Стратегия перекрестного использования двойной скользящей средней

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-01-19 14:13:07
Тэги:

img

Обзор

Двойная стратегия перекрестного движения скользящей средней является общей количественной торговой стратегией. Она использует перекрестное движение быстрых и медленных скользящих средних в качестве сигналов покупки и продажи. Когда быстрая скользящая средняя пересекает поверх медленной скользящей средней снизу, генерируется сигнал покупки. Когда быстрая скользящая средняя пересекает ниже медленной скользящей средней сверху, генерируется сигнал продажи.

Принцип стратегии

Основная логика этой стратегии состоит в том, чтобы рассчитать две группы скользящих средних, одна из которых является быстрой скользящей средней с параметром периода 10 дней, а другая - медленной скользящей средней с параметром периода 30 дней.

Когда быстрая скользящая средняя пересекает медленную, это означает, что краткосрочная цена начинает прорываться через долгосрочный тренд, что является золотым крестом для длинного.

Стратегия также устанавливает механизмы остановки потерь и получения прибыли. Стоп-лосс запускается, когда цена падает ниже определенного процента от цены входа. Прибыль запускается, когда цена повышается выше определенного процента от цены входа.

Анализ преимуществ

Стратегия перекрестного использования двойной скользящей средней имеет следующие преимущества:

  1. Логика проста и легко понять и реализовать;

  2. Параметры быстрых и медленных скользящих средних могут быть настроены так, чтобы они соответствовали различным рынкам;

  3. Он содержит параметры стоп-лосса и прибыли для ограничения потерь;

  4. Он может хорошо работать как на рынках с тенденциями, так и на рынках с диапазоном.

Анализ рисков

Стратегия перекрестного использования двойной скользящей средней также имеет следующие риски:

  1. Сигнал от перекрестка может быть ложным прорывом, приводящим к потерям;

  2. Неправильные настройки стоп-лосса и прибыли могут привести к огромным потерям или снижению ожидаемой прибыли;

  3. Он основывается исключительно на технических показателях, не учитывая фундаментальные показатели.

Соответствующие решения:

  1. Добавление других технических показателей для фильтрации ложных сигналов;

  2. тестирование и оптимизация параметров стоп-лосса и прибыли;

  3. Включите фундаментальный анализ.

Руководство по оптимизации

Стратегия может быть оптимизирована из следующих аспектов:

  1. Испытать различные комбинации параметров скользящих средних для определения оптимального;

  2. Добавление показателей подтверждения ценового объема для предотвращения ложных прорывов;

  3. Динамически корректируйте стоп-лосс и процентные ставки прибыли для лучшего получения прибыли;

  4. Включить другие показатели, такие как объем торговли, уровень оборота и т.д.

Заключение

Подводя итог, двойная стратегия кроссовера скользящей средней является простой и практичной количественной торговой стратегией. Ее легко понять и реализовать и может генерировать стабильную прибыль в большинстве рыночных условиях. Оптимизируя параметры, добавляя сигнальные фильтры и динамические механизмы получения прибыли, стратегия может стать более надежной и прибыльной. Как одна из фундаментальных количественных торговых стратегий, ее стоит изучить и применить.


/*backtest
start: 2023-01-12 00:00:00
end: 2024-01-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Moving Average Crossover", overlay=true)

// Define input parameters
fast_length = input(10, title="Fast MA Length")
slow_length = input(30, title="Slow MA Length")
stop_loss_percent = input(1.0, title="Stop Loss (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1)
take_profit_percent = input(2.0, title="Take Profit (%)", minval=0.1, maxval=10, step=0.1)

// Calculate moving averages
fast_ma = sma(close, fast_length)
slow_ma = sma(close, slow_length)

// Entry conditions
long_condition = crossover(fast_ma, slow_ma)
short_condition = crossunder(fast_ma, slow_ma)

// Plot moving averages on the chart
plot(fast_ma, title="Fast MA", color=color.blue)
plot(slow_ma, title="Slow MA", color=color.red)

// Strategy orders
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_condition)

// Set stop loss and take profit levels
stop_loss_price = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
take_profit_price = close * (1 + take_profit_percent / 100)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", stop=stop_loss_price, limit=take_profit_price)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short", stop=take_profit_price, limit=stop_loss_price)


Больше