Стратегия перекрестного использования движущейся средней

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-10-24 16:14:10
Тэги:

Обзор

Эта стратегия использует золотой крест и смертельный крест простых скользящих средних для определения входов и выходов, своевременно следуя тренду, чтобы захватить поворотные моменты в рыночных тенденциях.

Логика стратегии

Расчет 10-дневной простой скользящей средней (shortSMA) и 30-дневной простой скользящей средней (longSMA)
Когда shortSMA пересекает longSMA, генерируется сигнал покупки.
Когда shortSMA пересекается ниже longSMA, генерируется сигнал продажи.
Требовать, чтобы RSI был выше 50 для сигналов покупки и ниже 50 для сигналов продажи, чтобы избежать ложных перерывов
Использовать ATR для остановки потерь и получения прибыли

Стратегия в основном использует перекресток двух скользящих средних для определения времени входа, выявления точек перегиба тренда. Короткая SMA отражает изменения цены быстрее, в то время как более длинная SMA обеспечивает поддержку и сопротивление. Когда более короткая SMA пересекает выше более длинной SMA, это указывает на начало восходящего тренда, поэтому идите на длинный. Когда более короткая SMA пересекает ниже более длинной SMA, это указывает на начало нисходящего тренда, поэтому идите на короткий. RSI отфильтровывает ложные перерывы.

Анализ преимуществ

Простое для понимания и изучения
Следует тенденции рынка своевременно для захвата поворотных точек
Двойные пересечения скользящих средних являются классическими и эффективными для определения тренда
Рациональное прекращение потерь и получение прибыли снижает убытки от отдельных сегментов
RSI эффективно отфильтровывает ложные разрывы, снижая риски торговли
Не нужно предсказывать, просто следуйте тенденции к прибыли.

Анализ рисков

Двойные МА могут генерировать неправильные сигналы, вызывая ненужные потери.
Задержка реакции МА, неспособность своевременно заметить изменение тенденции
Слепо следовать тенденциям может усилить потери, размещение позиций нуждается в контроле
Неспособность полностью отфильтровать неуравновешенные рынки, склонные к попаданию в ловушку
Неправильные параметры увеличивают частоту торговли, снижают прибыльность

Риски могут быть уменьшены путем выбора подходящих комбинаций параметров, внедрения других фильтров, контроля размеров позиций и т.д.

Руководство по оптимизации

Оптимизировать параметры MA для улучшения точности сигнала
Добавьте другие индикаторы, такие как MACD, полосы Боллинджера и т. д., чтобы улучшить уровень победы стратегии
Включить индикаторы, определяющие тенденции, для сокращения торговли на нестабильных рынках
Оптимизировать стоп-лосс и получение прибыли для минимизации единичных потерь и максимизации единичных прибылей
Оптимизация управления капиталом для различных рыночных условий
Формулировать отдельные стратегии для тенденций и нестабильных рынков

Постоянное тестирование различных наборов параметров, внедрение вспомогательных показателей для фильтрации и определения тенденций могут постоянно улучшать эффективность стратегии.

Резюме

Эта стратегия использует классическую систему перекрестного пересечения скользящих средних для выявления поворотных точек тренда для торговли. Она очень подходит для обучения новичков. Но следует отметить некоторые недостатки, такие как ложные сигналы и отставание в выявлении обратных сдвигов. Благодаря неустанному тестированию и оптимизации параметров, добавлению других индикаторов, можно повысить стабильность и рентабельность стратегии. Самое главное, размещение позиций должно контролироваться, чтобы следовать принципу тренда, сохраняя потери в приемлемом диапазоне и максимизируя прибыль. В целом, логика стратегии ясна и легко понятна.

/*backtest
start: 2022-10-17 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Glenn234

//@version=5
strategy("MA cross strategy", shorttitle="macs", overlay=true)


// Create indicator's
shortSMA = ta.sma(close, 10)
longSMA = ta.sma(close, 30)
rsi = ta.rsi(close, 14)
atr = ta.atr(14)


// Crossover conditions
longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA)


// trade conditions
if (longCondition)
    stopLoss = low - atr * 2
    takeProfit = high + atr * 2
    strategy.entry("long", strategy.long, when = rsi > 50)
    strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)

if (shortCondition)
    stopLoss = high + atr * 2
    takeProfit = low - atr * 2
    strategy.entry("short", strategy.short, when = rsi < 50)
    strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)


// Plot SMA to chart
plot(shortSMA, color=color.red, title="Short SMA")
plot(longSMA, color=color.green, title="Long SMA")

Больше