Sumber dimuat naik... memuat...
  1. Persegi
  2. Strategi Kuantitatif Crossover Rata-rata Bergerak Berbilang dan Osilator Stochastic

Strategi Kuantitatif Crossover Rata-rata Bergerak Berbilang dan Osilator Stochastic

Penulis:ChaoZhang, Tarikh: 2024-12-12 17:23:02
Tag:SMAMA

img

Ringkasan

Strategi ini adalah pendekatan perdagangan kuantitatif yang menggabungkan pelbagai purata bergerak dengan isyarat silang osilator stokastik. Ia menggunakan purata bergerak jangka pendek, jangka sederhana, dan jangka panjang, bersama dengan ciri overbought / oversold dari osilator stokastik, untuk menangkap pembalikan trend pasaran dan peluang perdagangan melalui pengesahan isyarat berbilang. kekuatan teras strategi terletak pada penggunaan pelbagai penunjuk teknikal untuk pengesahan silang untuk meningkatkan kebolehpercayaan isyarat.

Prinsip Strategi

Strategi ini menggunakan lima purata bergerak (3 hari, 5 hari, 6 hari, 10 hari, dan 80 hari) dan Stochastic Oscillator. Isyarat perdagangan dipicu berdasarkan keadaan berikut:

  1. Isyarat Beli: Apabila MA10 melintasi di atas kedua-dua MA5 dan MA6, bertepatan dengan garis Stochastic %K melintasi di atas garis %D.
  2. Isyarat Jual: Apabila MA5 melintasi di bawah kedua-dua MA10 dan MA6, bertepatan dengan garis Stochastic %D melintasi di bawah garis %K. Strategi ini menggunakan 15 tempoh %K dan 9 tempoh %D dengan pelembap tambahan melalui purata bergerak.

Kelebihan Strategi

  1. Mekanisme Pengesahan Berbilang: Mengurangkan risiko pecah palsu melalui pengesahan silang pelbagai purata bergerak dan isyarat osilator stokastik.
  2. Mengikut Trend dan Oscillation: Mencatatkan kedua-dua pergerakan trend dan keadaan overbought / oversold, meningkatkan ketepatan perdagangan.
  3. Kestabilan isyarat: Menapis bunyi bising pasaran melalui pelbagai pengesahan persilangan purata bergerak.
  4. Kemudahan penyesuaian yang tinggi: Boleh digunakan dalam keadaan pasaran dan jangka masa yang berbeza.

Risiko Strategi

  1. Risiko Lag: Purata bergerak secara semula jadi penunjuk yang tertinggal, berpotensi menyebabkan titik masuk dan keluar yang tertunda.
  2. Risiko pasaran sampingan: Boleh menghasilkan isyarat palsu yang kerap di pasaran yang terhad.
  3. Sensitiviti Parameter: Beberapa parameter penunjuk memerlukan ujian menyeluruh dan mungkin memerlukan penyesuaian untuk keadaan pasaran yang berbeza.
  4. Konflik Isyarat: Beberapa penunjuk boleh menghasilkan isyarat yang bertentangan, yang memerlukan mekanisme keutamaan yang jelas.

Arahan Pengoptimuman Strategi

  1. Penyesuaian Parameter Dinamik: Sesuaikan secara automatik tempoh purata bergerak dan parameter osilator stokastik berdasarkan turun naik pasaran.
  2. Penapisan Trend yang Ditingkatkan: Menggabungkan ADX atau penunjuk trend yang serupa untuk menyesuaikan parameter strategi semasa trend yang kuat.
  3. Optimumkan Stop Loss: Melaksanakan gabungan kerugian berhenti yang tertinggal dan tetap.
  4. Pengesahan jumlah: Mengintegrasikan penunjuk jumlah untuk pengesahan isyarat untuk meningkatkan kebolehpercayaan.
  5. Pengiktirafan persekitaran pasaran: Tambah modul penilaian keadaan pasaran untuk menyesuaikan parameter dengan keadaan pasaran yang berbeza.

Ringkasan

Strategi ini menubuhkan sistem perdagangan yang komprehensif melalui gabungan pelbagai purata bergerak dan osilator stokastik. Kekuatannya terletak pada kebolehpercayaan isyarat dan kestabilan sistem, walaupun perlu memberi perhatian kepada kos dagangan dan kemampuan menyesuaikan diri dengan keadaan pasaran. Melalui pengoptimuman dan penyempurnaan yang berterusan, strategi ini menunjukkan janji untuk mencapai pulangan yang stabil dalam keadaan dagangan sebenar.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-12-10 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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

// Calculate the moving averages
ma3 = ta.sma(close, 3)
ma5 = ta.sma(close, 5)
ma6 = ta.sma(close, 6)
ma10 = ta.sma(close, 10)
ma80 = ta.sma(close, 80)

// Stochastic Oscillator with settings %K(15), %D(9), and slowing 9
k = ta.stoch(close, high, low, 15)
d = ta.sma(k, 9)
slow_d = ta.sma(d, 9)

// Buy signal confirmation: MA10 crosses above MA5, MA6, and K line crosses above D line
buySignalConfirmation = ta.crossover(ma10, ma5) and ta.crossover(ma10, ma6) and ta.crossover(k, d)

// Sell signal confirmation: MA5 crosses above MA10, MA6, and D line crosses above K line
sellSignalConfirmation = ta.crossunder(ma5, ma10) and ta.crossunder(ma5, ma6) and ta.crossunder(d, k)

// Strategy logic
if (buySignalConfirmation)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
    
if (sellSignalConfirmation)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Plot the moving averages and Stochastic Oscillator for visualization
plot(ma3, color=color.orange, title="MA3", linewidth=2)
plot(ma5, color=color.blue, title="MA5", linewidth=2)
plot(ma6, color=color.purple, title="MA6", linewidth=2)
plot(ma10, color=color.green, title="MA10", linewidth=2)
plot(ma80, color=color.red, title="MA80", linewidth=2)

plot(k, color=color.blue, title="%K", linewidth=2)
plot(d, color=color.red, title="%D", linewidth=2)
plot(slow_d, color=color.purple, title="Slow %D", linewidth=2)
Berkaitan
Lebih lanjut

2019 FMZ - Semua hak dilindungi