Стратегия перекрестного использования средней скользящей SMA

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-09-22 14:40:03
Тэги:

Обзор

Это простая тенденция, следующая за кроссоверной стратегией, основанной на скользящих средних SMA, подходящей для более высоких временных рамок для торговли BTCUSD и другими криптопарями.

Логика стратегии

Стратегия основана на двух скользящих средних SMA с различными периодами. Один из них - 10-периодный SMA, другой - 100-периодный SMA. Стратегия продолжает отслеживать значения двух SMA. Когда более короткий 10-периодный SMA пересекает более длинный 100-периодный SMA, он сигнализирует о восходящем тренде, и стратегия идет на длинный. Когда 10-периодный SMA пересекает ниже 100-периодного SMA, он сигнализирует о нисходящем тренде, и стратегия идет на короткий.

В частности, стратегия определяет перекресток путем сравнения значений 10-периодного SMA и 100-периодного SMA. Если 10-периодный SMA пересекает 100-периодный SMA, longCondition устанавливается на true. Стратегия затем проходит длинный через функцию strategy.entry. И наоборот, если 10-периодный SMA пересекает ниже 100-периодного SMA, shortCondition устанавливается на true. Стратегия затем проходит короткий через strategy.entry.

Благодаря этой простой системе перекрестного SMA, стратегия может захватывать точки перелома тренда и вовремя выходить и выходить с рынка.

Преимущества

  1. Логика проста и понятна, легко понять и реализовать, подходит для новичков.

  2. Кроссовер SMA может эффективно отслеживать моменты изменения тренда и вовремя выходить на рынок.

  3. Движущиеся средние могут отфильтровать шум рынка и определить направления тренда.

  4. Периоды SMA могут быть скорректированы для различных рыночных условий. Например, более короткие периоды для бычьего рынка и более длительные периоды для медвежьего рынка.

  5. Эта стратегия проверяется уже давно и хорошо работает на крипторынках.

Риски

  1. Кроссовер SMA может задерживаться и вызывать риски позднего входа и остановки потерь.

  2. Более короткая SMA может привести к ложным прорывам и вызвать ненужные удары.

  3. Необходимо установить стоп-лосс при длительном хранении позиций.

  4. Может привести к частым проигрышам на различных рынках.

  5. Неправильные параметры могут повлиять на эффективность стратегии.

Усовершенствования

  1. Комбинируйте SMA с другими показателями, такими как RSI, полосы Боллинджера, чтобы улучшить точность.

  2. Добавьте механизмы стоп-лосса, например, SMA-прорыв стоп-лосса.

  3. Динамически корректировать параметры SMA на основе рыночных условий, более коротких периодов для бычьего рынка и более длительных периодов для медвежьего рынка.

  4. Использовать различные размеры позиций, основанные на крестовой прочности коротких и длинных SMA.

  5. Добавьте правила повторного входа, например, повторный вход, когда цена возвращается к SMA.

  6. Оцените параметры и стратегию с помощью обратного тестирования и бумажной торговли.

Резюме

Стратегия SMA имеет простую и ясную логику, легко понятную и реализуемую. Она улавливает точки обратного движения тренда через перекресток двух SMA с разными периодами. Это классическая стратегия следования тренду. Преимущества - прямая логика и четкие торговые сигналы, способные эффективно отслеживать тенденции. Недостатками являются возможный отставание от входа и ложные прорывы. Мы можем оптимизировать ее путем внедрения других индикаторов и механизмов остановки потери для контроля рисков и улучшения практических результатов. С постоянной оптимизацией и проверкой эта стратегия может стать очень полезной стратегией следования тренду для криптоторговли.


/*backtest
start: 2023-08-22 00:00:00
end: 2023-09-21 00:00:00
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//study(title="MA Crossover Strategy", overlay = true)
// Simple MA crossover strategy with a 10/100 MA crossover)

strategy("MA Crossover Strategy", overlay=true)
src = input(close, title="Source")

price = security(syminfo.tickerid, timeframe.period, src)
ma1 = input(10, title="1st MA Length")
type1 = input("SMA", "1st MA Type", options=["SMA", "EMA"])

ma2 = input(100, title="2nd MA Length")
type2 = input("SMA", "2nd MA Type", options=["SMA", "EMA"])

price1 = if (type1 == "SMA")
    sma(price, ma1)
else
    ema(price, ma1)
    
price2 = if (type2 == "SMA")
    sma(price, ma2)
else
    ema(price, ma2)


//plot(series=price, style=line,  title="Price", color=black, linewidth=1, transp=0)
plot(series=price1, style=line,  title="1st MA", color=blue, linewidth=2, transp=0)
plot(series=price2, style=line, title="2nd MA", color=green, linewidth=2, transp=0)


longCondition = crossover(price1, price2)
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = crossunder(price1, price2)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)


Больше