La double moyenne mobile est une stratégie de suivi de tendance basée sur des moyennes mobiles. Elle génère des signaux de trading en calculant des moyennes mobiles de différentes périodes et en identifiant des croisements.
Cette stratégie repose principalement sur des croisements MA pour générer des signaux de trading.
Calculez la période de MA rapide et la période de MA lente.
Identifier les relations MA. Un signal d'achat est généré lorsque le MA rapide traverse le MA lent. Un signal de vente est généré lorsque le MA rapide traverse le MA lent.
Émettre des signaux d'achat et de vente. Aller long quand un signal d'achat se produit. Aller court quand un signal de vente se produit.
Après avoir effectué une transaction, définissez le stop loss en fonction du pourcentage d'entrée et de profit pour gérer les risques.
En comparant les changements de tendance des prix à travers différentes périodes, cette stratégie détermine si le marché est actuellement en tendance haussière ou baissière.
Capture efficacement les tendances à moyen et à long terme en utilisant la nature intrinsèque de la tendance des MAs.
Des signaux croisés simples et clairs, faciles à mettre en œuvre.
Périodes rapides et lentes personnalisables pour optimiser les paramètres.
Limite les pertes sur les transactions individuelles par le biais d'un stop loss.
Prédisposé à des dépassements et à des sur-trades sur les marchés à fourchette.
Les MAs ont un retard et peuvent manquer des opportunités à court terme.
Ne tient pas compte des événements soudains comme les nouvelles baissières importantes.
Manque de mécanismes de gestion des risques et pourrait entraîner des pertes dépassant la tolérance au risque.
Gestion des risques:
Optimiser les périodes de MA afin de réduire les faux signaux lors des consolidations.
Ajouter d'autres indicateurs comme filtres pour lutter contre le décalage de l'AM.
Supplément avec l'analyse des nouvelles.
Mettre en œuvre le stop loss et le dimensionnement des positions pour limiter les pertes.
Combiner avec d'autres outils d'analyse comme les canaux et les modèles pour améliorer la qualité du signal.
Optimisez les paramètres de MA rapide et lente pour trouver les meilleures combinaisons. 10 à 30 jours pour une MA rapide et 20 à 120 jours pour une MA lente fonctionnent souvent bien.
Ajouter des règles de dimensionnement des positions. dimensionnement des positions fractionnaires fixes peuvent améliorer les profits dans les tendances.
Incorporer la logique pour gérer les événements soudains comme l'arrêt des transactions après les grandes nouvelles baissières.
Tests de retour et échanges de documents pour évaluer les performances et améliorer continuellement le système.
La stratégie de croisement de moyenne mobile double identifie la direction de la tendance en comparant les croisements MA rapides et lents. C'est une approche simple et pratique de suivi de tendance. Bien qu'efficace, elle présente certaines limitations qui peuvent être résolues par des optimisations telles que l'ajustement des paramètres, l'ajout de filtres et l'intégration d'autres outils. Avec un contrôle de risque approprié, cette stratégie peut fournir de bons rendements.
/*backtest start: 2023-09-30 00:00:00 end: 2023-10-30 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("Simple Moving Average Crossover", overlay=true) // Input parameters fast_length = input(10, title="Fast MA Length") slow_length = input(50, title="Slow MA Length") stop_loss_pct = input(1, title="Stop Loss Percentage", minval=0, maxval=5) / 100 // Calculate moving averages fast_ma = sma(close, fast_length) slow_ma = sma(close, slow_length) // Plot moving averages plot(fast_ma, color=color.blue, title="Fast MA") plot(slow_ma, color=color.red, title="Slow MA") // Strategy logic long_condition = crossover(fast_ma, slow_ma) short_condition = crossunder(fast_ma, slow_ma) // Execute trades if (long_condition) strategy.entry("Long", strategy.long) if (short_condition) strategy.entry("Short", strategy.short) // Set stop loss long_stop_price = close * (1 - stop_loss_pct) short_stop_price = close * (1 + stop_loss_pct) strategy.exit("Stop Loss/Profit", from_entry="Long", stop=long_stop_price) strategy.exit("Stop Loss/Profit", from_entry="Short", stop=short_stop_price)