Fünftägige Strategie zur Verfolgung des gleitenden Durchschnitts und des Golden Cross
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie basiert auf der Formulierung von Nachhaltigkeitssignalen am 5. und 78. Tag des Moving-Averages und zielt darauf ab, die Gelegenheit zu ergreifen, die ein Momentum-Breakout in den kurzen Linien darstellt.
Strategieprinzip
Die Gewichtung der beweglichen Durchschnittswerte für die 3-, 78- und 195-Tage wird berechnet.
Wenn Sie die 195er Linie auf der 3er Linie durchqueren, gibt es ein Kaufsignal.
Wenn die 3-Tage-Linie über der 78-Tage-Linie und die 78-Tage-Linie über der 195-Tage-Linie liegt, wird als Aufwärtstrend-Kanal angesehen und ein Kaufsignal ausgegeben.
Setzen Sie 6 ATR-Dynamik-Stopp-Leitung und senden Sie ein Stoppsignal unterhalb der Stopp-Leitung.
Das STOP-Signal wird ausgegeben, wenn die Linie 3 die Linie 195 wieder durchquert.
Analyse der Stärken
Mehrfache Gleichlinien-Kreuzkombination, wirksame Filterung von False-Breakthroughs.
Dynamische Stopps sind so eingestellt, dass Rückschlagverluste vermieden werden.
Der Rücklauf hat eine durchschnittliche Haltedauer von nur 2 Stunden pro Transaktion, was für kurzfristige Momentum-Transaktionen geeignet ist.
Die maximal kontrollierbare Rücknahme beträgt etwa 20%.
Risikoanalyse
Die Parameter der festen Durchschnittslinie können nicht an Marktveränderungen angepasst werden.
Die Stichprobenfrist beträgt nur ein Jahr, die Stichproben-Verifizierungsstrategie muss erweitert werden.
Die Stop-Loss-Parameter müssen optimiert werden, um das Risiko zu kontrollieren.
Die Preise sind so hoch, dass man sie nicht bewältigen kann.
Die Gebühren für die Verarbeitung und die Kosten für die Gleitstellen können höher sein.
Optimierungsrichtung
Verschiedene Parameter für die Durchschnittslinie testen und Kombinationen optimieren.
Optimierung der Stop-Loss-Parameter und Ausgleich der Gewinne und Risiken.
Einführung von Eintritts-Screening-Bedingungen, um die Wahrscheinlichkeit von Einsperrungen zu verringern.
Optimierung des Positionsmanagements und schrittweise Aufstockung der Positionen gemäß den Trends.
Verschiedene Sorten und längere Zeiträume.
Monte Carlo-Simulation zur Bewertung des maximalen Rückzugs.
Zusammenfassen
Die Strategie nutzt die Gleichgewicht-Mehrfach-Gold-Forsche zu bestimmen, Aktienpreise steigen, setzen Sie die dynamischen Stop-Loss-Regeln, die Rückmessung ist gut. Aber die Strategie ist die Stichprobenzeit kurz, die Parameter Stabilität zu überprüfen, und nicht in der Lage, um zu behandeln, springen. Es ist notwendig, weiter zu erweitern, die Stichproben-Rückmessung, die Einführung von mehr Filterbedingungen zu reduzieren Fehlsignal-Rate, während die Optimierung der Stop-Loss-Parameter, und die Bewertung der Auswirkungen der Transaktionskosten, wie Gebühren.
/*backtest
start: 2022-09-14 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// © FinTasticTrading 2021/2/14
// This is a 5 day moving average crossing long strategy, used in short term momentum trading strategy.
// Momentum trading Strategy: When S&P 500 index is at up trend (or above 60 sma), buy 10+ stocks in top 20% stock RS ranking at equal weight using this MA5X_L strategy. Change stocks when any stock exited by algorithm.
// Back test start since 2020/7/1, each long entry for condition 1 is $30000, condition 2 is $20000, with max of 2 long positions.
// Setup: 10 minutes chart
// Buy condition 1) 3 wma cross up 180 wma (5day) 2) 3wma > 60wma > 180wma UP Trend Arrangement (UTA)
// Exit condition 1) 3 wma cross under 180 wma 2) position profit > 20% and 3 wma cross under 6 ATRs line (green)
//@version=4
strategy("MA5X_L", overlay=true, pyramiding=2,default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=100000)
s_len = input( 3 )
m_len = input( 78 ) // 2 day moving average
l_len = input( 195) // equal to 5 Day moving average
xl_len = input(390) // 10 day moving average
//Draw WMAs
s_ma = wma(close,s_len)
m_ma = wma(close,m_len)
l_ma = wma(close,l_len)
xl_ma = sma(close,xl_len)
plot(s_ma, color=color.yellow, linewidth=2)
plot(m_ma, color=color.fuchsia, linewidth=2)
plot(l_ma, color=color.blue, linewidth=2)
plot(xl_ma, color = color.gray, linewidth=2)
//ATR Stop Profit , length = 40 or 1 day
Periods = input(title="ATR Period", type=input.integer, defval=40)
Multiplier = input(title="ATR Multiplier", type=input.float, step=0.1, defval=6.0)
sl=hl2-(Multiplier*atr(Periods))
sl1 = nz(sl[1], sl)
sl := s_ma[1] > sl1 ? max(sl, sl1) : sl
plot(strategy.position_size > 0 ? sl:na, title="Stop Loss", style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.green)
//Backtest since
condition100 = time>=timestamp(2020, 07, 01, 00, 00)
//Long Entry Condition 1 : s_ma Cross UP l_ma
if crossover(s_ma, l_ma) and condition100
strategy.entry("X Up", strategy.long, qty = 30000/close, comment="X Up")
//Long Entry Condition 2 : s_ma > m_ma > l_ma
condition31 = s_ma>m_ma and m_ma>l_ma
condition32 = condition31[1]==false and condition31 == true and condition100
strategy.entry("UTA", strategy.long, qty = 20000/close, when = condition32, comment="UTA")
//Long Exit Condition 1 : 3 wma cross under 180 wma
condition50 = crossunder(s_ma, l_ma)
strategy.close_all(when = condition50, comment="X Dn")
//Long Exit Condition 2 : position profit > 20% and 3 wma cross under 6 ATRs line (green)
strategy.close_all(when = crossunder(close,sl) and strategy.openprofit>30000*0.2, comment="Stop")