Doppelte gleitende Durchschnitts-Crossover-Strategie
ChaoZhang
Die Strategie, die als “Double-Equal-Line-Cross-Strategie” bezeichnet wird, basiert auf einer linearen Regressionslinie mit zwei unterschiedlichen Parametern, um ein Kauf- und Verkaufssignal zu erzeugen, je nachdem, ob sie gekreuzt werden.
Die Strategie berechnet zunächst eine kurzfristige und eine langfristige lineare Regressionslinie. Die kurzfristige lineare Regressionslinie hat ein Parameter von 100 Tagen, die langfristige lineare Regressionslinie hat ein Parameter von 150 Tagen. Es wird ein Kaufsignal erzeugt, wenn die kurzfristige lineare Regressionslinie die langfristige lineare Regressionslinie von unten durchbricht; es wird ein Verkaufssignal erzeugt, wenn die kurzfristige lineare Regressionslinie von oben nach unten fällt und die langfristige lineare Regressionslinie durchbricht.
Eine lineare Regressionslinie kann die langfristige Trendrichtung des Preises widerspiegeln. Die kurzfristigen linearen Regressionslinien sind kleiner und sind empfindlicher für Preisänderungen und können kurzfristige Preisumkehrzeiten erfassen. Die langfristigen linearen Regressionslinien sind größer und repräsentieren die langfristige Gleichgewichtstrend des Preises.
Der Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass die klassische technische Analyse der Gleichschnitt-Strategie mit einer linearen Regressionsanalyse verwendet wird, um gleichzeitig Preisveränderungen in zwei Zeitdimensionen zu identifizieren. Die lineare Regressionslinie ist jedoch anfällig für außergewöhnliche Daten und hat eine gewisse Verzögerung.
Um einige Falschsignale zu filtern, wurde eine zeitbedingte Einschränkung der Strategie hinzugefügt, die die Strategie-Handelssignale nur innerhalb des angegebenen Datumsbereichs ausführt. Dies kann die Anzahl der ungültigen Geschäfte zu einem gewissen Grad reduzieren. Die Einstellung des Zeitfensters ist jedoch auch subjektiv und muss nach Rückmessung optimiert werden.
Insgesamt kann die Binary Equilibrium Crossover Strategie mehrere Analysemethoden kombinieren, um komplexe Handelschancen zu erfassen, aber die Risiken müssen aktiv verwaltet werden, um Überhändlungen vorzubeugen. Die weitere Optimierung der Strategie in Verbindung mit anderen technischen Kennzahlen kann die Stabilität weiter verbessern.
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start: 2022-09-12 00:00:00
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basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
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//@version=3
strategy(title="Linear Regression Curve CrossOver Strategy", shorttitle="LRC Crossover", overlay=true)
src = close
len1 = input(defval=100, minval=1, title="Length")
offset = 0
outfast = linreg(src, len1, offset)
plot(outfast,color=blue)
len2 = input(defval=150, minval=1, title="Length")
outslow = linreg(src, len2, offset)
plot(outslow,color=red)
yearfrom = input(2018)
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monthuntil =input(12)
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if ( crossover(outfast,outslow))
strategy.entry("BUY", strategy.long, stop=close, oca_name="TREND", comment="BUY")
else
strategy.cancel(id="BUY")
if ( crossover(outslow,outfast) )
strategy.entry("SELL", strategy.short,stop=close, oca_name="TREND", comment="SELL")
else
strategy.cancel(id="SELL")