Strategie zur Umkehrung des doppelten gleitenden Durchschnitts
ChaoZhang
Überblick
Die Doppel-Gleichgewichts-Umkehrstrategie ist eine Aktienhandelsstrategie, die die Gleichgewichts- und Umkehrprinzipien kombiniert. Die Strategie verwendet zunächst die 123-Umkehrprinzipien, um ein Umkehrhandelssignal zu erstellen, und filtert dann in Kombination mit dem 2⁄20 Index Moving Average, um Handelsanweisungen nur dann zu erzeugen, wenn die beiden Signale übereinstimmen, um die Stabilität der Strategie zu erhöhen. Die Strategie zielt darauf ab, kurzfristige Umkehrmöglichkeiten zu erfassen und gleichzeitig einen langfristigen Trendfilter zu verwenden, um eine hohe Wahrscheinlichkeit für Handelsmöglichkeiten zu sperren.
Strategieprinzip
Die Strategie besteht aus zwei Teilen:
- 123 Umkehrung
Die 123 Umkehrstrategie stammt aus einem Umkehrstrategie-System aus dem Buch “Wie ich dreifache Renditen am Futures-Markt erzielen kann”. Die Strategie basiert auf dem Prinzip: Wenn der Schlusskurs innerhalb von zwei Tagen von hoch nach unten geht und die langsame K-Linie am 9. Tag unter 50 liegt, kann man annehmen, dass er sich im Umkehrpunkt befindet und sollte gekauft werden.
- 2⁄20 Index-Strategie für die Moving Averages
Die Strategie nutzt den 2⁄20 Index Moving Average, um einen langfristigen Trend zu bestimmen. Wenn der Preis über dem 2⁄20 Durchschnitt liegt, ist er bullish, und wenn der Preis unter dem 2⁄20 Durchschnitt liegt, ist er bearish. Die Strategie kann verwendet werden, um falsche Durchbrüche zu filtern.
Die Kombination dieser beiden Strategien erzeugt ein echtes Handelssignal, wenn die 123 Umkehrsignale und die 2⁄20-Gleichlinie-Signale übereinstimmen.
Strategische Stärkenanalyse
Die Strategie kombiniert kurzfristige Reversals mit langfristigen Trends und bietet folgende Vorteile:
- Das ist eine gute Gelegenheit, um die kurzfristigen Umkehrungen zu erfassen.
123 Umkehrstrategien können kurzfristige Überkäufe und Überverkäufe erfassen, die zu größeren Preisanpassungen führen und somit einen höheren Gewinnraum bieten.
- 2⁄20 Durchschnittliche Filterung verhindert Gefahr von False-Breakthrough
Eine einfache Umkehrstrategie ist anfällig für die Auswirkungen von Trendmärkten und erzeugt viele falsche Signale. Durch die Hinzufügung einer 2⁄20-Gleichlinie können Signale, die nicht mit dem Trend übereinstimmen, gefiltert werden, wodurch das Risiko eines Über- und Untergangs vermieden und die Qualität der Signale verbessert wird.
- Die Kombination von Doppelbedingungen verringert die Gefahr einer Verlustquote
Ein einziger Indikator kann zu einer großen Anzahl von Fehlsignalen führen, während die Kombination von zwei komplementären Indikatoren die Signalzuverlässigkeit deutlich erhöht und den Verlust der Verlustquote verringert.
- Strategie ist klar, leicht zu verstehen und zu optimieren
Die einzelnen Teile der Strategie sind eindeutig, klar konzipiert, leicht zu verstehen, warum sie entstanden sind, und es ist leicht, sie an die tatsächlichen Situationen anzupassen und zu optimieren, um sie an das breitere Marktumfeld anzupassen.
Strategische Risikoanalyse
Obwohl diese Strategie eindeutige Vorteile hat, gibt es einige Risiken, die beachtet werden müssen:
- Die Umkehr muss nicht passieren.
Die historische Performance ist kein Vorbild für die zukünftige Performance, und nach dem Auftreten eines Umkehrsignals besteht Unsicherheit über die Größe und Stärke des Preisrückschlags, was zu Verlusten führen kann.
- Der Trend könnte sich fortsetzen
Die 2⁄20-Gehälter filtern Trends nicht vollständig ab, und wenn ein Trend sehr stark ist, können kurzfristige Anpassungen durch den Haupttrend verschlungen werden, was zu Verlusten führt.
- Optimierung der Parameter-Einstellungen
Die unterschiedlichen Parameter-Einstellungen haben einen erheblichen Einfluss auf die Strategie-Performance. Die optimale Parameter müssen durch umfangreiche Rückprüfungen und Simulationen ermittelt werden, wobei sich die optimale Bandbreite der Parameter je nach Marktumgebung ändern kann.
- Langfristige Wirkung unsicher
Eine gute kurzfristige historische Performance bedeutet auch keine langfristige Stabilität der Gewinne. Die Zufälligkeit der Märkte ist stark und die langfristige Wirksamkeit der Strategie muss in verschiedenen Marktumgebungen überprüft werden.
Diese Risiken können durch vernünftige Anpassung der Parameter, die Einstellung von Stop-Loss und das Risikomanagement kontrolliert werden. Darüber hinaus können weitere Bedingungen zur Erhöhung der Strategie-Stabilität, wie beispielsweise die Kennzahlen für die Handelsmenge und die Volatilität, in Betracht gezogen werden. Auch können Methoden wie Maschinelles Lernen eingeführt werden.
Richtung der Strategieoptimierung
Die Strategie kann in folgenden Bereichen weiter optimiert werden:
- Optimierung der Umkehrparameter
Verschiedene Kombinationen von Parametern können getestet werden, um nach stabileren und deutlicheren Umkehrungen zu suchen, um die Qualität des Umkehrsignals zu verbessern.
- Optimierung des Gleichgewichtssystems
Sie können eine Kombination verschiedener Parameter mit einer Durchschnittslinie testen oder eine Mehrfach-Durchschnittslinie hinzufügen, um die Trendbeurteilung genauer und umfassender zu machen.
- Weitere Filterbedingungen hinzufügen
Es ist möglich, mehr Filterbedingungen auf der Grundlage von Indikatoren wie Transaktionsvolumen, Schwankungen zu setzen, um die Fehleinschätzung zu verringern und die Stabilität zu verbessern.
- Optimierung der Parameterdynamik
Es ist möglich, eine große Menge an historischen Daten zu sammeln, um die dynamische Optimierung der Parameter auf Basis von maschinellen Lernmethoden zu ermöglichen und die Strategie robuster zu machen.
- Verlustbewältigung
Durch geeignete Stop-Loss-Strategien kann der maximale Rückzug und die Risikogruppe effektiv kontrolliert werden.
- Optimierung der Kapitalverwaltung
Optimierung der Positionsverwaltung und der Kapitalverteilung kann die Gesamtperformance der Strategie verbessern.
Zusammenfassen
Die Double Equilibrium Reversal Strategie ist eine einfache und praktische Kurzzeit-Handelsstrategie. Sie kombiniert zwei Strategien, um den Kurzzeit-Preis umzukehren, und verhindert, dass falsche Signale durchbrochen werden. Die Strategie ist klar, leicht zu verstehen und zu optimieren und hat einen guten praktischen Wert.
/*backtest
start: 2023-09-18 00:00:00
end: 2023-09-25 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 06/08/2021
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
EMA220(Length) =>
pos = 0.0
xPrice = close
xXA = ema(xPrice, Length)
nHH = max(high, high[1])
nLL = min(low, low[1])
nXS = iff((nLL > xXA)or(nHH < xXA), nLL, nHH)
pos := iff(close > xXA and close > nXS , 1,
iff(close < xXA and close < nXS, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & 2/20 Exponential MA", shorttitle="Combo", overlay = true)
line1 = input(true, "---- 123 Reversal ----")
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
line2 = input(true, "---- 2/20 Exponential MA ----")
LengthMA = input(20, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posEMA220 = EMA220(LengthMA)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posEMA220 == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posEMA220 == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1 )
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1 )
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )