Стратегия возврата скользящей средней


Дата создания: 2024-02-27 17:51:43 Последнее изменение: 2024-02-27 17:51:43
Копировать: 0 Количество просмотров: 601
1
Подписаться
1617
Подписчики

Стратегия возврата скользящей средней

Обзор

Стратегия движущегося среднего ответа - это очень простая стратегия торговли тенденциями. Ее основная идея заключается в том, чтобы делать больше, когда краткосрочные движущиеся средние ниже долгосрочных движущихся средних в определенном процентном отношении, а при прохождении долгосрочных движущихся средних через краткосрочные движущиеся средние - в выравнивании.

Стратегический принцип

Стратегия основывается на двух скользящих средних, одной краткосрочной скользящей средней и одной долгосрочной скользящей средней. Параметры краткосрочных скользящих средних - smallMAPeriod, а долгосрочных скользящих средних - bigMAPeriod.

Когда краткосрочная скользящая средняя падает вниз от долгосрочной скользящей средней на некоторое количество процентов (устанавливается параметром %BelowToBuy), создается сигнал покупать, чтобы совершить закупку. Когда краткосрочная скользящая средняя вновь поднимается и пересекает долгосрочную скользящую среднюю, создается сигнал продавать, чтобы погасить позицию.

Эта стратегия фиксирует возможность среднезначного ответа между краткосрочными и долгосрочными скользящими средними. Когда краткосрочные скользящие средние ниже долгосрочных скользящих средних, это указывает на то, что актив может быть недооценен, и должен быть шанс на возвращение к среднезначному значению.

Анализ преимуществ

Стратегия среднемесячного ответа с движущейся средней имеет следующие преимущества:

  1. Простые, понятные и реалистичные идеи
  2. Захватывает переломные моменты в краткосрочных и долгосрочных тенденциях, дает точную оценку движения рынка
  3. Гибкая настройка параметров, позволяющая получить больше торговых сигналов путем корректировки циклов движущихся средних и процентов уступки
  4. Процесс отслеживания прост и подходит для оптимизации моделирования количественных сделок

Оптимизация простых параметров этой стратегии дает хорошие результаты. С помощью корректировки параметров скользящих средних и процентных параметров отступлений можно отслеживать различные рыночные активы, такие как акции, валюты и криптовалюты, и отбирать оптимальную комбинацию параметров.

Анализ рисков

Однако есть и другие риски, связанные со стратегией среднемесячного ответа на движущуюся величину:

  1. Сигналы меньше, торговля не бывает частой
  2. Произойти непредвиденные изменения цены
  3. Неправильные параметры могут привести к более высоким транзакционным издержкам и потере скользящих точек из-за слишком частых сделок

Риски можно снизить следующими способами:

  1. Устройство параметров, позволяющее использовать торговые сигналы
  2. Применение метода прорыва выхода и прорыва входа, чтобы избежать ложного прорыва
  3. Оптимизируйте комбинацию параметров, выбирая циклы скользящих средних и процент уступки

Направление оптимизации

Стратегия среднего ответа на движущиеся средние может быть оптимизирована в следующих аспектах:

  1. тестирование различных ценовых данных, таких как цена закрытия, цена максимума, цена минимума и типичная цена, в качестве источника стратегических сигналов
  2. Попробуйте различные типы скользящих средних, такие как скользящие средние индексы, скользящие средние с линейной нагрузкой, скользящие средние Hull и т.д.
  3. Добавление фильтров, чтобы избежать ненужных сделок на не трендовых рынках
  4. Вместе с показателями объемов торгов, чтобы избежать ложных прорывов с повышением цен, но недостаточным объемом
  5. Автоматическая оптимизация параметров с использованием машинного обучения или генетических алгоритмов

Подвести итог

Сравнение между двумя движущимися средними и длительными движущимися средними позволяет уловить возможность возврата после отклонения цены от долгосрочной тенденции. Концепция стратегии проста, легко понятна и реализуема, и лучшие результаты могут быть достигнуты путем оптимизации параметров. Однако существует риск, что существует меньше торговых сигналов, легко пропустить ценовые переводы и т. Д.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2023-02-20 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// @version=4
//
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//
// @author Sunil Halai
//
// This very simple strategy is an implementation of PJ Sutherlands' Jaws Mean reversion algorithm. It simply buys when a small moving average period (e.g. 2) is below
// a longer moving average period (e.g. 5) by a certain percentage, and closes when the small period average crosses over the longer moving average. 
// 
// If you are going to use this, you may wish to apply this to a range of investment assets, as the amount signals is low. Alternatively you may wish to tweak the settings to provide more
// signals.


strategy("Jaws Mean Reversion [Strategy]", overlay = true)

//Strategy inputs
source = input(title = "Source", defval = close)
smallMAPeriod = input(title = "Small Moving Average", defval = 2)
bigMAPeriod = input(title = "Big Moving Average", defval = 5)
percentBelowToBuy = input(title = "Percent below to buy %", defval = 3)


//Strategy calculation
smallMA = sma(source, smallMAPeriod)
bigMA =  sma(source, bigMAPeriod) 
buyMA = ((100 - percentBelowToBuy) / 100) * sma(source, bigMAPeriod)[0]

if(crossunder(smallMA, buyMA))
    strategy.entry("BUY", strategy.long)

if(crossover(smallMA, bigMA))
    strategy.close("BUY")