Estratégia de Crossover de Média Móvel para Capturar Reversões de Tendências com Precisão


Data de criação: 2024-01-22 12:14:29 última modificação: 2024-01-22 12:14:29
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Estratégia de Crossover de Média Móvel para Capturar Reversões de Tendências com Precisão

Visão geral

Esta estratégia é chamada de estratégia de cruzamento de cruzamento de ouro e morte, e sua principal idéia é usar dois sinais de indicadores técnicos poderosos, o cruzamento de ouro e o cruzamento de morte, dois médias móveis de dois períodos diferentes, para capturar a reversão da tendência do mercado e obter o efeito de compra baixa e venda alta.

Princípio da estratégia

Nessa estratégia, nós calculamos uma média móvel simples de 50 e 200 períodos (SMA). De acordo com a compreensão tradicional, quando a linha de 50 dias cai de cima para baixo e atravessa a linha de 200 dias, é chamado de um sinal de baixa. Quando a linha de 50 dias atravessa a linha de 200 dias de baixo para baixo, é chamado de um sinal de baixa.

A lógica de negociação da estratégia é estabelecer posições com base na ocorrência desses dois sinais. Concretamente, a estratégia fica em branco quando ocorre um cruzamento de ouro e em branco quando ocorre um cruzamento de ouro. Assim, você pode lucrar perto do ponto de viragem da tendência do mercado.

Além disso, a estratégia também oferece uma função de intervalo de tempo de retomada personalizável. Isso nos permite testar o desempenho da estratégia em diferentes intervalos de data e descobrir o efeito real desses sinais de cruzamento.

Vantagens estratégicas

  1. Capturar eficazmente os pontos de reversão da tendência do mercado, abrindo posições lucrativas perto dos pontos críticos
  2. A combinação de duas linhas de equilíbrio de períodos diferentes permite evitar sinais errados
  3. Fornecer um recurso de feedback para testar o desempenho real da estratégia em diferentes condições de mercado
  4. Mapas claros, com visualização de sinais de cruzamento e mudanças de posição

Risco estratégico

  1. O sinal de cruzamento de equilíbrio está em atraso e não prevê a reversão de tendências extremas
  2. Os dados de detecção podem diferir dos dados reais, o desempenho real será limitado pelos custos de transação e pelos pontos de deslizamento.
  3. A escolha de parâmetros de estratégia, como o ciclo de mediana, pode ter um grande impacto nos resultados.
  4. “Não podemos fazer transações mecânicas, devemos prestar atenção à situação básica e à tecnologia”.

De acordo com o risco, podemos ajustar os parâmetros da linha média, combinar os sinais de filtragem de outros indicadores, fazer um bom gerenciamento de fundos, estratégias de verificação em campo para reduzir o risco real.

Direção de otimização da estratégia

A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:

  1. Testar a combinação de diferentes ciclos equilíneos
  2. Aumentar os indicadores de filtragem, como volume de transação ou oscilação, evitando o caminho comum
  3. A partir de agora, o que você pode fazer é combinar dados econômicos ou notícias básicas como filtros.
  4. Considerar estratégias de stop loss, como stop motion ou stop time
  5. Avaliação da eficácia de diferentes períodos de detenção

Ao testar o impacto de diferentes parâmetros no desempenho da estratégia, podemos encontrar melhores soluções de negociação de cruzamentos lineares.

Resumir

A estratégia usa o sinal de indicador técnico clássico do cruzamento de médias móveis para capturar os pontos críticos do mercado. A lógica da estratégia é simples e clara, além de oferecer uma função de retrocesso conveniente. Podemos auxiliar o julgamento da conduta como parte do acompanhamento de tendências.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2024-01-14 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("[S_R__9] - Death and Golden Cross", overlay=true)

// Specific Time Date Range For Backtest
startDate = input.int(title='Start Date', defval=1, minval=1, maxval=31, group='DATE CONFIG')
startMonth = input.int(title='Start Month', defval=1, minval=1, maxval=12, group='DATE CONFIG')
startYear = input.int(title='Start Year', defval=2023, minval=1800, maxval=2100, group='DATE CONFIG')

endDate = input.int(title='End Date', defval=31, minval=1, maxval=31, group='DATE CONFIG')
endMonth = input.int(title='End Month', defval=12, minval=1, maxval=12, group='DATE CONFIG')
endYear = input.int(title='End Year', defval=2023, minval=1800, maxval=2100, group='DATE CONFIG')

SPECIFIC_DATE = input.bool(title='USE SPECIFIC DATE ?', defval=false, group='DATE CONFIG')

inDateRange = SPECIFIC_DATE ? time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0) and time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0) : true

// Calculate 50 SMA and 200 SMA
sma50 = ta.sma(close, 50)
sma200 = ta.sma(close, 200)

// Detect a Death Cross (50 SMA crossing below 200 SMA)
deathCross = ta.crossunder(sma50, sma200)
// Detect a Golden Cross (50 SMA crossing above 200 SMA)
goldenCross = ta.crossover(sma50, sma200)

// Strategy Execution
if (inDateRange)
    if (deathCross)
        strategy.entry("Death Cross long", strategy.short)

    if (goldenCross)
        strategy.entry("Golden Cross short", strategy.long)

// Plot SMAs
plot(sma50, color=color.red, title="50 SMA")
plot(sma200, color=color.blue, title="200 SMA")

// Plotting Death Cross signal
plotshape(series=deathCross and inDateRange, title="Death Cross Signal", location=location.belowbar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="DEATH CROSS")

// Plotting Golden Cross signal
plotshape(series=goldenCross and inDateRange, title="Golden Cross Signal", location=location.abovebar, color=color.green, style=shape.labelup, text="GOLDEN CROSS")