
Среднелинейная кросс-стратегия - это количественная торговая стратегия, которая использует индикаторные движущиеся средние ((EMA) для создания торговых сигналов разных циклов. Эта стратегия использует кросс-сигналы трех EMA: 5 циклов, 9 циклов и 21 циклов, чтобы определить рыночные тенденции и создать сигналы покупки и продажи.
Ключевыми показателями стратегии являются три EMA - 5 циклов, 9 циклов и 21 циклов. Торговая логика основана на следующем:
5-циклическая EMA прорыв вверх при пересечении 9-циклической EMA создает сигнал купить; 5-циклическая EMA прорыв вниз при пересечении 9-циклической EMA создает сигнал продать.
21-циклическая EMA может быть использована для проверки торгового сигнала. То есть, сигнал покупки более эффективен, когда 5-циклическая EMA и 9-циклическая EMA выше, чем 21-циклическая EMA; сигнал продажи более эффективен, когда они оба ниже 21-циклической EMA.
100 циклов и 200 циклов EMA используются для определения среднесрочных и долгосрочных тенденций на рынке. Они могут служить подтверждением или предупреждением больших тенденций для краткосрочных торговых сигналов.
Эта стратегия имеет следующие преимущества:
Простые в использовании и внедрении.
Чувствительность к рыночным реакциям. 5-циклическая и 9-циклическая EMA очень чувствительны к изменениям цен и могут быстро улавливать краткосрочные тенденции.
Легко устанавливается стоп-стоп. Сама EMA может служить в качестве мобильной стоп-линии.
Хорошая масштабируемость. Можно легко вводить другие циклические EMA или технические показатели для обогащения системы.
В этой стратегии также есть следующие основные риски:
Риск ложного сигнала. Пересечение EMA не является стопроцентно надежным и может привести к ложному прорыву.
Риск обратного тренда. Быстрый пересечение EMA может отражать только краткосрочную корректировку, игнорируя большое изменение тренда. Следует обратить внимание на средне- и долгосрочную EMA.
Риск параметровой настройки. Параметровые настройки могут сильно различаться в зависимости от разных сортов и рыночных условий, поэтому их необходимо тщательно оптимизировать и тестировать.
Эта стратегия может быть оптимизирована в следующих аспектах:
Введение других показателей фильтрации сигналов, таких как KD, MACD и т. д., снижает вероятность ложного сигнала.
Увеличение предела убытков, снижение убытков.
Оптимизация параметров, чтобы найти оптимальную комбинацию параметров цикла. Можно также использовать методы машинного обучения для динамической оптимизации.
Автоматизация всего процесса транзакций в сочетании с количественной структурой.
Общая концепция этой равнолинейной кросс-стратегии ясна, легко управляема и эффективно улавливает краткосрочные тенденции. Однако, при принятии решений, основанных только на кросс-EMA, по-прежнему существует определенная слепая зона, для принятия решений требуется помощь других факторов для снижения риска.
/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 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/
// © nagversion
//@version=5
strategy("5/9/21 EMA Strategy with 200 and 100 EMA", overlay=true)
// Calculate EMAs
ema5 = ta.ema(close, 5)
ema9 = ta.ema(close, 9)
ema21 = ta.ema(close, 21)
ema100 = ta.ema(close, 100)
ema200 = ta.ema(close, 200)
// Plot EMAs
plot(ema5, title="5 EMA", color=color.blue)
plot(ema9, title="9 EMA", color=color.yellow)
plot(ema21, title="21 EMA", color=color.red)
plot(ema100, title="100 EMA", color=color.purple)
plot(ema200, title="200 EMA", color=color.green)
// Strategy conditions
longCondition = ta.crossover(ema5, ema9) and ta.crossover(ema9, ema21)
shortCondition = ta.crossunder(ema5, ema9) and ta.crossunder(ema9, ema21)
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Set strategy properties if required (like stop loss, take profit, etc.)