Kurzfristige Scalping-Strategie mit gleitendem Durchschnitt
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie gehört zu den Short-Line-Scalping-Strategien, die darauf abzielen, häufige Positionen zu eröffnen, um einen stabilen Ertrag zu erzielen, indem sie kleine Gewinne erzielen und das Abwärtsrisiko kontrollieren. Die Strategie überschreitet den möglichen Umkehrpunkt, indem sie die Durchschnittlichkeitsindikatoren beurteilt und ein schnelles Stop-Loss-Ziel setzt, um kleine Gewinne zu sichern.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet vier Moving Averages, nämlich 9, 50, 100 und 200.
Die spezifischen Handelsregeln sind:
- 9 Auf der Durchschnittslinie 50 Eintritt bei der Durchschnittslinie
- 50 Periodische Mittellinie unter 100 Periodische Mittellinie
- 100 unterhalb der 200-Perioden-Mittellinie
Diese Kombinationsbeurteilungen erlaubten es, die Zeitpunkte zu finden, an denen die Preise kurzfristig rückläufig waren, aber möglicherweise umgekehrt waren.
Die Parität-Regel lautet, dass man mit einem Durchschnitt von 9 Perioden über 200 Perioden paritätisch ist. Hier wird ein näheres Stoppziel gesetzt, um durch häufige kleine Gewinne stabile Erträge zu erzielen.
Strategische Vorteile
- Häufige Positionen, um Einzelschäden zu kontrollieren
- Mit Hilfe von Durchschnittskurven können Sie die Umkehrpunkte für potenzielle Kaufpunkte ermitteln.
- Setzen Sie einen näheren Stop-Loss-Punkt und sperren Sie die kleinen Gewinne ein
- Verringerung der Haltedauer und des Einflusses der großen Trends
- Hohe Kapitalnutzungsrate, geeignet für kleine Kapitalzuwächse
Strategisches Risiko
- Die Durchschnittslinie ist nachlässig und könnte den besten Einstiegspunkt verpassen.
- Wenige Gewinnspielräume, leicht beeinflusst von den Transaktionskosten
- Mehr unwirksame Transaktionen, häufige Transaktionen, die Zeit und Energie kosten
- Der Stopp-Punkt ist zu konservativ, um dem Trend gerecht zu werden.
- Schwierigkeiten, bei der Bilanzierung zu profitieren
Das Risiko kann durch folgende Maßnahmen verringert werden:
- Optimierung der Durchschnittsparameter zur Verbesserung der Genauigkeit der Kaufpunkte
- Der Markt ist in der Lage, die Exit-Restriktionen zu lockern, um mehr Trend-Gewinne zu erzielen.
- Bestätigung mit anderen technischen Kennzahlen zur Reduzierung von ungültigen Transaktionen
- Optimierung der Kapitalnutzung und der Positionsverwaltung
- Erwägen
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
- Optimierung der Parameterkombination
Test mehr Parameter der Mittellinienzyklus, um eine Kombination zu finden, die die Umkehrung präziser beurteilt.
- Erleichterung der Anhaltspunkte
Das ist eine gute Gelegenheit, um zu sehen, wie sich die Entwicklung in den USA entwickelt hat.
- Weitere technische Indikatoren
Es gibt viele Möglichkeiten, wie z. B. KDJ, MACD, etc. zu bestätigen, um ungültige Geschäfte zu reduzieren.
- Optimierung der Positionsführung
Die Positionsgröße wird dynamisch angepasst, je nach Stop-Loss- und Stop-Off-Punkt.
- Teilnahme an der Wiedereinstiegsregelung
Nach dem Ausstieg der Spieler kann die Rückkehr durch die Einführung von Bedingungen in Betracht gezogen werden, wenn der Trend anhält.
Zusammenfassen
Diese Strategie gehört zu den Short Line Scalping-Strategien, die Handelssignale bilden, indem sie eine gleichmäßige Kombination von kurzfristigen Umkehrungen ermittelt und einen näheren Stop-Off gesetzt, um häufig zu profitieren. Dies kann die Einzelschäden und Risiken wirksam kontrollieren und ist für den Anstieg kleiner Kapitalmengen geeignet.
/*backtest
start: 2023-08-21 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//strategy(shorttitle='Moving Average Scalper (by Coinrule)',title='Moving Average Scalper', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay = input(defval = 10, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970)
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
//MA inputs and calculations
movingaverage_signal = sma(close, input(9))
movingaverage_fast = sma(close, input(50))
movingaverage_slow = sma(close, input(200))
movingaverage_mid= sma(close, input(100))
//Entry
bullish = crossover(movingaverage_signal, movingaverage_fast)
strategy.entry(id="long", long = true, when = bullish and movingaverage_fast < movingaverage_mid and movingaverage_mid < movingaverage_slow and window())
//Exit
bearish = crossover(movingaverage_signal, movingaverage_slow)
Stop_loss= ((input (2))/100)
Take_profit= ((input (8))/100)
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - Stop_loss)
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + Take_profit)
strategy.close("long", when = bearish)
// close < longStopPrice or close > longTakeProfit and window())
//PLOT
plot(movingaverage_signal, color=color.black, linewidth=2 )
plot(movingaverage_fast, color=color.orange, linewidth=2)
plot(movingaverage_slow, color=color.purple, linewidth=2)
plot(movingaverage_mid, color=color.blue, linewidth=2)