Sumber daya yang dimuat... Pemuatan...
  1. Persegi
  2. Strategi Perdagangan Kuantitatif Berdasarkan SMA Crossover

Strategi Perdagangan Kuantitatif Berdasarkan SMA Crossover

Penulis:ChaoZhang, Tanggal: 2024-01-12 10:51:33
Tag:

img

Gambaran umum

Strategi ini menghitung garis SMA dari periode yang berbeda untuk menerapkan pola golden cross dan death cross, sehingga menghasilkan sinyal beli dan jual.

Prinsip Strategi

  1. Menghitung garis 5 hari (sma5), garis 20 hari (sma20) dan garis 200 hari (sma200) dari tiga garis SMA dengan siklus yang berbeda
  2. Ketika rata-rata bergerak siklus pendek melintasi di atas rata-rata bergerak siklus panjang dari bawah, sinyal beli dihasilkan
  3. Ketika rata-rata bergerak siklus pendek melintasi di bawah rata-rata bergerak siklus panjang dari atas, sinyal jual dihasilkan.
  4. Melakukan transaksi berdasarkan sinyal beli dan jual

Ketika garis 5 hari menyeberang di atas garis 200 hari, itu berarti bahwa pasar telah memasuki prospek bullish jangka pendek dan sinyal beli dihasilkan. Ketika garis 5 hari menyeberang di bawah garis 200 hari, itu berarti pasar telah memasuki prospek bearish jangka pendek dan sinyal jual dihasilkan. Dengan menangkap pola silang rata-rata bergerak dari siklus yang berbeda, tren pasar dapat ditangkap sesuai.

Keuntungan dari Strategi

  1. Sederhana untuk diimplementasikan. Hanya perlu menghitung beberapa garis SMA dari siklus yang berbeda dan menilai masuk dan keluar melalui pola silang rata-rata bergerak sederhana.
  2. Sensitif terhadap tren pasar secara keseluruhan dan dapat mendapatkan keuntungan dari efek tren. Misalnya, ketika garis 5 hari melintasi di atas garis 200 hari, pasar berada dalam keadaan bull jangka menengah dan panjang.
  3. Ketika pasar melihat penyesuaian skala besar, strategi crossover rata-rata bergerak akan segera mengeluarkan sinyal jual untuk secara efektif mengendalikan penarikan.

Risiko dan Tindakan Balap

  1. Dengan mudah menghasilkan sinyal palsu. Ketika pasar terikat kisaran, rata-rata bergerak mungkin memiliki beberapa persilangan palsu, yang mengakibatkan frekuensi perdagangan dan biaya yang tidak perlu. Sesuai menyesuaikan siklus penahan untuk menyaring beberapa kebisingan jangka pendek.
  2. Pilihan siklus penyesuaian sangat penting. Jika parameter rata-rata bergerak tidak dipilih dengan benar, efek sinyal mungkin tidak memuaskan. Kombinasi siklus rata-rata bergerak yang tepat harus ditentukan sesuai dengan berbagai varietas.
  3. Tidak mampu mengatasi kejutan yang luar biasa besar. Dalam hal peristiwa angsa hitam besar, strategi crossover rata-rata bergerak dapat mengalami kerugian besar. Strategi harus ditangguhkan pada saat ini dan operasi manual harus mengambil alih.

Optimasi Strategi

  1. Tambahkan indikator lain untuk penyaringan. Ketika sinyal crossover rata-rata bergerak muncul, juga merujuk ke indikator seperti MACD dan KDJ untuk menghindari menghasilkan sinyal yang salah di pasar yang tidak stabil.

  2. Menggabungkan dengan indikator penilaian tren. Misalnya, gunakan garis 5 hari dan garis 200 hari untuk membangun titik beli dan jual dalam contoh ini. Juga menggabungkan indikator ADX untuk menilai kekuatan tren dan hanya mengeksekusi sinyal ketika tren cukup kuat.

  3. Gunakan rata-rata bergerak adaptif. Sesuaikan parameter rata-rata bergerak secara real time berdasarkan kondisi pasar dan volatilitas, membuat sinyal perdagangan lebih praktis.

  4. Menggunakan strategi untuk berbagai jenis saham dan produk devisa untuk meningkatkan kinerja strategi secara keseluruhan.

Kesimpulan

Strategi ini menilai tren pasar hanya melalui pola crossover SMA, menerapkan tren yang khas mengikuti strategi. Keuntungannya terletak pada kesederhanaan pengoperasiannya dan kemampuan untuk menangkap tren utama secara efektif. Sementara kekurangannya adalah mudah menghasilkan sinyal yang salah dan tidak dapat mengatasi perubahan pasar yang besar.

/*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")
Lebih banyak

2019 FMZ - Semua hak dilindungi