В процессе загрузки ресурсов... загрузка...

Стратегия перекрестного использования двойной скользящей средней ЕМА

Автор:Чао Чжан, Дата: 2024-06-07 15:58:15
Тэги:ЕМАМ.А.

img

Обзор

Эта стратегия использует два экспоненциальных скользящих средних (EMA) для улавливания изменений в ценовых тенденциях. Когда краткосрочная EMA пересекает долгосрочную EMA снизу, генерируется сигнал покупки; когда краткосрочная EMA пересекает долгосрочную EMA сверху, генерируется сигнал продажи. Стратегия также устанавливает ежедневные лимиты стоп-лосса и прибыли для контроля однодневных потерь и прибыли.

Принципы стратегии

  1. Вычислить краткосрочную ЭМА (период дефолта 9 лет) и долгосрочную ЭМА (период дефолта 21 год).
  2. Когда краткосрочная EMA пересекает длинную EMA, открыть длинную позицию; когда краткосрочная EMA пересекает длинную EMA, открыть короткую позицию.
  3. Записывать собственный капитал счета в начале каждого торгового дня и рассчитывать разницу между собственным капиталом с текущего счета и начальным капиталом, т.е. суточной прибылью и убытком.
  4. Если суточный убыток превышает максимально допустимый убыток (0,25% от первоначальных средств счета), закрыть все позиции.
  5. Если суточная прибыль превышает максимально допустимую прибыль (2% от первоначальных средств счета), закрыть все позиции.

Преимущества стратегии

  1. Простая и понятная: логика стратегии ясна и использует только две скользящие средние для генерации торговых сигналов, что делает ее легкой для понимания и реализации.
  2. Следование тенденции: используя перекрестность быстрых и медленных EMA, стратегия может относительно хорошо отслеживать изменения ценовых тенденций, что делает ее подходящей для использования на тенденционных рынках.
  3. Контроль рисков: ежедневные лимиты стоп-лосса и тека прибыли могут эффективно контролировать однодневные убытки и прибыль, предотвращая чрезмерные колебания на счете.

Стратегические риски

  1. Оптимизация параметров: производительность стратегии во многом зависит от выбора периодов EMA, и различные настройки параметров могут привести к кардинально разным результатам.
  2. Непостоянные рынки: на непостоянных рынках цены часто колеблются выше и ниже EMA, потенциально создавая много ложных сигналов и приводит к частым сделкам и эрозии капитала.
  3. Обратные тенденции: когда рыночные тенденции меняются, стратегия может задержать вход или выход, упустив лучшие торговые возможности.

Направления оптимизации стратегии

  1. Ввести другие технические индикаторы, такие как RSI и MACD, чтобы помочь оценить силу и направление тренда и улучшить точность сигнала.
  2. Оптимизировать правила стоп-лосса и тека-прибыли, например, использование последующих стопов или динамических уровней тека-прибыли, чтобы лучше защитить прибыль и контролировать риски.
  3. Динамически корректировать периоды EMA на основе волатильности рынка для адаптации к различным состояниям рынка.
  4. Сочетание фундаментального анализа, такого как экономические данные и крупные события, для фильтрации и подтверждения торговых сигналов.

Резюме

Стратегия двойного скользящего среднего кроссовера EMA - это простая, легко понятная стратегия торговли, подходящая для трендовых рынков. Используя кроссовер быстрых и медленных скользящих средних, она может относительно хорошо улавливать изменения ценовых тенденций. В то же время ежедневные параметры стоп-лосса и взятки прибыли могут эффективно контролировать риски. Однако стратегия может неэффективно работать на нестабильных рынках или во время сдвижения тренда и должна быть оптимизирована и улучшена путем сочетания других технических индикаторов и методов анализа.


/*backtest
start: 2023-06-01 00:00:00
end: 2024-06-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © DD173838

//@version=5
strategy("Moving Average Strategy with Daily Limits", overlay=true)

// Moving Average settings
shortMaLength = input.int(9, title="Short MA Length")
longMaLength = input.int(21, title="Long MA Length")

// Calculate MAs
shortMa = ta.ema(close, shortMaLength)
longMa = ta.ema(close, longMaLength)

// Plot MAs
plot(shortMa, title="9 EMA", color=color.blue)
plot(longMa, title="21 EMA", color=color.red)

// Strategy conditions
crossUp = ta.crossover(shortMa, longMa)
crossDown = ta.crossunder(shortMa, longMa)

// Debug plots to check cross conditions
plotshape(series=crossUp, title="Cross Up", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="UP")
plotshape(series=crossDown, title="Cross Down", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="DOWN")

// Entry at cross signals
if (crossUp)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (crossDown)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Daily drawdown and profit limits
var float startOfDayEquity = na
if (na(startOfDayEquity) or ta.change(time('D')) != 0)
    startOfDayEquity := strategy.equity

maxDailyLoss = 50000 * 0.0025
maxDailyProfit = 50000 * 0.02
currentDailyPL = strategy.equity - startOfDayEquity

if (currentDailyPL <= -maxDailyLoss)
    strategy.close_all(comment="Max Daily Loss Reached")

if (currentDailyPL >= maxDailyProfit)
    strategy.close_all(comment="Max Daily Profit Reached")


Связанные

Больше