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이동평균 거래 전략

저자:차오장, 날짜: 2023-12-26 15:55:43
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전반적인 설명

이동 평균 봉투 거래 전략은 트렌드를 따르는 전략이다. 가격이 봉투를 깨는 경우 거래 신호로 이동 평균 라인의 위와 아래의 비율 봉투를 설정한다. 이 전략은 트렌드를 따르는 것뿐만 아니라 과잉 구매 / 과잉 판매 시장 조건을 식별하는 데 사용될 수 있다.

전략 논리

이 전략은 14주기 간단한 이동 평균 (SMA) 을 기반으로 한다. 상부 봉투는: SMA + SMA × 입력 비율로 계산된다. 하부 봉투는: SMA - SMA × 입력 비율로 계산된다. 이것은 SMA와 평행한 상하 및 하위 거래 대역을 형성한다.

클로즈 가격이 상단보다 높을 때, 긴 포지션을 취합니다. 클로즈 가격이 하단보다 낮을 때, 짧은 포지션을 취합니다. 그렇지 않으면 평평한 포지션을 유지하십시오. 입력 매개 변수 리버스 은 리버스 거래를 허용합니다.

이 전략은 3가지 지표를 사용한다.

  1. xSMA - 14주기 간단한 이동 평균, 중간선

  2. xHighBand - 상위 비율 뚜

  3. xLowBand - 낮은 비율의 봉투.

장점

이 전략의 장점은 다음과 같습니다.

  1. 간단한 논리, 이해하기 쉽고 실행하기 쉽습니다.

  2. 트렌드 추적 및 과잉 구매/ 과잉 판매 수준을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 범위 시장에서 트렌드를 놓치지 않도록합니다.

  3. 거래 주파수는 수분 봉투 매개 변수를 조정하여 제어 할 수 있습니다. 거래 위험을 줄입니다.

  4. 다른 시간 프레임과 도구에 대한 이동 평균 기간을 선택할 수 있는 유연성.

  5. 역 입력 매개 변수는 유연성을 더합니다. 트렌드를 따라 또는 반대로 거래할 수 있습니다.

위험 과 해결책

이 전략에는 몇 가지 위험이 있습니다.

  1. 범위를 넘어선 깊은 인하가 강한 트렌드에서 발생할 수 있습니다. 수익을 놓치고 위험을 통제하기 위해 비율 매개 변수를 낮출 수 있습니다.

  2. 불안한 시장에서 자주 잘못된 신호가 발생할 수 있습니다. 신호를 필터하기 위해 이동 평균 기간을 증가시킬 수 있습니다.

  3. 너무 좁은 봉투는 과도한 을 유발할 수 있습니다. 현명하게 봉투 범위를 넓힐 수 있습니다.

  4. 뉴스 사건의 갑작스러운 변동은 손실을 유발할 수 있습니다. 스톱 로스를 사용하면 위험을 관리하는 데 도움이 됩니다.

최적화

전략은 최적화 될 수 있습니다.

  1. 다른 기간의 이동 평균을 테스트하고 최적의 신호를 가진 최적의 매개 변수를 찾으십시오.

  2. 최대 수익성과 통제 가능한 위험을 위해 비율을 최적화하십시오.

  3. MACD와 KD 같은 필터를 추가하여 불안정하고 복잡한 시장 조건에서 나쁜 신호를 피합니다.

  4. ADX와 같은 트렌드 강도 지표와 결합하여 진입 시기를 개선합니다.

  5. 다른 도구에 대한 효과를 테스트합니다. 제품별 매개 변수를 사용자 정의합니다.

  6. 거래당 하락위험을 제한하기 위한 스톱 로스 전략을 포함합니다.

결론

전체적으로 이것은 쉬운 백테스팅 매개 변수와 함께 전략을 따르는 전형적인 추세이다. 또한 과반 구매/ 과반 판매 수준을 식별할 수 있다. 추가 매개 변수 최적화와 다른 지표와 결합하면 거래에 대한 실질적 효과를 크게 향상시킬 수 있다. 이것은 추가 연구와 응용을 받을 가치가 있는 가치 있는 전략이다.


/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 04/03/2018
// Moving Average Envelopes are percentage-based envelopes set above and 
// below a moving average. The moving average, which forms the base for 
// this indicator, can be a simple or exponential moving average. Each 
// envelope is then set the same percentage above or below the moving average. 
// This creates parallel bands that follow price action. With a moving average 
// as the base, Moving Average Envelopes can be used as a trend following indicator. 
// However, this indicator is not limited to just trend following. The envelopes 
// can also be used to identify overbought and oversold levels when the trend is 
// relatively flat. 
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
//  - For purpose educate only
//  - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Moving Average Envelopes", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
PercentShift = input(1, minval = 0.01, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xSMA = sma(close, Length)
xHighBand = xSMA + (xSMA * PercentShift / 100)
xLowBand = xSMA - (xSMA * PercentShift / 100)
pos = iff(close > xHighBand, 1,
       iff(close <xLowBand, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 
plot(xSMA, color=blue, title="SMA")
plot(xHighBand, color=red, title="High Band")
plot(xLowBand, color=red, title="Low Band")

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