В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия торговли на основе SMA для банковских фьючерсов BankNifty

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-03-28 18:15:32
Тэги:

img

Обзор

Эта стратегия является торговой стратегией, основанной на SMA для фьючерсов BankNifty. Основная идея стратегии заключается в использовании SMA в качестве индикатора тренда, идя длинный, когда цена пересекает выше SMA и идти короткий, когда цена пересекает ниже SMA. В то же время стратегия также устанавливает условия остановки потери и получения прибыли для контроля риска и блокировки прибыли.

Принцип стратегии

Основой этой стратегии является использование SMA в качестве индикатора тренда. В частности, стратегия сначала рассчитывает SMA определенного периода (по умолчанию 200), а затем определяет направление тренда на основе относительной позиции цены и SMA. Когда цена пересекает SMA, считается, что сформировалась восходящая тенденция, и принимается длинная позиция; когда цена пересекает ниже SMA, считается, что сформировалась нисходящая тенденция, и принимается короткая позиция. Кроме того, стратегия также устанавливает условия остановки потери и получения прибыли для контроля риска и блокировки прибыли. Условия остановки потери включают: перерыв цены через SMA на определенный диапазон (установленный параметром Stop Loss Buffer), перерыв цены через диапазон на определенный диапазон (установленный параметром Stop Loss ), и время достижения 15:00. Время входа в ценовой диапазон устанавливается параметром Target Price

Преимущества стратегии

  1. Простая и понятная: эта стратегия основана на классическом техническом индикаторе SMA с простым принципом, который легко понять и реализовать.
  2. Высокая адаптивность: стратегия может быть адаптирована к различным рыночным условиям и торговым видам путем корректировки параметров.
  3. Контроль риска: стратегия устанавливает несколько условий остановки убытков, которые могут эффективно контролировать потенциальные убытки.
  4. Слежение за трендом: SMA является отстающим индикатором, но именно поэтому он может хорошо подтвердить формирование тенденций.

Стратегические риски

  1. Чувствительность параметров: производительность этой стратегии во многом зависит от выбора параметров, и различные настройки параметров могут привести к очень разным результатам.
  2. Оциллирующий рынок: на осциллирующем рынке цены часто пересекаются выше и ниже SMA, что может привести к частой торговле стратегией, тем самым увеличивая затраты и риски транзакций.
  3. Обратная тенденция: когда рыночная тенденция меняется, стратегия может реагировать с задержкой, что может привести к потенциальным потерям.
  4. Внутренняя волатильность: стратегия может запускать торговые сигналы в любое время в течение торговой сессии, а волатильность фьючерсов BankNifty может быть относительно большой, что может привести к большему скольжению и потенциальным потерям.

Направления оптимизации стратегии

  1. Оптимизация параметров: наиболее подходящие настройки параметров для текущей рыночной среды можно найти путем обратного тестирования и оптимизации различных комбинаций параметров.
  2. Сочетание с другими индикаторами: рассмотреть возможность сочетания SMA с другими техническими индикаторами (такими как RSI, MACD и т.д.) для повышения надежности и точности стратегии.
  3. Динамическая стоп-лосс: рассмотреть возможность принятия динамической стратегии стоп-лосса (например, отслеживания стоп-лосса) для лучшего контроля рисков.
  4. Ограничение времени торговли: рассмотреть возможность ограничения времени торговли периодами с меньшей волатильностью (например, до, после открытия и закрытия), чтобы уменьшить влияние волатильности внутридневного периода.

Резюме

Эта стратегия является простой торговой стратегией, основанной на SMA, подходящей для фьючерсов BankNifty. Ее преимущества заключаются в простом принципе, сильной адаптивности и мерах контроля рисков. Однако в практическом применении все еще необходимо обратить внимание на потенциальные риски, такие как оптимизация параметров, колеблющиеся рынки, изменение тренда и волатильность внутридневная. В будущем стратегия может быть оптимизирована и улучшена с таких аспектов, как оптимизация параметров, сочетание с другими индикаторами, динамическая стоп-лосс и ограничение времени торговли.


// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Bhasker_S

//@version=5
strategy("Strategy BankNifty SMA", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

src = input(close, title="Source")
timeFrame = input.timeframe(defval='5', title = "Select Chart Timeframe")
typeMA = input.string(title = "Method", defval = "SMA", options=["SMA", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"])
len = input.int(200, minval=1, title="Length", step = 10)
alertPrecision = input.float(0, "Alert Precision", minval = 0, maxval = 50, step=1)
slTimeFrame = input.timeframe(defval='1', title = "Select Stoploss Candle Timeframe")
slBuffer = input.float(0, "Stop Loss Buffer", minval = 0, maxval = 50, step = 1)
targetSlab = input.float(150, "Target Price", minval = 1, maxval = 2000, step = 10)
Stoploss  = input.float(20, "Stop Loss", minval = 1, maxval = 2000, step = 5)
offset = input.int(title="Offset", defval=0, minval=-500, maxval=500)

//out = ta.sma(src, len)


ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

tfSource = request.security(syminfo.tickerid, timeFrame, src, barmerge.gaps_on, barmerge.lookahead_off)
mySMA = ma(tfSource, len, typeMA)
plot(mySMA, color=color.rgb(243, 33, 89), title="MA", offset=offset, linewidth = 2)

slClose = request.security(syminfo.tickerid, slTimeFrame, src, barmerge.gaps_on, barmerge.lookahead_off)


highTravel = low > mySMA
lowTravel = high < mySMA

touchabove = (((high[1] + alertPrecision) > mySMA[1]) and (low[1] < mySMA[1])) //and (high[2] < mySMA[2])
touchbelow = (((low[1] - alertPrecision) < mySMA[1]) and (high[1] > mySMA[1])) //and (low[2] > mySMA[2])

crossabove = math.min(open, close) > mySMA
crossbelow = math.max(open, close) < mySMA

upalert = (touchabove or touchbelow) and crossabove
downalert = (touchabove or touchbelow) and crossbelow

h=hour(time('1'),"Asia/Kolkata")
m=minute(time('1'),"Asia/Kolkata")
startTime=h*100+m

if upalert and strategy.position_size == 0 
    strategy.entry("buy", strategy.long, 15)
    
if downalert and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("sell", strategy.short, 15)

longexit = (slClose < (mySMA - slBuffer)) or (slClose < (strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) - Stoploss)) or (slClose > (strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) + targetSlab)) or (hour(time) == 15)
shortexit = (slClose > (mySMA + slBuffer)) or (slClose > (strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) + Stoploss)) or (slClose < (strategy.opentrades.entry_price(strategy.opentrades - 1) - targetSlab)) or (hour(time) == 15)

if longexit
    strategy.close("buy")

if shortexit
    strategy.close("sell")


Больше