Стратегия торговли разворотом ETH на основе пересечения London SMA


Дата создания: 2024-01-18 16:08:26 Последнее изменение: 2024-01-18 16:08:26
Копировать: 0 Количество просмотров: 345
1
Подписаться
1166
Подписчики

Стратегия торговли разворотом ETH на основе пересечения London SMA

Обзор

Основная идея стратегии заключается в том, чтобы использовать высокую ликвидность в период торговли в Лондоне, в сочетании с сигналом золотой форки в сочетании со средней линией SMA, для обратной торговли в основной цифровой валютной паре ETH/USDT.

Стратегический принцип

Основная логика этой стратегии заключается в том, чтобы сначала определить время торговли в лондонском времени, а затем рассчитать среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю среднюю сред

Ключевое преимущество этой стратегии заключается в том, что она использует высокую ликвидность в лондонском времени для торговли, что позволяет получить лучшие возможности для входа. В то же время, золотой форк в средней линии SMA является классическим и эффективным сигналом технического индикатора. Таким образом, эта комбинация может в некоторой степени отфильтровать ложные сигналы, повышая стабильность стратегии и ее доходность.

Стратегические преимущества

  1. Высокий уровень мобильности в Лондонском времени позволяет получить лучшие возможности для зачисления.
  2. SMA - классический и эффективный технический индикаторный сигнал
  3. Комбинированное использование улучшает качество сигнала, фильтрует ложные сигналы
  4. Использование обратной торговли, подходящей для короткой торговли
  5. Высокий уровень использования капитала, который может увеличить прибыль с помощью леверинга

Стратегические риски и решения

В этой стратегии есть определенные риски, в основном:

  1. Сигналы о “мертвых форках” на трендовых рынках могут часто подвергаться ударам
  2. Неправильная настройка цикла SMA может вызвать слишком много ложных сигналов
  3. Ретро-торговля подвержена риску волатильности

Эти риски можно контролировать и решать следующими способами:

  1. Использование в сочетании с трендовыми показателями, чтобы избежать использования при колебаниях тренда
  2. Оптимизация параметров SMA для поиска оптимального цикла торговли
  3. Установка стоп-листов, контроль за единичными потерями

Направление оптимизации стратегии

Также существуют варианты оптимизации:

  1. Можно вводить другие показатели для комбинации, например, RSI, KD и т. Д., Формируя многопоказательную фильтрацию правил, повышение качества сигнала
  2. Периодические параметры для оптимизации средней линии SMA для поиска оптимальных торговых циклов
  3. Можно основываться на средней линии SMA, а затем вводить среднюю линию более длительного периода времени, образуя комбинацию с многомерным перекрестным линией
  4. Можно оптимизировать торговые сеансы, чтобы проверить, в какое время лучше всего торговать.
  5. Можно ввести алгоритмы машинного обучения для обучения и фильтрации сигналов

Подвести итог

В целом, эта стратегия реализует более простую и практичную стратегию обратного трейдинга с помощью классических технических индикаторов, связанных с торговлей в высоколиквидные периоды и равномерным скрещиванием. Эта стратегия обладает преимуществами высокой эффективности использования средств, простыми техническими показателями и простотой внедрения. Но также есть определенные риски, требующие тестирования и оптимизации параметров, остановок и торговых периодов для получения лучшей стабильной прибыльности.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("London SMA Strategy ", overlay=true)

// Define London session times
london_session_start_hour = 6
london_session_start_minute = 59
london_session_end_hour = 15
london_session_end_minute = 59

// Define SMA input parameters
sma_length = input.int(50, title="SMA Length")
sma_source = input.source(close, title="SMA Source")

// Calculate SMA
sma = ta.sma(sma_source, sma_length)

// Convert input values to timestamps
london_session_start_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_start_hour, london_session_start_minute)
london_session_end_timestamp = timestamp(year, month, dayofmonth, london_session_end_hour, london_session_end_minute)

// Define backtesting time range
start_date = timestamp(2021, 1, 1, 0, 0)
end_date = timenow

// Filter for London session and backtesting time range
in_london_session = time >= london_session_start_timestamp and time <= london_session_end_timestamp
in_backtesting_range = time >= start_date and time <= end_date

// Long condition: Close price crosses above SMA during London session
long_condition = ta.crossover(close, sma)

// Short condition: Close price crosses below SMA during London session
short_condition = ta.crossunder(close, sma)

// Plot SMA for reference
plot(sma, title="SMA", color=color.blue)

// Strategy entries and exits
if (long_condition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (short_condition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)