Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Strategi crossover rata-rata bergerak yang ditingkatkan dengan panduan tren pasar

Strategi crossover rata-rata bergerak yang ditingkatkan dengan panduan tren pasar

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2023-12-06 16:29:52
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi crossover rata-rata bergerak yang ditingkatkan dengan panduan tren pasar menggunakan tiga rata-rata bergerak dari periode yang berbeda untuk menentukan tren pasar dan sinyal perdagangan. Pertama-tama menghitung garis cepat, garis lambat dan garis tren. Sinyal pembelian dan penjualan dihasilkan berdasarkan salib emas dan salib kematian dari garis cepat dan lambat. Selain itu, garis tren diperkenalkan untuk menilai arah tren pasar secara keseluruhan. Perdagangan hanya diambil ke arah tren untuk menghindari perdagangan kontra-tren.

Logika Strategi

Logika inti menggunakan tiga rata-rata bergerak - garis cepat, garis lambat dan garis tren untuk generasi sinyal. Periode untuk tiga rata-rata bergerak didefinisikan sebagai parameter input. Golden cross (garis cepat melintasi garis lambat) dan death cross (garis cepat melintasi garis lambat) antara garis cepat dan lambat menghasilkan sinyal beli dan jual masing-masing. Ini didasarkan pada sistem crossover rata-rata bergerak ganda klasik.

Perbaikan ini berasal dari pengenalan garis tren rata-rata bergerak ketiga untuk menentukan arah tren pasar. sinyal beli hanya diambil pada salib emas dan sinyal jual pada salib kematian ketika arah tren mendukung sinyal. Misalnya, sinyal beli hanya diambil pada salib emas ketika tren naik dan sinyal jual hanya pada salib kematian ketika tren turun. Ini membantu menghindari perdagangan kontra-tren dan mengurangi risiko.

Analisis Keuntungan

Dibandingkan dengan strategi rata-rata bergerak ganda yang sederhana, strategi yang ditingkatkan ini memiliki keuntungan berikut:

  1. Panduan tren pasar menghindari perdagangan yang bertentangan dengan tren, menyaring perdagangan yang berpotensi kehilangan dan mengurangi risiko.

  2. Kombinasi dari beberapa rata-rata bergerak meningkatkan keandalan sinyal dan tingkat menang.

  3. Penyesuaian parameter yang fleksibel beradaptasi dengan sistem pasar yang berbeda.

  4. Aturan yang sederhana dan jelas membuat implementasi mudah. Lebih mudah diterapkan daripada model pembelajaran mesin yang kompleks.

  5. Indikator dan logika yang validasi dengan dasar teoritis yang kuat dan keandalan.

Analisis Risiko

Meskipun ada peningkatan dibandingkan dengan strategi MA ganda, beberapa risiko perlu dipertimbangkan:

  1. Kompleksitas tambahan dari tiga rata-rata bergerak menimbulkan kesulitan pengoptimalan dan risiko penyesuaian parameter yang buruk.

  2. Sifat keterlambatan rata-rata bergerak dapat membosankan sinyal atau menyebabkan keterlambatan.

  3. Penentuan tren subjektif membawa risiko kesalahan dalam menilai tren.

  4. Tidak ada ukuran posisi atau fitur manajemen risiko.

  5. Sistem berbasis aturan tidak dapat beradaptasi seperti model pembelajaran mesin.

Risiko ini berpotensi dapat dikurangi melalui backtesting yang ketat, pengoptimalan dan pengenalan peningkatan seperti stop loss, ukuran posisi, adaptasi pembelajaran mesin dll. Tetapi risiko tidak dapat sepenuhnya dihilangkan.

Peluang Peningkatan

Beberapa cara strategi dapat ditingkatkan lebih lanjut:

  1. Menggabungkan mekanisme stop loss seperti harga berbasis atau volatilitas berbasis untuk mengendalikan kerugian per perdagangan.

  2. Tambahkan modul ukuran posisi untuk menyesuaikan posisi secara dinamis berdasarkan drawdown, penggunaan modal dll.

  3. Uji dalam beberapa kerangka waktu (tiap hari, 60 menit dll) untuk ketahanan.

  4. Optimasi parameter melalui pencarian grid, algoritma genetik dll. Model ensembel juga dapat menggabungkan sinyal dari beberapa model.

  5. Teknik pembelajaran mesin seperti pembelajaran penguatan untuk secara otomatis meningkatkan parameter dan kemampuan beradaptasi.

  6. Tambahkan filter berdasarkan volume, spread harga, volatilitas dll untuk mengurangi sinyal yang menyesatkan.

Kesimpulan

Kesimpulannya, strategi crossover rata-rata bergerak yang ditingkatkan ini memandu perdagangan dalam arah tren pasar secara keseluruhan untuk menghindari perdagangan kontra-tren. Ini menunjukkan janji untuk meningkatkan pengembalian yang disesuaikan dengan risiko dibandingkan dengan strategi crossover rata-rata bergerak ganda yang sederhana. Tetapi peningkatan lebih lanjut melalui ukuran posisi, adaptasi pembelajaran mesin dll dapat membantu mengoptimalkannya lebih lanjut. Prinsip inti mengikuti tren menggunakan rata-rata bergerak tampaknya bagus.

/*backtest
start: 2023-11-28 00:00:00
end: 2023-12-01 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Improved Moving Average Crossover Strategy", overlay=true)

// Define input variables
fast_length = input(9, title="Fast MA Length")
slow_length = input(21, title="Slow MA Length")
trend_length = input(50, title="Trend MA Length")
src = close

// Calculate moving averages
fast_ma = ta.sma(src, fast_length)
slow_ma = ta.sma(src, slow_length)
trend_ma = ta.sma(src, trend_length)

// Plot moving averages on the chart
plot(fast_ma, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slow_ma, color=color.red, title="Slow MA")
plot(trend_ma, color=color.green, title="Trend MA")

// Define trend direction
is_uptrend = ta.crossover(slow_ma, trend_ma)
is_downtrend = ta.crossunder(slow_ma, trend_ma)

// Define buy and sell conditions
buy_condition = ta.crossover(fast_ma, slow_ma) and is_uptrend
sell_condition = ta.crossunder(fast_ma, slow_ma) and is_downtrend

// Execute trades based on conditions
if (buy_condition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_condition)
    strategy.close("Buy")

if (sell_condition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
if (buy_condition)
    strategy.close("Sell")
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi