Динамическая стратегия пересечения скользящих средних трендов
ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия является простой пересекающейся средней (SMA) стратегией, применяемой в криптовалютном рынке. Она использует три группы SMA: быстрый, средний и медленный, чтобы идентифицировать потенциальные сигналы входа и выхода. Когда быстрый SMA пересекает средний SMA, генерируется сигнал покупки; когда быстрый SMA пересекает средний SMA, генерируется сигнал продажи.
Стратегический принцип
Настройки параметров
Стратегия позволяет трейдеру установить следующие ключевые параметры:
- Источник данных о ценах: цена закрытия или другие цены
- Рассматривается ли неполная линия K
- Методы прогнозирования SMA: прогнозирование с горизонтальным или с линейным регрессионным прогнозом
- Длина быстрой SMA: по умолчанию 7
- Среднескоростная длина SMA: по умолчанию 30
- Длина медленного SMA: по умолчанию 50
- Средства счета
- Доля риска в каждой сделке
Расчет SMA
В зависимости от установленной пользователем длины SMA, рассчитывается быстрое SMA, среднее SMA и медленное SMA.
Торговые сигналы
Когда быстрый SMA выше проходит через средний SMA, генерируется сигнал покупать; когда быстрый SMA ниже проходит через средний SMA, генерируется сигнал продавать.
Управление рисками и позициями
Стратегия, объединяющая средства счета и соотношение риска, понесенного каждой сделкой, вычисляет номинальный капитал каждой сделки. Затем в сочетании с ATR вычисляется стоп-лосс, в конечном итоге определяя конкретную позицию для каждой сделки.
Анализ преимуществ
- Более эффективный подход к выявлению тенденций с использованием нескольких групп SMA
- Прогнозные методы SMA более адаптивны
- Торговые сигналы просты, понятны и легко реализуются
- Интеграция управления рисками и позициями, более научная
Анализ рисков
- Сама отсталость SMA может пропустить поворот цены
- Только технические показатели, не включая основные
- Не учтены последствия внезапных событий
Это можно оптимизировать путем соответствующего сокращения цикла SMA, содействия другим показателям и т. д.
Направление оптимизации
- В сочетании с другими показателями фильтрация ошибочного сигнала
- Присоединяйтесь к основополагающим оценкам
- Оптимизация параметров цикла SMA
- Параметры оптимизации рисков и расчета позиций
Подвести итог
Эта стратегия включает в себя несколько функций по перекрестному суждению SMA, управлению рисками и оптимизации позиций, и является стратегией отслеживания тенденций, подходящей для криптовалютного рынка. Трейдеры могут корректировать параметры в зависимости от своего стиля торговли, рыночных условий и других факторов, чтобы реализовать оптимизацию.
/*backtest
start: 2024-01-05 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Onchain Edge Trend SMA Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// Configuration Parameters
priceSource = input(close, title="Price Source")
includeIncompleteBars = input(true, title="Consider Incomplete Bars")
maForecastMethod = input(defval="flat", options=["flat", "linreg"], title="Moving Average Prediction Method")
linearRegressionLength = input(3, title="Linear Regression Length")
fastMALength = input(7, title="Fast Moving Average Length")
mediumMALength = input(30, title="Medium Moving Average Length")
slowMALength = input(50, title="Slow Moving Average Length")
tradingCapital = input(100000, title="Trading Capital")
tradeRisk = input(1, title="Trade Risk (%)")
// Calculation of Moving Averages
calculateMA(source, period) => sma(source, period)
predictMA(source, forecastLength, regressionLength) =>
maForecastMethod == "flat" ? source : linreg(source, regressionLength, forecastLength)
offset = includeIncompleteBars ? 0 : 1
actualSource = priceSource[offset]
fastMA = calculateMA(actualSource, fastMALength)
mediumMA = calculateMA(actualSource, mediumMALength)
slowMA = calculateMA(actualSource, slowMALength)
// Trading Logic
enterLong = crossover(fastMA, mediumMA)
exitLong = crossunder(fastMA, mediumMA)
// Risk and Position Sizing
riskCapital = tradingCapital * tradeRisk / 100
lossThreshold = atr(14) * 2
tradeSize = riskCapital / lossThreshold
if (enterLong)
strategy.entry("Enter Long", strategy.long, qty=tradeSize)
if (exitLong)
strategy.close("Enter Long")
// Display Moving Averages
plot(fastMA, color=color.blue, linewidth=2, title="Fast Moving Average")
plot(mediumMA, color=color.purple, linewidth=2, title="Medium Moving Average")
plot(slowMA, color=color.red, linewidth=2, title="Slow Moving Average")