Die Golden Cross-Strategie ist ein einfacher Marktindikator, der langfristigen Anlegern hilft, den Einstiegszeitpunkt zu bestimmen. Die Strategie erzeugt Handelssignale auf der Grundlage der Überschneidungen von kurzfristigen und langfristigen gleitenden Durchschnitten. Wenn der kurzfristige gleitende Durchschnitt über den langfristigen gleitenden Durchschnitt kreuzt und ein Golden Cross bildet, signalisiert er, dass der Markt in einen Bulltrend eintritt und lange Positionen geöffnet werden können. Wenn der kurzfristige gleitende Durchschnitt unter den langfristigen gleitenden Durchschnitt eintritt und ein Death Cross bildet, signalisiert er, dass der Markt in einen Bärentrend eintritt und bestehende Positionen geschlossen werden sollten.
Diese Strategie verwendet die SMA-Funktion, um kurzfristige und langfristige einfache gleitende Durchschnitte zu berechnen. Die kurzfristige MA-Länge wird auf 50 Tage und die langfristige MA-Länge auf 200 Tage festgelegt. Die Strategie bestimmt, ob die kurzfristige MA über oder unter die langfristige MA überschreitet, indem die Crossover- und Crossunder-Funktionen verwendet werden, die Handelssignale erzeugen.
Wenn der kurzfristige MA über den langfristigen MA überschreitet, signalisiert er, dass sich der Trend von nach unten nach oben ändert, was ein Goldenes Kreuz bildet, das das lange Eintrittssignal ist. Die Strategie wird eine lange Position mit strategy.entry öffnen. Wenn der kurzfristige MA unter den langfristigen MA überschreitet, signalisiert er, dass sich der Trend von oben nach unten ändert, was ein Death Cross bildet, das das Ausgangssignal ist. Die Strategie schließt alle Positionen mit strategy.close_all.
Durch die Erfassung von Trendumkehrpunkten, die durch Golden/Death Crosses markiert werden, um den Zeitpunkt des Eintritts und des Ausstiegs zu bestimmen, kann die Strategie effektiv Marktlärm filtern und ist eine einfache und praktische Trendfolgestrategie.
Risiken können durch Hinzufügen von Stop-Loss, Optimierung von MA-Parametern zur Verringerung falscher Signale, Kombination mit anderen Indikatoren zur Bestätigung von Signalen und Entwicklung von Mechanismen zur Bewältigung von Schwarzschwanereignissen verwaltet werden.
Die Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:
Optimierung der MA-Parameter durch Anpassung der kurz- und langfristigen MA-Längen an die unterschiedlichen Merkmale des Marktes;
Zusätzliche Lautstärkungsbedingung für Auslösersignale nur bei Lautstärkerhöhungen
Einbeziehung anderer Indikatoren wie MACD, RSI, um Crossover-Signale zu bestätigen und falsche Signale zu vermeiden;
Sie können auch Stop-Loss-Strategien wie Trailing-Stop-Loss, Prozentsatz-Stop-Loss hinzufügen, um Einzelverluste zu kontrollieren.
Zusätzliche Positionsgrößenstrategien wie feste Fraktionen, exponentielle Größen zur Kontrolle des Gesamtrisikos;
Optimieren Sie den Eingang, indem Sie nach dem Übergang einige Zeit lang beobachten, um gefälschte Kreuzungen zu filtern.
Durch die oben genannten Optimierungen können die Strategieparameter besser mit den statistischen Eigenschaften des Marktes übereinstimmen, falsche Signale filtern, Risiken kontrollieren und die Stabilität und Rentabilität der Strategie unter Beibehaltung der Einfachheit weiter verbessern.
Die Golden Cross-Strategie ist eine einfache, aber praktische Trendfolgestrategie. Sie erfasst intuitiv Markttrends durch gleitende Durchschnittskreuze und kann Eingangs- und Ausstiegspunkte für langfristige Anleger effektiv identifizieren. Einfach umzusetzen, für Anfänger geeignet und an verschiedene Optimierungen angepasst, kann die Strategie zu einem flexiblen und zuverlässigen Handelssystem werden. Insgesamt ist die Golden Cross-Strategie eine wertvolle Ergänzung zum quantitativen Handelswerkzeug.
/*backtest
start: 2023-08-27 00:00:00
end: 2023-09-26 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Dumb strategy 2 - Golden Cross", shorttitle="Golden Cross", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
lShort = input(50, title="short length")
lLong = input(200, title="long length")
src = input(close, title="Source")
smaShort = sma(src, lShort)
smaLong = sma(src, lLong)
plot(smaShort, title="SMA Short", style=line, linewidth=3, color=lime)
plot(smaLong, title="SMA Long", style=line, linewidth=3, color=red)
//
//Backtest Time Inputs
//
testStartYear = input(2009, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(1, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(01, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)
testPeriodBackground = input(title="Color Background?", type=bool, defval=true)
testPeriodBackgroundColor = testPeriodBackground and (time >= testPeriodStart) and (time <= testPeriodStop) ? blue : na
bgcolor(testPeriodBackgroundColor, transp=80)
testPeriod() => true
if testPeriod()
longCondition = crossover(smaShort, smaLong)
if (longCondition)
strategy.entry("Long Entry", strategy.long)
shortCondition = crossunder(smaShort, smaLong)
if (shortCondition)
strategy.close_all(true)