SMAのクロスオーバー戦略
作者: リン・ハーンチャオチャン,日付: 2023年11月8日11時36分51秒タグ:
概要
この戦略は,高速移動平均とスロー移動平均のクロスオーバーに基づいて取引信号を生成する.高速移動平均が下からスロー移動平均を超えると購入信号を生成する.高速移動平均が上からスロー移動平均を下に越えると販売信号を生成する.
原則
この戦略は,スマ関数を使用して,高速および遅い移動平均を計算する.fast_SMAは,期間の長さ fast_SMA_inputを持つ高速移動平均である.slow_SMAは,期間の長さ slow_SMA_inputを持つ遅い移動平均である.
この戦略は,快速移動平均とスロームービング平均の間のクロスオーバーを決定するために,クロスおよびクロスアンダー関数を使用する. 快速移動平均がスロームービング平均を超えると,LONG変数は真であり,購入信号が生成される. 快速移動平均がスロームービング平均を下回ると,SHORT変数は真であり,販売信号が生成される.
利点
この戦略には以下の利点があります.
- シンプルな原則で 分かりやすく実行できます
- 異なる市場環境に適応できる,調整可能な移動平均期.
- 市場騒音をフィルターで 比較的信頼性の高い取引信号を生成します
- 傾向の始まりと転換点の両方を捉えています
リスク
この戦略には次のリスクもあります
- 設定が正しくない場合,過剰な取引信号を生成し,過剰な取引につながる.
- 横向市場では多くの誤った信号を生む可能性があります.
- トレンドの持続期間を特定できず,早急に逆転する可能性があります
リスク管理
- 適切な移動平均パラメータを設定し,フィルタリング効果と感度をバランスします.
- 誤った信号を避けるために 傾向指標フィルターを追加します
- 取引ごとに損失を制御するストップ・ロスのポイントを設定します.
最適化
この戦略は,次の側面から最適化できます.
- 偽のブレイクを避けるために,ブレイクが起こるときに,ボリュームまたは波動性に関するフィルタリング条件を追加します.
- 傾向の方向性と強さを特定するための傾向指標を組み込む.
- 移動平均のパラメータを自動最適化するために 機械学習モデルを追加します
- サポート/レジスタンスとボリンジャー帯を組み合わせて取引範囲を定義し,エントリー精度を向上させる.
概要
この戦略は,移動平均値の利点を活用することによって,効果的に取引信号を生成する.いくつかのリスクがあるが,パラメータ最適化,フィルターを追加などによって改善することができる.移動平均値クロスオーバー戦略は,さらなる研究と適用に値する.
/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-13 00:00:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@author Jacques Grobler
//
// SIMPLE CROSS OVER BOT
// =====================
//
// This is a simple example of how to set up a strategy to go long or short
// If you make any modifications or have any suggestions, let me know
// When using this script, every section marked back testing should be
// uncommented in order to use for back testing, same goes for using the script portion
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// INTRO
//// -----
// BACKTESTING
//@version=4
strategy(title="SimpleCrossOver_Bot_V1_Backtester", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, pyramiding=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// SIGNALS
//study(title="SimpleCrossOver_Bot_V1_Signals", overlay = true)
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// INPUTS
//// ------
// BACKTESTING
dateSart_Year = input(2018, title="Start Year", minval=2000)
dateSart_Month = input(1, title="Start Month", minval=1, maxval=12)
dateSart_Day = input(1, title="Start Day", minval=1, maxval=31)
dateEnd_Year = input(2019, title="End Year", minval=2000)
dateEnd_Month = input(1, title="End Month", minval=1, maxval=12)
dateEnd_Day = input(1, title="End Day", minval=1, maxval=31)
// BACKTESTING AND SIGNALS
fast_SMA_input = input(7, title="SMA Fast")
slow_SMA_input = input(25, title="SMA Slow")
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// INDICATORS
//// ----------
fast_SMA = sma(close, fast_SMA_input)
slow_SMA = sma(close, slow_SMA_input)
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// STRATEGY
//// --------
LONG = cross(fast_SMA, slow_SMA) and fast_SMA > slow_SMA
stratLONG() => crossover(fast_SMA, slow_SMA)
SHORT = cross(fast_SMA, slow_SMA) and fast_SMA < slow_SMA
stratSHORT() => crossunder(fast_SMA, slow_SMA)
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// TRIGGERS
//// --------
// BACKTESTING
testPeriodStart = timestamp(dateSart_Year, dateSart_Month, dateSart_Day, 0, 0)
testPeriodStop = timestamp(dateEnd_Year, dateEnd_Month, dateEnd_Day, 0, 0)
timecondition = true
strategy.entry(id="LONG", long = true, when=timecondition and stratLONG())
strategy.entry(id="SHORT", long = false, when=timecondition and stratSHORT())
// SIGNALS
//alertcondition(LONG, title="LONG")
//alertcondition(SHORT, title="SHORT")
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//// PLOTS
//// -----
// BACKTESTING AND SIGNALS
plot(fast_SMA, color=green, linewidth=1)
plot(slow_SMA, color=yellow, linewidth=1)
plotshape(LONG, title="LONG", style=shape.triangleup, text="LONG", location=location.belowbar, size=size.small, color=green)
plotshape(SHORT, title="SHORT", style=shape.triangledown, text="SHORT", location=location.abovebar, size=size.small, color=red)
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