Стратегия кроссовера SMA
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия основана на пересечении быстрого и медленного движущихся средних и генерирует торговый сигнал. Когда быстрое движущееся среднее пересекает медленное движущееся среднее снизу, генерируется сигнал покупки; когда быстрое движущееся среднее пересекает медленное движущееся среднее снизу, генерируется сигнал продажи.
Принципы
Эта стратегия использует функцию sma для вычисления быстрых и медленных движущихся средних. fast_SMA - быстрые движущиеся средние с длиной цикла fast_SMA_input; slow_SMA - медленные движущиеся средние с длиной цикла slow_SMA_input.
Стратегия использует функции cross и crossunder для определения пересечения быстрых и медленных скользящих средних. Когда скользящие средние пересекают медленные скользящие средние, переменная LONG является истинной, создавая сигнал покупки; когда скользящие средние пересекают медленные скользящие средние, переменная SHORT является истинной, создавая сигнал продажи.
Анализ преимуществ
Эта стратегия имеет следующие преимущества:
- Принципы стратегии просты, их легко понять и реализовать.
- Настраиваемый цикл скользящих средних для различных рыночных условий.
- Это позволяет отфильтровать часть рынка и создать более надежный торговый сигнал.
- Это позволяет одновременно фиксировать запуск и повороты трендов.
Анализ рисков
Также существуют следующие риски:
- Неправильная настройка может привести к слишком большому количеству торговых сигналов, что приводит к частым сделкам.
- На фоне криптовалютных рынков может появиться множество недействительных сигналов.
- Неизвестно, как долго продлится эта тенденция, и она может быть преждевременно изменена.
Способы управления рисками:
- Разумная настройка параметров скользящих средних, баланс эффекта фильтрации и чувствительности.
- Фильтрация в сочетании с трендовыми индикаторами недействительна.
- Установка стоп-стоп и контроль за единичными потерями.
Направление оптимизации
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
- Добавление фильтрующих условий, проверка показателей конверсии или волатильности при прорыве скользящих средних, чтобы избежать ложных прорывов.
- В сочетании с индикаторами трендов, идентифицируйте направление и силу трендов.
- Добавление моделей машинного обучения, автоматическая оптимизация параметров скользящих средних.
- В сочетании с техническими показателями, такими как поддерживающая резистентность, бурин-пояса и др., для улучшения точности входа в зону торговли.
Подвести итог
Эта стратегия использует преимущества движущихся средних для простого и эффективного получения торговых сигналов. Хотя существуют некоторые риски, ее можно улучшить путем оптимизации параметров, добавления фильтрующих условий и т. Д.
/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-13 00:00:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@author Jacques Grobler
//
// SIMPLE CROSS OVER BOT
// =====================
//
// This is a simple example of how to set up a strategy to go long or short
// If you make any modifications or have any suggestions, let me know
// When using this script, every section marked back testing should be
// uncommented in order to use for back testing, same goes for using the script portion
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// INTRO
//// -----
// BACKTESTING
//@version=4
strategy(title="SimpleCrossOver_Bot_V1_Backtester", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// SIGNALS
//study(title="SimpleCrossOver_Bot_V1_Signals", overlay = true)
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// INPUTS
//// ------
// BACKTESTING
dateSart_Year = input(2018, title="Start Year", minval=2000)
dateSart_Month = input(1, title="Start Month", minval=1, maxval=12)
dateSart_Day = input(1, title="Start Day", minval=1, maxval=31)
dateEnd_Year = input(2019, title="End Year", minval=2000)
dateEnd_Month = input(1, title="End Month", minval=1, maxval=12)
dateEnd_Day = input(1, title="End Day", minval=1, maxval=31)
// BACKTESTING AND SIGNALS
fast_SMA_input = input(7, title="SMA Fast")
slow_SMA_input = input(25, title="SMA Slow")
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// INDICATORS
//// ----------
fast_SMA = sma(close, fast_SMA_input)
slow_SMA = sma(close, slow_SMA_input)
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// STRATEGY
//// --------
LONG = cross(fast_SMA, slow_SMA) and fast_SMA > slow_SMA
stratLONG() => crossover(fast_SMA, slow_SMA)
SHORT = cross(fast_SMA, slow_SMA) and fast_SMA < slow_SMA
stratSHORT() => crossunder(fast_SMA, slow_SMA)
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// TRIGGERS
//// --------
// BACKTESTING
testPeriodStart = timestamp(dateSart_Year, dateSart_Month, dateSart_Day, 0, 0)
testPeriodStop = timestamp(dateEnd_Year, dateEnd_Month, dateEnd_Day, 0, 0)
timecondition = true
strategy.entry(id="LONG", long = true, when=timecondition and stratLONG())
strategy.entry(id="SHORT", long = false, when=timecondition and stratSHORT())
// SIGNALS
//alertcondition(LONG, title="LONG")
//alertcondition(SHORT, title="SHORT")
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// PLOTS
//// -----
// BACKTESTING AND SIGNALS
plot(fast_SMA, color=green, linewidth=1)
plot(slow_SMA, color=yellow, linewidth=1)
plotshape(LONG, title="LONG", style=shape.triangleup, text="LONG", location=location.belowbar, size=size.small, color=green)
plotshape(SHORT, title="SHORT", style=shape.triangledown, text="SHORT", location=location.abovebar, size=size.small, color=red)