Unterstützungs- und Widerstandsausbruchsstrategie basierend auf dem gleitenden Durchschnitt


Erstellungsdatum: 2023-09-28 15:20:47 zuletzt geändert: 2023-09-28 15:20:47
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Überblick

Die Strategie basiert auf Moving Averages, um wichtige Unterstützungs- und Widerstands-Preisbereiche zu identifizieren und bei Durchbrüchen in diesen Bereichen zu handeln. Die Strategie ist einfach, effektiv und leicht zu verstehen und umzusetzen.

Strategieprinzip

Die Strategie verwendet einen einfachen Moving Average SMA mit einer Länge von 50 Zyklen, um wichtige Unterstützungs- und Widerstandsbereiche zu identifizieren.

  • Wenn der Schlusskurs den SMA von unten durchbricht, wird der höchste Preis der letzten 50 Perioden als Widerstandswert R verwendet.
  • Wenn der Schlusskurs von oben gegen den SMA fällt, nehmen Sie den niedrigsten Kurs der letzten 50 Perioden als Unterstützung S
  • Wenn der Schlusskurs den Widerstand R überschreitet, tun Sie mehr.
  • Kurzschluss bei Abschluss unter der S-Unterstützung

Das heißt, die Strategie nutzt SMAs, die Preiszonen mit einer Länge von 50 Zyklen aufteilen und in die entgegengesetzte Richtung handeln, wenn der Preis diese Zonen durchbricht. Durchbrechen Sie die Resistenz und fallen Sie durch die Unterstützung. Die Strategie ist einfach und einfach zu bedienen.

Analyse der Stärken

Diese Strategie hat folgende Vorteile:

  1. Die Verwendung von beweglichen Durchschnitten zur Identifizierung von Unterstützungswiderstands hat eine gewisse Zuverlässigkeit und kann falsche Durchbrüche wirksam filtern.
  2. Die 50 Zyklen sind nicht lang oder kurz, so dass wichtige mittlere Unterstützungswiderstände identifiziert werden können.
  3. Es ist einfach und kostengünstig, nur einen SMA zu verwenden.
  4. Die Strategie zum Durchbruch ist einfach, effektiv und einfach zu bedienen.
  5. Weniger konfigurierbare Parameter, nicht leicht zu optimieren.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch folgende Risiken:

  1. Es besteht immer noch ein gewisses Risiko für einen falschen Durchbruch, da der Moving Average nicht vollständig gefiltert werden kann.
  2. Die Fix-Periode kann sich nicht an die verschiedenen Phasen des Marktes anpassen und kann die Möglichkeit eines kürzeren Phasens verpassen.
  3. Nach dem Durchbruch kann es zu Rückschaltungen vor dem Test kommen, was eine gewisse Stop-Loss-Technik erfordert.
  4. Bei langfristigen Positionen ist es wichtig, die Richtung der Trends auf einer größeren Ebene zu beachten.

Diese Risiken können optimiert werden, indem die Moving-Average-Periode entsprechend angepasst oder Trend-Filter-Indikatoren hinzugefügt werden. Gleichzeitig ist eine gute Stop-Loss-Verwaltung von großer Bedeutung.

Optimierungsrichtung

Die Strategie kann in folgenden Richtungen optimiert werden:

  1. Hinzu kommen Indikatoren wie der MACD, um die Richtung und Stärke von Trends zu bestimmen.
  2. Zusätzliche Adaptionsoptimierung der MA-Zyklen, die die Zyklen dynamisch anpassen lassen.
  3. Optimierung der Durchbrucherkennung, z. B. die gleichzeitige Durchbruchsanforderung von MA und Brin-Band auf und ab.
  4. Erhöhung der Stop-Loss-Mechanismen, um einzelne Verluste zu kontrollieren.
  5. Versuche verschiedene MA-Periodenparameter, um die optimale Kombination zu finden.

Durch diese Optimierungen können Strategien flexibler und effektiver in verschiedenen Marktzyklen gestaltet werden.

Zusammenfassen

Insgesamt ist die Strategie einfach und effizient. Sie nutzt eine einfache Moving Average, um Resistenzbereiche zu identifizieren und Preise zu durchbrechen. Die Optimierungsmöglichkeiten sind groß und können in mehreren Dimensionen verbessert werden.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//--------------------------*
//-- This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0
//-- 開源代碼受Mozilla公眾授權條款2.0版規範, 網址是https://mozilla.org/MPL/2.0/
//
//@version=4
//
//  作品: [LunaOwl] 支撐壓力策略第4版
//  英文: [LunaOwl] Support Resistance Strategy V4
//
////////////////////////////////
//     ~~!!*(๑╹◡╹๑) **       //
//  製作:  @LunaOwl 彭彭      //
//  日期:  2019年03月05日     //
//  修改:  2019年04月22日     //
//  四版:  2020年06月16日     //
//  發表:  2020年06月17日     //
////////////////////////////////

//==設定策略==//

strategy("[LunaOwl] 支撐壓力策略 [回測]",
     shorttitle          = "支撐壓力策略 [回測]",
     overlay             = true,
     calc_on_order_fills = false,
     calc_on_every_tick  = false,
     pyramiding          = 0,
     currency            = currency.NONE,
     initial_capital     = 10000,
     slippage            = 5,
     default_qty_value   = 100,
     default_qty_type    = strategy.percent_of_equity,
     commission_type     = strategy.commission.percent,
     commission_value    = 0.05
     )

LB = input(50, title = "回溯期數", type = input.integer)
R = valuewhen(cross(sma(close, LB),close), highest(high, LB), 1)
S = valuewhen(cross(close,sma(close, LB)),  lowest( low, LB), 1)

plot(R, title = "壓力", color = color.green)
plot(S, title = "支撐", color = color.red)

//==定義輸出結果==//

Trend_up = crossover(close, R) ? 1 : 0
Trend_dn = crossunder(close, S) ? -1 : 0

//==設定出場規則==//

Enter = Trend_up ==  1 and Trend_up[1] == 0 ? Trend_up : na
Exit  = Trend_dn == -1 and Trend_dn[1] == 0 ? Trend_dn : na
strategy.entry("多", strategy.long, when = Enter)
strategy.entry("空", strategy.short, when = Exit)