ChaoZhang
Обзор
Эта стратегия представляет собой автоматизированную торговую систему, основанную на сигналах пересечения скользящих средних, которая оптимизирует эффективность торговли за счет установки фиксированного соотношения риска и доходности. Стратегия использует пересечение быстрой скользящей средней (Fast MA) и медленной скользящей средней (Slow MA) для определения направления рыночного тренда, а также объединяет заданную точку стоп-лосса и целевую прибыль для управления риском позиции.
Стратегический принцип
Основная логика стратегии основана на перекрестных сигналах, генерируемых двумя скользящими средними разных периодов (10 периодов и 30 периодов). Когда быстрая линия пересекает медленную линию, система генерирует длинный сигнал; когда быстрая линия пересекает медленную линию, система генерирует короткий сигнал. После открытия каждой позиции система автоматически рассчитает стоп-лосс на основе предустановленного коэффициента стоп-лосса 2% и установит целевой показатель прибыли в соответствии с 2,5-кратным соотношением риска и доходности. Такой подход гарантирует, что каждая сделка имеет фиксированный профиль риска и доходности.
Стратегические преимущества
- Систематизация управления рисками: стандартизированное управление фондами достигается за счет фиксированного коэффициента стоп-лосса и соотношения риска и доходности.
- Механизм объективной торговли: система сигналов, основанная на пересечении скользящих средних, позволяющая избежать предвзятости, вызванной субъективными суждениями.
- Широкие возможности настройки параметров: ключевые параметры, такие как коэффициент стоп-лосса, соотношение риска и доходности и т. д., можно гибко настраивать в соответствии с рыночными условиями.
- Высокая степень автоматизации выполнения: автоматизация достигается от генерации сигнала до управления положением, что снижает количество ошибок, связанных с человеческим фактором
Стратегический риск
- Риск нестабильного рынка: на боковом рынке сигналы пересечения скользящих средних могут часто приводить к ложным прорывам.
- Риск проскальзывания: в условиях быстрого рынка фактическая цена сделки может значительно отклоняться от сигнальной цены.
- Фиксированный риск стоп-лосса: единый коэффициент стоп-лосса может не подходить для всех рыночных условий.
- Комиссионные расходы: частая торговля может привести к более высоким транзакционным издержкам.
Направление оптимизации стратегии
- Внедрение фильтров тренда: вы можете добавлять скользящие средние с более длительным периодом или другие индикаторы тренда, чтобы отфильтровывать ложные сигналы.
- Механизм динамического стоп-лосса: динамическая регулировка коэффициента стоп-лосса в соответствии с волатильностью рынка для улучшения адаптивности стратегии
- Добавьте подтверждение объема: объедините индикаторы объема, чтобы проверить действительность прорыва.
- Оптимизируйте время открытия: вы можете дождаться обратного сигнала после пересечения скользящей средней, прежде чем войти в рынок, что повышает эффективность цены входа.
Подвести итог
Эта стратегия создает полноценную торговую систему, объединяя классические методы технического анализа с современными концепциями управления рисками. Несмотря на определенные ограничения, ожидается, что благодаря постоянной оптимизации и совершенствованию стратегия будет поддерживать стабильную эффективность в различных рыночных условиях. Главное — постоянно корректировать настройки параметров на основе фактических результатов торговли и находить конфигурацию, которая наилучшим образом соответствует текущей рыночной ситуации.
/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SOL 15m 2.5 R:R Strategy", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100, initial_capital=10000, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
//---------------------------------------------------
// User Inputs
//---------------------------------------------------
// sym = input.symbol("swap", "Symbol")
timeframe = input.timeframe("15", "Timeframe")
fastLength = input.int(10, "Fast MA Length")
slowLength = input.int(30, "Slow MA Length")
stopLossPerc = input.float(2.0, "Stop Loss %", step=0.1) // This is an example; adjust to achieve ~45% win rate
RR = input.float(2.5, "Risk to Reward Ratio", step=0.1)
//---------------------------------------------------
// Data Sources
//---------------------------------------------------
price = request.security("swap", timeframe, close)
// Compute moving averages
fastMA = ta.sma(price, fastLength)
slowMA = ta.sma(price, slowLength)
// Entry Conditions
longCondition = ta.crossover(fastMA, slowMA)
shortCondition = ta.crossunder(fastMA, slowMA)
//---------------------------------------------------
// Stop Loss and Take Profit Calculation
//---------------------------------------------------
var entryPrice = 0.0
if (strategy.position_size == 0) // not in a position
if longCondition
// Long entry
entryPrice := price
strategy.entry("Long", strategy.long)
if shortCondition
// Short entry
entryPrice := price
strategy.entry("Short", strategy.short)
if strategy.position_size > 0
// We are in a long position
if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size > 0
longStop = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc/100)
longTarget = strategy.position_avg_price * (1 + (stopLossPerc/100)*RR)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop=longStop, limit=longTarget)
if strategy.position_size < 0
// We are in a short position
if strategy.position_avg_price > 0 and strategy.position_size < 0
shortStop = strategy.position_avg_price * (1 + stopLossPerc/100)
shortTarget = strategy.position_avg_price * (1 - (stopLossPerc/100)*RR)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=shortStop, limit=shortTarget)
//---------------------------------------------------
// Plotting
//---------------------------------------------------
plot(fastMA, color=color.new(color.teal, 0), title="Fast MA")
plot(slowMA, color=color.new(color.orange, 0), title="Slow MA")