Chiến lược đảo ngược đường trung bình động


Ngày tạo: 2024-02-27 17:51:43 sửa đổi lần cuối: 2024-02-27 17:51:43
sao chép: 0 Số nhấp chuột: 601
1
tập trung vào
1617
Người theo dõi

Chiến lược đảo ngược đường trung bình động

Tổng quan

Chiến lược trả lời trung bình di chuyển là một chiến lược giao dịch xu hướng rất đơn giản. Ý tưởng cốt lõi của nó là làm nhiều khi trung bình di chuyển ngắn hạn thấp hơn một tỷ lệ phần trăm nhất định của trung bình di chuyển dài hạn, và cân bằng khi đi ngang qua trung bình di chuyển dài hạn trên trung bình di chuyển ngắn hạn. Chiến lược này đầu tiên tính toán một trung bình di chuyển ngắn hạn và một trung bình di chuyển dài hạn, sau đó tạo ra tín hiệu giao dịch dựa trên mối quan hệ giữa hai trung bình di chuyển.

Nguyên tắc chiến lược

Chiến lược này dựa chủ yếu vào hai đường trung bình di chuyển, một đường trung bình di chuyển ngắn hạn và một đường trung bình di chuyển dài hạn. Các tham số đường trung bình di chuyển ngắn hạn là smallMAPeriod và tham số đường trung bình di chuyển dài hạn là bigMAPeriod.

Khi đường trung bình di chuyển ngắn hạn từ trên xuống dưới đường trung bình di chuyển dài hạn một phần trăm (được đặt bởi tham số%BelowToBuy), tạo ra tín hiệu mua, mua nhiều hơn. Khi đường trung bình di chuyển ngắn hạn tiếp tục tăng lên, đi qua đường trung bình di chuyển dài hạn, tạo ra tín hiệu bán, bán.

Chiến lược này nắm bắt cơ hội trả lời giá trị trung bình giữa trung bình di chuyển ngắn hạn và trung bình di chuyển dài hạn. Khi trung bình di chuyển ngắn hạn thấp hơn trung bình di chuyển dài hạn một mức độ nhất định, nó cho thấy tài sản có thể bị đánh giá thấp, nên có cơ hội trở lại giá trị trung bình, làm nhiều hơn có thể thu được lợi nhuận phản hồi.

Phân tích lợi thế

Chiến lược trả lời trung bình di chuyển có một số ưu điểm sau:

  1. Những ý tưởng đơn giản, dễ hiểu và dễ thực hiện
  2. Giữ các điểm biến của xu hướng ngắn hạn và dài hạn, đánh giá chính xác xu hướng thị trường
  3. Cài đặt tham số linh hoạt, có thể nhận được nhiều tín hiệu giao dịch hơn bằng cách điều chỉnh chu kỳ moving average và tỷ lệ nhượng bộ
  4. Quá trình phản hồi đơn giản, tối ưu hóa mô phỏng cho giao dịch định lượng

Chiến lược này có thể đạt được hiệu quả tốt bằng cách tối ưu hóa các thông số đơn giản. Bằng cách điều chỉnh các tham số trung bình di chuyển và tham số phần trăm nhượng bộ, bạn có thể kiểm tra lại các tài sản thị trường khác nhau như cổ phiếu, ngoại hối và tiền điện tử để lọc các tham số tốt nhất.

Phân tích rủi ro

Các chiến lược trả lời trung bình di động cũng có một số rủi ro:

  1. Có ít tín hiệu, không thể giao dịch thường xuyên
  2. Những trường hợp dễ bị bỏ lỡ sự đảo ngược giá
  3. Các tham số không đúng có thể dẫn đến chi phí giao dịch cao hơn và mất điểm trượt vì giao dịch quá thường xuyên

Bạn có thể làm giảm nguy cơ bằng cách:

  1. Điều chỉnh các tham số phù hợp để tín hiệu giao dịch phù hợp
  2. Sử dụng cách đột phá để thoát ra và sau đó đột phá để tránh đột phá giả
  3. Tối ưu hóa sự kết hợp các tham số, chọn chu kỳ trung bình di chuyển và tỷ lệ nhượng bộ

Hướng tối ưu hóa

Chiến lược trả lời trung bình di chuyển có thể được tối ưu hóa theo các khía cạnh sau:

  1. Kiểm tra các dữ liệu giá khác nhau như giá đóng cửa, giá cao nhất, giá thấp nhất, giá điển hình như một nguồn tín hiệu chiến lược
  2. Hãy thử các loại trung bình di chuyển khác nhau, chẳng hạn như trung bình di chuyển chỉ số, trung bình di chuyển cân nặng tuyến tính, trung bình di chuyển Hull.
  3. Tăng các điều kiện lọc để tránh giao dịch không cần thiết trong thị trường không có xu hướng
  4. Kết hợp các chỉ số về khối lượng giao dịch để tránh giá tăng nhưng không đủ khối lượng
  5. Tự động tối ưu hóa tham số bằng máy học hoặc thuật toán di truyền

Tóm tắt

Chiến lược trả lời bằng đường trung bình di chuyển bằng cách so sánh mối quan hệ giữa hai đường trung bình di chuyển ngắn hạn và dài hạn, để nắm bắt cơ hội quay trở lại sau khi giá trong thời gian ngắn lệch khỏi xu hướng dài hạn. Ý tưởng của chiến lược đơn giản, dễ hiểu và thực hiện, có thể đạt được hiệu quả tốt hơn bằng cách tối ưu hóa tham số. Nhưng cũng có ít tín hiệu giao dịch, dễ bị mất giá, rủi ro, cần kiểm tra và tối ưu hóa các tham số và điều kiện lọc để tối đa hóa lợi nhuận của chiến lược.

Mã nguồn chiến lược
/*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")