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Stratégie de négociation quantitative basée sur le crossover SMA

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2024-01-12 10:51:33 Je suis désolé
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Résumé

Cette stratégie calcule les lignes SMA de différentes périodes pour mettre en œuvre des modèles de croix dorée et de croix de mort, générant ainsi des signaux d'achat et de vente.

Principe de stratégie

  1. Calculer la ligne de 5 jours (sma5), la ligne de 20 jours (sma20) et la ligne de 200 jours (sma200) de trois lignes SMA avec des cycles différents
  2. Lorsque la moyenne mobile à court cycle traverse la moyenne mobile à long cycle en dessous, un signal d'achat est généré.
  3. Lorsque la moyenne mobile à court cycle passe en dessous de la moyenne mobile à long cycle d'en haut, un signal de vente est généré
  4. Effectuer des transactions basées sur des signaux d'achat et de vente

Prenons l'exemple du croisement entre la ligne de 5 jours et la ligne de 200 jours. Lorsque la ligne de 5 jours franchit la ligne de 200 jours, cela signifie que le marché est entré dans une perspective haussière à court terme et qu'un signal d'achat est généré. Lorsque la ligne de 5 jours franchit la ligne de 200 jours, cela signifie que le marché est entré dans une perspective baissière à court terme et qu'un signal de vente est généré. En capturant le motif croisé des moyennes mobiles de différents cycles, les tendances du marché peuvent être capturées en conséquence.

Les avantages de la stratégie

  1. Il suffit de calculer plusieurs lignes SMA de cycles différents et de juger l'entrée et la sortie à travers de simples modèles croisés de moyennes mobiles.
  2. Il est sensible à la tendance globale du marché et peut tirer profit de l'effet de la tendance. Par exemple, lorsque la ligne de 5 jours dépasse la ligne de 200 jours, le marché est dans un état haussier à moyen et long terme.
  3. Lorsque le marché observe des ajustements à grande échelle, la stratégie de croisement des moyennes mobiles émet rapidement des signaux de vente pour contrôler efficacement les baisses.

Risques et contre-mesures

  1. Générer facilement de faux signaux. Lorsque le marché est limité à une plage, la moyenne mobile peut avoir plusieurs faux croisements, ce qui entraîne une fréquence et des coûts de négociation inutiles.
  2. La sélection du cycle d'ajustement est très critique. Si les paramètres de la moyenne mobile sont mal sélectionnés, l'effet du signal peut être insatisfaisant. Des combinaisons de cycles de moyenne mobile appropriées doivent être déterminées en fonction des différentes variétés.
  3. Incapable de faire face à des chocs inhabituellement importants. En cas d'événements majeurs du cygne noir, la stratégie de croisement moyen mobile peut subir de lourdes pertes. La stratégie doit être suspendue à ce moment-là et l'opération manuelle doit prendre le relais.

Optimisation de la stratégie

  1. Ajouter d'autres indicateurs pour la filtration. Lorsque le signal de croisement de la moyenne mobile apparaît, consultez également des indicateurs tels que MACD et KDJ pour éviter de générer de mauvais signaux sur les marchés volatils.

  2. Combinez avec des indicateurs de jugement de tendance. Par exemple, utilisez une ligne de 5 jours et une ligne de 200 jours pour construire des points d'achat et de vente dans ce cas. Combinez également l'indicateur ADX pour juger de la force de la tendance et n'exécutez des signaux que lorsque la tendance est suffisamment forte.

  3. Utilisez des moyennes mobiles adaptatives. Ajustez les paramètres des moyennes mobiles en temps réel en fonction des conditions du marché et de la volatilité, ce qui rend les signaux de trading plus pratiques.

  4. Appliquer la stratégie à différents types d'actions et de produits de change pour améliorer le rendement global de la stratégie.

Conclusion

Cette stratégie juge la tendance du marché simplement à travers des modèles de croisement SMA, en mettant en œuvre une tendance typique suivant la stratégie. L'avantage réside dans sa simplicité d'opération et sa capacité à capturer efficacement les principales tendances. Alors que l'inconvénient est qu'il génère facilement de mauvais signaux et ne peut pas faire face à d'énormes fluctuations du marché. Des améliorations futures peuvent être apportées dans des domaines tels que la filtration du signal et l'optimisation des paramètres.

/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("SMA Crossover Strategy", overlay=true)

// Define SMAs
sma5 = sma(close, 5)
sma10 = sma(close, 10)
sma20 = sma(close, 20)
sma50 = sma(close, 50)
sma130 = sma(close, 130)
sma200 = sma(close, 200)

// Plot SMAs on the chart
plot(sma5, color=color.blue, title="5 SMA")
plot(sma10, color=color.orange, title="10 SMA")
plot(sma20, color=color.red, title="20 SMA")
plot(sma50, color=color.green, title="50 SMA")
plot(sma130, color=color.purple, title="130 SMA")
plot(sma200, color=color.black, title="200 SMA")

// Generating the buy and sell signals
buySignal = crossover(sma5, sma200)
sellSignal = crossunder(sma5, sma200)

// Execute trades based on signals
if (buySignal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellSignal)
    strategy.close("Sell")
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