Стратегия разворота тренда на основе пересечения EMA и SMA


Дата создания: 2024-01-04 17:59:04 Последнее изменение: 2024-01-04 17:59:04
Копировать: 1 Количество просмотров: 1214
1
Подписаться
1621
Подписчики

Стратегия разворота тренда на основе пересечения EMA и SMA

Обзор

Целью стратегии является выявление потенциальных поворотных точек тренда с помощью пересечения 20-циклической индикативной подвижной средней (EMA) и 20-циклической простой подвижной средней (SMA). В зависимости от направления пересечения принимается решение о возможности сделать лизинг или лизинг.

Стратегический принцип

  1. Когда 20-циклическая EMA проходит через 20-циклическую SMA снизу и закрытие выше 20-циклической EMA, делайте больше.
  2. Когда 20-циклическая EMA проходит через 20-циклическую SMA сверху вниз и цена закрытия ниже 20-циклической EMA, дефолт.
  3. Для сделанных опционов, когда 20-циклическая EMA проходит через 20-циклическую SMA, при условии, что она не превышает 20-циклическую SMA.
  4. Для форекс, когда 20-циклическая EMA проходит через 20-циклическую SMA.

Эта стратегия использует функции кроссовера и кроссоундера в ta-архиве для обнаружения пересечения равномерных линий.

Анализ преимуществ

Эта стратегия, которая сочетает в себе функцию отслеживания трендов с помощью движущихся средних и генерирование сигналов с пересечением средних линий, имеет следующие преимущества:

  1. Движущаяся средняя эффективно отфильтровывает часть рыночного шума и определяет среднесрочные и долгосрочные тенденции.
  2. Простые и понятные для использования, они позволяют четко определить переломные моменты в движении рынка.
  3. Параметры 20 циклов работают для большинства акций и временных циклов без необходимости частой корректировки.
  4. В результате использования взаимосвязи между ценой закрытия и EMA удалось избежать некоторых ложных сигналов.
  5. Правила ясны, просты, легко понятны и реализуемы и подходят для инвесторов с низким уровнем квалификации.

Анализ рисков

Также существуют следующие риски:

  1. В этом случае движущаяся средняя будет отставать, возможно, пропустит кратковременное и резкое изменение тенденции.
  2. Пересечение равномерных линий может создавать шумовые сигналы, влияющие на стабильность стратегии.
  3. Параметры с фиксированными 20-циклическими циклами могут быть не очень подходящими для некоторых акций и нуждаются в корректировке.
  4. Без механизма остановки убытков может привести к большим убыткам.

Ответ:

  1. Сокращение среднелинейных циклов и ускорение реакции.
  2. Добавить дополнительные условия фильтрации, чтобы избежать ложных сигналов.
  3. Тестирование и оптимизация параметров и категорий акций.
  4. Включение методов сдерживания убытков и контроля риска.

Направление оптимизации

Эта стратегия также может быть оптимизирована в следующих областях:

  1. Добавить другие показатели, чтобы построить комбинированную стратегию, например, добавление показателей, таких как объем торгов, RSI и т. Д.
  2. Оптимизация тестирования среднелинейного цикла и торговой разновидности с установкой параметров адаптации.
  3. Построение механизмов динамического выхода, таких как стоп-стоп, стоп-стоп и т.д.
  4. Включение алгоритмической торговой функции для автоматической торговли.
  5. Добавление алгоритмов машинного обучения, адаптация и оптимизация стратегий.

Подвести итог

Эта стратегия в целом довольно проста и практична, используя теорию равномерного перекрестного пересечения для выявления потенциальных поворотных точек тренда, является распространенной и эффективной стратегической идеей. Однако есть определенная возможность для улучшения, которая может быть сделана более точной и автоматизированной путем добавления других технических показателей, установки динамических параметров, методов остановки и алгоритмической торговли. В целом, эта стратегия предоставляет хороший образ мысли и шаблон для количественной торговли.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2022-12-28 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("EMA-SMA Crossover Strategy", overlay=true)

// Define the length of the moving averages
emaLength = 20
smaLength = 20

// Calculate moving averages
emaValue = ta.ema(close, emaLength)
smaValue = ta.sma(close, smaLength)

// Buy condition
buyCondition = ta.crossover(emaValue, smaValue) and close > emaValue

// Short sell condition
sellCondition = ta.crossunder(emaValue, smaValue) and close < emaValue

// Exit conditions for both Buy and Short sell
exitBuyCondition = ta.crossunder(emaValue, smaValue)
exitSellCondition = ta.crossover(emaValue, smaValue)

// Strategy logic
if (buyCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

if (exitBuyCondition)
    strategy.close("Buy")

if (exitSellCondition)
    strategy.close("Sell")

// Plot the moving averages
plot(emaValue, color=color.blue, title="20 EMA")
plot(smaValue, color=color.red, title="20 SMA")