Estratégia de Crossover de Média Móvel Exponencial


Data de criação: 2023-10-17 16:55:10 última modificação: 2023-10-17 16:55:10
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Estratégia de Crossover de Média Móvel Exponencial

Visão geral

Esta é uma estratégia de negociação automática baseada em dois períodos de tempo diferentes. Usando indicadores técnicos simples, é ideal para aprendizagem e prática para iniciantes.

Princípios

A estratégia usa duas médias móveis exponenciais, uma para a média do período de tempo maior e outra para a média do período atual. Quando a média do período atual atravessa a média do período maior, faça mais; Quando a média do período atual atravessa a média do período maior, faça zero.

Em particular, a estratégia começa por definir dois parâmetros de linha média:

  1. tf - grande período de tempo, linha do dia por defeito
  2. len - comprimento do ciclo da linha média, 3 por defeito

Em seguida, calculem-se dois EMAs:

  1. ma1 - EMA de 3 dias na linha do dia do ciclo maior
  2. ma2 - EMA do dia 3 do ciclo atual

Por fim, entramos na lógica do negócio:

  • Quando ma2 > ma1, faz mais.
  • Quando ma2 < ma1, faça um vazio.

Assim, a direção da tendência é determinada pela interseção de linhas médias de diferentes períodos de tempo, para negociação automática.

Vantagens

A estratégia tem as seguintes vantagens:

  1. O conceito é simples, fácil de entender e implementar, e é muito bom para quem está começando.
  2. A melhor forma de obter lucros é negociando com a tendência e seguindo-a.
  3. O uso de médias móveis de índices é mais sensível às mudanças de preços e permite capturar as reversões de tendência em tempo hábil.
  4. Diferentes combinações de linhas médias periódicas podem exercer suas vantagens e melhorar a estabilidade do sistema.
  5. Não precisa de muitos parâmetros, é fácil de testar e otimizar, é fácil de operar em disco rígido.

Riscos

A estratégia também apresenta alguns riscos:

  1. O blogueiro diz que a tendência é fraca e que pode ser preso por causa da volatilidade do mercado.
  2. A dupla equidistância entre as linhas de cruzamento está em atraso e pode ter perdido algumas oportunidades.
  3. Não é possível filtrar de forma eficaz a desordem de duas linhas de equilíbrio.
  4. A base é simplesmente uma média, difícil de se adaptar a um mercado complexo.

Pode-se reduzir o risco por meio de configuração de stop loss, otimização de combinação de parâmetros ou adição de outros indicadores.

Direção de otimização

A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:

  1. Testar diferentes grandes médias periódicas para encontrar a melhor combinação.
  2. Aumentar a filtragem dos indicadores de tráfego para evitar falsos sinais.
  3. Combinado com indicadores de tendência, eleva a força de posição e a eficiência operacional.
  4. Estabeleça um ponto de parada adaptativo para controlar a perda individual.
  5. Optimizar a gestão de posições, ajustando o tamanho das posições de acordo com o mercado.
  6. O Google também está desenvolvendo uma nova ferramenta para a inteligência de estratégias, chamada de “Machine Learning”.

Resumir

A estratégia de cruzamento da média móvel do índice usa uma estratégia de captura de tendências de indicadores simples, adequada para a prática de aprendizagem de principiantes. Há um grande espaço de otimização, que pode ser melhorado com a introdução de mais indicadores e modelos técnicos, desenvolvendo estratégias de negociação quantitativa com maior eficácia.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-09-16 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Noro's Singapore Strategy", shorttitle = "Singapore str", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot")
tf = input("D", title = "Big Timeframe")
len = input(3, minval = 1, title = "MA length")
src = input(close, title = "MA Source")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//MAs
ma1 = request.security(syminfo.tickerid, tf, sma(src, len))
ma2 = sma(src, len)
plot(ma1, linewidth = 2, color = blue, title = "Big TF MA")
plot(ma2, linewidth = 2, color = red, title = "MA")

//Trading
size = strategy.position_size
lot = 0.0
lot := size != size[1] ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]

if ma2 > ma1
    strategy.entry("L", strategy.long, needlong ? lot : 0, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if ma2 < ma1
    strategy.entry("S", strategy.short, needshort ? lot : 0, when = (time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
    strategy.close_all()