Golden Cross-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Gold-Cross-Strategie ist ein einfacher Marktindikator, der langfristigen Anlegern hilft, den Zeitpunkt des Eintritts zu bestimmen. Die Strategie basiert auf der Kreuzung von kurzfristigen und langfristigen Moving Averages, um Handelssignale zu erzeugen. Wenn ein Gold-Cross entsteht, wenn ein langfristiger Moving Average über dem kurzfristigen Moving Average durchbrochen wird, bedeutet dies, dass der Markt in einen Bullenmarkt eintritt.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet die SMA-Funktion zur Berechnung von kurz- und langfristigen einfachen gleitenden Durchschnitten. Die kurzfristige gleitende Durchschnittslänge wurde auf 50 Tage und die langfristige gleitende Durchschnittslänge auf 200 Tage festgelegt. Die Strategie entscheidet über die Crossover- und Crossunder-Funktionen, ob die kurzfristige Linie die langfristige Linie überschreitet oder überschreitet, um ein Handelssignal zu erzeugen.
Wenn die kurzfristige Linie die langfristige Linie durchbricht, zeigt dies, dass der Markttrend von unten nach oben wechselt, was zu einem Goldkreuz führt, was ein Übernahmesignal ist. Die Strategie wird durch die Strategy.entry-Funktion positioniert.
Durch das Erfassen von Gold/Tod-Kreuzungen an Markttrend-Wendepunkten, um den Zeitpunkt des Eintritts und der Positionszeit zu bestimmen, kann Marktrauschen effektiv gefiltert werden.
Analyse der Stärken
- Die Strategie ist einfach zu verstehen und zu implementieren und für Anfänger geeignet.
- Der Einsatz von Moving Averages wirkt als effizientes Geräuschfilter, um Markttrends zu erfassen.
- Die Gold-Kreuzung ist ein anerkannt starkes bullishes Signal, um die Bewegung effektiv zu erfassen.
- Die Todeskreuzung ist ein starkes Signal für einen Rückgang des Marktes und kann Verluste verringern.
- Die Optimierung der Parameter ist groß und kann an verschiedene Märkte angepasst werden, indem die Länge des Moving Averages angepasst wird.
- Das visuelle Kreuzsignal ist intuitiv und leicht zu lesen.
Risikoanalyse
- Der Moving Average liegt im Hintergrund und verpasst möglicherweise die beste Zeit für eine Trendwende.
- Ein einfaches Gleichgewicht kann falsche Signale nicht vollständig vermeiden.
- Die Auswirkungen von Ereignissen, wie z.B. “große Gewinnschwäche”, wurden nicht berücksichtigt.
- Es gibt keine Stop-Loss-Mechanismen, um einzelne Verluste effektiv zu kontrollieren.
- Bei einem Dead Fork besteht das Risiko eines Verlusts, bei einem Cross-Off von Gold besteht das Risiko eines verpassten Gewinns.
Es ist möglich, Stop-Losses zu setzen, um das Risiko zu kontrollieren, die Moving-Average-Parameter zu optimieren, um Falschsignale zu reduzieren, die Signalzuverlässigkeit in Verbindung mit anderen Indikatoren zu bestätigen, und eine Notfallverarbeitung zu entwickeln, um auf wichtige Nachrichten zu reagieren.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Optimierung der Moving Average-Parameter und Anpassung der Länge der kurz- und langfristigen Durchschnittslinien, um sie besser an die Merkmale der verschiedenen Märkte anzupassen;
Die Zunahme der Transaktionsmenge wird nur unter der Bedingung eines erhöhten Transaktionsvolumens signalisiert.
In Kombination mit anderen Indikatoren wie MACD, RSI und anderen, um Gold/Death-Cross-Signale zu bestätigen und Falschsignale zu vermeiden;
Erhöhung der Stop-Loss-Strategien, wie Tracking-Stops und Proportion-Stops, um Einzelschäden zu kontrollieren;
Erhöhung der Risikomanagementstrategien, wie z. B. Festplatzierungen, Indexpositionen usw., um das Gesamtrisiko zu kontrollieren;
Optimieren Sie die Eintrittszeit, beobachten Sie eine Weile nach der Kreuzung und filtern Sie die falschen Kreuzungen.
Durch diese Optimierung können die Strategieparameter besser an die statistischen Merkmale des Marktes angepasst, gefälschte Signale gefiltert, Risiken kontrolliert und die Stabilität und Profitabilität der Strategie weiter verbessert werden.
Zusammenfassen
Die Gold-Cross-Strategie ist eine einfache und praktische Trend-Tracking-Strategie. Sie erfasst die Markttrends intuitiv durch die Kreuzung von Moving Averages und identifiziert die richtigen Ein- und Ausstiegsmomente für langfristige Anleger. Die Strategie ist einfach zu implementieren, ist für Anfänger geeignet und kann in vielerlei Hinsicht erweitert und optimiert werden, was sie zu einer flexiblen und zuverlässigen Quantitative Trading-Strategie macht.
/*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)