Стратегия перекрестного использования скользящей средней

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-12-06 16:58:20
Тэги:

Обзор

Это стратегия, основанная на перекрестке скользящей средней. Она использует две скользящие средние с разными периодами. Когда скользящая средняя более короткого периода пересекает более длинную скользящую среднюю, она становится длинной. Когда скользящая средняя более короткого периода пересекает ниже длинной скользящей средней, она становится короткой. Это типичная стратегия.

Логика стратегии

Стратегия использует 20-периодные и 50-периодные скользящие средние. Сначала она рассчитывает эти два скользящих средних, а затем определяет точки перекрестности между ними, чтобы генерировать торговые сигналы. Когда 20-периодная скользящая средняя пересекается выше 50-периодной скользящей средней, она генерирует сигнал покупки. Когда 20-периодная скользящая средняя пересекается ниже 50-периодной скользящей средней, она генерирует сигнал продажи. Таким образом, основная логика этой стратегии заключается в отслеживании перекрестности между двумя скользящими средними, чтобы определить поворотные моменты в тенденции рынка.

После генерации торговых сигналов стратегия будет размещать ордера с фиксированным стоп-лосом и получать маржу прибыли. Например, после покупки она установит 0,4% стоп-лоса и 0,7% прибыли.

Преимущества стратегии

Стратегия имеет следующие преимущества:

Простая и понятная логика работы, легкая для понимания и реализации
Достоверно фиксировать переломные моменты рыночной тенденции
Установите стоп-лосс и принимайте прибыль, чтобы хорошо контролировать риск единой торговли

Риски стратегии

Эта стратегия также сопряжена с некоторыми рисками:

Больше ложных сигналов, когда рынок не имеет четкой тенденции
Не способны эффективно фильтровать рыночный шум, склонны попасть в ловушку
Стоп-лосс и маржа прибыли может быть не подходит для всех продуктов, необходимо оптимизация

Контрмеры:

Оптимизировать периоды скользящей средней для фильтрации ложных сигналов
Добавить другие показатели для фильтрации
Тестирование и оптимизация параметров стоп-лосса и прибыли

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:

Оптимизировать периоды скользящей средней для поиска наилучшей комбинации параметров
Добавьте такие индикаторы, как объем торговли, для фильтрации сигналов
Проверка и оптимизация стоп-лосса и маржи прибыли на конкретных продуктах
Изменить фиксированный стоп-лосс и взять прибыль на динамические
Добавьте алгоритмы машинного обучения для автоматического поиска оптимальных параметров

Резюме

В целом, это простая и эффективная стратегия, следующая за трендом. Она улавливает поворотные моменты тренда с использованием скользящего среднего кроссовера и контролирует риск с помощью стоп-лосса и прибыли. Стратегия подходит для инвесторов, у которых нет высоких требований к оценке тренда. Дальнейшая оптимизация параметров и моделей может привести к лучшей эффективности стратегии.

]

/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 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/
// © danielfepardo

//@version=5

strategy("QUANT", overlay=true)
lenght1 = input(20)
lenght2 = input(50)


ema1 = ta.ema(close, lenght1)
ema2 = ta.ema(close, lenght2)
plot(ema1, color=color.black)
plot(ema2, color=color.red)

long = ta.crossover(ema1, ema2)

SL = 0.004
TP = 0.007

if long == true
    strategy.entry("Compra Call", strategy.long)
longstop=strategy.position_avg_price*(1-SL)
longprofit=strategy.position_avg_price*(1+TP)
strategy.exit("Venta Call", stop=longstop, limit=longprofit)

short = ta.crossover(ema2, ema1)

if short == true
    strategy.entry("Compra Put", strategy.short)
shortstop=strategy.position_avg_price*(1+SL)
shortprofit=strategy.position_avg_price*(1-TP)
strategy.exit("Venta Put", stop=shortstop, limit=shortprofit)

Больше