorar a precisão da decisão.
Direção de otimização
- Ajustar o ciclo da média móvel para que seja mais adequado a diferentes circunstâncias de mercado
- Optimizar os parâmetros do RSI para melhorar a precisão de julgamento de sobrecompra e sobrevenda
- Dependendo das características de cada variedade, configure um ponto de parada estático e um trail stop razoável
- Adicionar outros indicadores de julgamento para evitar falsos sinais
- Ponto de paragem pode ser ajustado dinamicamente de acordo com os indicadores, como a volatilidade
- Parâmetros que podem ser automaticamente otimizados por métodos de aprendizagem de máquina
Resumir
Esta estratégia é uma estratégia de acompanhamento de tendências mais típica, com uma visão geral clara, usando uma média móvel para avaliar a tendência e estabelecendo um stop loss para controlar o risco. A otimização de parâmetros e a adição de outros indicadores de julgamento podem melhorar ainda mais o retorno da estratégia e o desempenho no mercado.
/*backtest
start: 2022-09-30 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("MA_Script", overlay=true)
// STEP 1:
// Configure trail stop level with input options (optional)
longTrailPerc=input(title="Trail Long Loss (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.05, defval=0.1)
// Configure backtest start date with inputs
startDate=input(title="Start Date", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth=input(title="Start Month", type=input.integer, defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear=input(title="Start Year", type=input.integer, defval=2020, minval=1800, maxval=2100)
// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate=(time >=timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0))
// Calculate Relative Strength Index
rsiValue=rsi(close, 14)
// Calculate moving averages
MA10_Val =sma(close, 10)
//plot(MA10_Val, color=color.yellow, linewidth=1)
MA20_Val =sma(close, 20)
plot(MA20_Val, color=color.green, linewidth=1)
MA50_Val =sma(close, 50)
plot(MA50_Val, color=color.red, linewidth=1)
MA100_Val =sma(close, 100)
plot(MA100_Val, color=color.blue, linewidth=1)
MA200_Val =sma(close, 200)
plot(MA200_Val, color=color.purple, linewidth=1)
// Calculate candlestick
C_BodyHi = max(close, open)
C_BodyLo = min(close, open)
C_Body = C_BodyHi - C_BodyLo
C_UpShadow = high - C_BodyHi
C_DnShadow = C_BodyLo - low
// STEP 2:
// Calculate entry trading conditions
buyCondition_1=crossover(MA10_Val, MA50_Val) and (rsiValue > 30) and ((MA20_Val >= MA100_Val) or (MA50_Val >= MA100_Val))
avg_price = (close + open)/2
// First Entry
if (afterStartDate)
strategy.entry(id="Entry_Trade_1", long=true, limit=avg_price, when=buyCondition_1)
plotchar(afterStartDate and crossover(MA10_Val, MA50_Val), textcolor = color.blue, text = 'MA\n')
// Determine trail stop loss prices
longStopPrice=0.0
longStopPrice :=if (strategy.position_size > 0)
stopValue=C_BodyHi * (1 - longTrailPerc)
max(stopValue, longStopPrice[1])
else
0
plot(longStopPrice, color=color.orange, linewidth=1)
bought_1=strategy.position_size[0] > strategy.position_size[1]
entry_Point_1=valuewhen(bought_1, avg_price, 0)
// STEP 3:
// Calculate exit trading conditions
sellCondition_2=crossunder(MA10_Val, MA50_Val) and (close < MA20_Val)
sellCondition_3_temp=valuewhen((C_BodyHi >= entry_Point_1*1.2), 1, 0)
sellCondition_1=(entry_Point_1*0.95 > close) and (sellCondition_3_temp != 1)
sellCondition_3=(sellCondition_3_temp == 1) and (strategy.position_size > 0) and close <= longStopPrice
plotchar((sellCondition_3 == 1) and (strategy.position_size > 0) and close <= longStopPrice, textcolor = color.red, text = 'TS\n', show_last = 11)
plotchar(crossunder(MA10_Val, MA50_Val), textcolor = color.red, text = 'MA\n')
id_val = ""
stop_val = close
condition = false
if sellCondition_1
id_val := "Exit By Stop Loss At 7%"
stop_val := entry_Point_1*0.93
condition := true
else if sellCondition_2
id_val := "Exit By Take Profit based on MA"
stop_val := close
condition := true
else if sellCondition_3
id_val := "Exit By Trailing Stop"
stop_val := longStopPrice
condition := true
// Submit exit orders for trail stop loss price
if (strategy.position_size > 0)
//strategy.exit(id="Exit By Stop Loss At 7%", from_entry="Entry_Trade_1", stop=entry_Point_1*0.93, when=sellCondition_1)
//strategy.exit(id="Exit By Take Profit based on MA", from_entry="Entry_Trade_1", stop=close, when=sellCondition_2)
strategy.exit(id=id_val, from_entry="Entry_Trade_1", stop=stop_val, when=condition)