Strategie für den Durchbruch der bewegten Durchschnittsunterstützung und des Widerstands

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-09-28 15:20:47
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Übersicht

Diese Strategie identifiziert wichtige Unterstützungs- und Widerstandsniveaus basierend auf gleitenden Durchschnitten und handelt, wenn der Preis diese Niveaus durchbricht.

Strategie Logik

Die Strategie verwendet einen einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) mit einer Periode von 50 Jahren, um Unterstützungs- und Widerstandszonen zu identifizieren.

  • Wenn der Schlusskurs von unten über die SMA geht, wird der höchste Höchststand der letzten 50 Perioden als Widerstand R betrachtet.
  • Wenn der Schlusskurs von oben unter die SMA geht, wird der niedrigste Tief der letzten 50 Perioden als Support betrachtet.
  • Gehen Sie lang, wenn die Schließung den Widerstand R übersteigt
  • Kurzlauf bei schnellen Unterbrechungen

Mit anderen Worten, die Strategie verwendet den 50-Perioden-SMA, um Preiszonen zu teilen, und nimmt Trades, wenn der Preis aus diesen Zonen bricht.

Analyse der Vorteile

Die Strategie weist folgende Vorteile auf:

  1. Die Verwendung gleitender Durchschnitte zur Ermittlung von Unterstützungs-/Widerstandsraten ist verhältnismäßig zuverlässig und kann falsche Ausbrüche effektiv filtern.
  2. Eine Periode von 50 Jahren ist weder zu lang noch zu kurz und kann mittelfristige, sinnvolle Niveaus erkennen.
  3. Es wird nur ein einziger SMA-Indikator verwendet, was zu geringen System-Overheads und einer einfachen Implementierung führt.
  4. Breakout-Handelsstrategien sind einfach und effektiv.
  5. Es gibt nur wenige einstellbare Parameter, um eine übermäßige Optimierung zu vermeiden.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt außerdem folgende Risiken:

  1. Es besteht noch ein gewisses Risiko für falsche Ausbrüche, die SMAs nicht vollständig ausschließen können.
  2. Die festgelegte Laufzeit kann sich nicht an unterschiedliche Marktzyklen anpassen und könnte kurzfristige Chancen verpassen.
  3. Nach den ersten Ausbrüchen können Pullbacks und erneute Tests stattfinden, was umsichtige Stop-Loss-Techniken erfordert.
  4. Bei längerfristigen Geschäften ist eine größere Trendrichtung zu beobachten.

Diese Risiken können durch Optimierungen wie die Anpassung der SMA-Periode, das Hinzufügen von Trendfilterindikatoren usw. angegangen werden.

Optimierungsrichtlinien

Einige Möglichkeiten, wie die Strategie verbessert werden kann:

  1. Fügen Sie Indikatoren wie MACD hinzu, um die Trendrichtung und -dynamik zu messen.
  2. Implementieren Sie eine adaptive Optimierung von MA-Perioden für eine dynamische Anpassung.
  3. Verbesserung der Erkennung von Ausbrüchen, z. B. gleichzeitige Unterbrechung von MA und Bollinger Bands.
  4. Einbeziehung von Stop-Loss-Mechanismen zur Kontrolle von Einzelverlusten.
  5. Versuche verschiedene MA-Periodenparameter, um optimale Kombinationen zu finden.

Diese Verbesserungen können die Strategie über verschiedene Marktzyklen hinweg robuster machen.

Zusammenfassung

Insgesamt identifiziert die Strategie Unterstützung/Widerstand mit SMAs und Trades Breakouts, wobei die Dinge einfach und effektiv bleiben. Es gibt auch erheblichen Raum für Optimierungen in mehreren Dimensionen. Während falsche Breakouts ein Risiko bleiben, kann eine umsichtige Stop-Loss-Nutzung dies effektiv kontrollieren. Die Strategie ist für Anfänger einfach zu verstehen und eignet sich hervorragend zum Gewinnen praktischer Erfahrung.


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basePeriod: 1h
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//-- 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)

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