Estratégia de negociação quantitativa baseada em SMA e EMA


Data de criação: 2023-12-12 12:31:25 última modificação: 2023-12-12 12:31:25
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Estratégia de negociação quantitativa baseada em SMA e EMA

Uma visão geral da estratégia

Esta estratégia é conhecida como estratégia de negociação quantitativa baseada em SMA, EMA, e sua principal ideia é combinar a média SMA e a média EMA de diferentes parâmetros para construir um sinal de negociação.

2. Princípios de estratégia

  1. Calcule a média SMA9, SMA50, SMA180 e a média EMA20 para o preço de fechamento.

  2. De acordo com a relação entre o preço de fechamento e o suporte e a resistência, determine os sinais de compra e venda. Quando o fechamento quebra o suporte, gera um sinal de compra. Quando o fechamento quebra o res, gera um sinal de venda.

  3. Execute a estratégia de abertura de posição múltipla ao comprar um sinal de desencadeamento; liquide a posição múltipla ao vender um sinal de desencadeamento.

  4. Execute a estratégia de abertura de posição em branco quando for vendido um sinal de disparo; liquide a posição em branco quando for comprado um sinal de disparo.

Terceiro, análise de estratégia.

  1. A combinação de várias linhas de equilíbrio para formar o sinal de negociação, aumentando a precisão e estabilidade do sinal.

  2. Calculando a resistência de suporte dinâmico, o que torna o sinal de negociação mais forte.

  3. A linha média de alta e baixa oscilação é usada para avaliar a tendência de longo prazo e, ao mesmo tempo, os breaks de curto prazo para aumentar as oportunidades de estratégia para a taxa de lucro.

  4. Os investidores devem ter em mente que o mercado de ações e de ações de curto prazo é um mercado de ações e de ações de curto prazo, e que o mercado de ações e de ações de curto prazo é um mercado de ações.

Quatro, análise de risco estratégico

  1. O SMA médio está atrasado, o que pode levar a um atraso no sinal de compra e venda, o que pode afetar a eficácia da estratégia.

  2. Sem um mecanismo de parada de perdas, os perdas de posição podem se expandir.

  3. Os dados de retrospecção são insuficientes e os parâmetros no disco rígido precisam ser ajustados de acordo com o mercado.

  4. A dependência de indicadores técnicos para a formação de sinais de negociação é incapaz de responder ao impacto de um grande evento de Black Swan.

A solução para o risco:

  1. Ajustar adequadamente o ciclo de linha média SMA;
  2. Estabelecer um limite de perda razoável;
  3. Aumentar a quantidade de amostras e ajustar os parâmetros;
  4. O sistema de controle de vento precisa ser melhorado.

Cinco, estratégias de otimização

  1. Aumentar o mecanismo de stop loss baseado na volatilidade para controlar as perdas individuais.

  2. A adição de modelos de aprendizagem de máquina para avaliar tendências de mercado, auxiliando na formação de sinais de negociação.

  3. A adição de módulos de análise de pontos-chave de preços aumentou a precisão dos julgamentos de resistência.

  4. Teste diferentes combinações de parâmetros de indicadores de equilíbrio, procurando o melhor parâmetro.

Seis, um resumo da estratégia

Esta estratégia utiliza os indicadores técnicos da linha média SMA e da linha média EMA para construir sinais de negociação, além de calcular o nível de resistência de suporte dinâmico, formando uma lógica de estratégia de compra e venda mais completa. A estratégia de estratégia tem os benefícios da flexibilidade dos parâmetros de indicador, negociação bidirecional e adaptação a vários cenários, mas também enfrenta problemas como atraso na linha média, parada imperfeita.

]

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-12-10 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 3m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="StrategySMA 9/50/180 | EMA 20 | BUY/SELL", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

//SMA and EMA code
smaInput1 = input(9, title="SMA1")
smaInput2 = input(50, title="SMA2")
smaInput3 = input(180, title="SMA3")
emaInput1 = input(20, title="EMA1")
sma1 = sma(close, smaInput1)
sma2 = sma(close, smaInput2)
sma3 = sma(close, smaInput3)
EMA1 = ema(close, emaInput1)
plot(sma1, color= color.red , title="SMA1")
plot(sma2, color = color.blue, title="SMA2")
plot(sma3, color= color.white, title="SMA3")
plot(EMA1, color = color.yellow, title="EMA1")

no=input(3,title="BUY/SELL Swing")
Barcolor=input(false,title="BUY/SELL Bar Color")
Bgcolor=input(false,title="BUY/SELL Background Color")
res=highest(high,no)
sup=lowest(low,no)
avd=iff(close>res[1],1,iff(close<sup[1],-1,0))
avn=valuewhen(avd!=0,avd,0)
tsl=iff(avn==1,sup,res)

// Buy/sell signals
BuySignal = crossover(close, tsl)
SellSignal = crossunder(close, tsl)

// Enter long position
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=BuySignal)

// Exit long position
strategy.exit("Sell", "Buy", when=SellSignal)

// Enter short position
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=SellSignal)

// Exit short position
strategy.exit("Buy", "Sell", when=BuySignal)

colr = close>=tsl ? color.green : close<=tsl ? color.red : na
plot(tsl, color=colr)