Handelsstrategie zur Umkehrung der gleitenden Durchschnittsrichtung

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-09-28 15:50:01
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Übersicht

Die gleitende durchschnittliche Richtungsumkehr-Handelsstrategie ist eine Strategie, die die Trendumkehr beurteilt, wenn der gleitende Durchschnitt für mehrere Kerzen kontinuierlich nach oben oder unten zeigt.

Strategie Logik

Die Kernlogik der Handelsstrategie zur Umkehrung der gleitenden Durchschnittsrichtung besteht darin:

  1. Berechnen Sie den ausgewählten gleitenden Durchschnitt, der einfacher gleitender Durchschnitt (SMA), exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA), gewichteter gleitender Durchschnitt (WMA) oder linearer Regressionsdurchschnitt sein kann.

  2. Beurteilen Sie die Größenbeziehung zwischen dem gleitenden Durchschnitt der aktuellen Periode und dem gleitenden Durchschnitt der vorherigen Periode.

  3. Die Zahl der aufeinanderfolgenden Auf- und Abwärtstränge wird erfasst. Ist der gleitende Durchschnitt der laufenden Periode höher als der vorhergehende, werden die aufeinanderfolgenden Aufwärtstränge +1 und die aufeinanderfolgenden Abwärtstränge auf Null geklärt; ist der gleitende Durchschnitt der laufenden Periode niedriger als der vorhergehende, werden die aufeinanderfolgenden Abwärtstränge +1 und die aufeinanderfolgenden Abwärtstränge auf Null geklärt.

  4. Wenn die Anzahl der aufeinanderfolgenden Auf- oder Abwärtsperioden den vom Benutzer festgelegten Schwellenwert übersteigt, werden entsprechende lange oder kurze Operationen durchgeführt.

  5. Gleichzeitig färben Sie die Leuchterbalken und die Hintergrundfarben, um die Trendrichtung zu zeigen.

  6. Optional wird die gleitende Durchschnittsveränderungskurve aufgeschrieben, um den Wendepunkt zu markieren.

Diese Strategie beurteilt den Trend, indem sie die Richtung des gleitenden Durchschnitts für mehrere aufeinanderfolgende Candlesticks zählt und Transaktionen nach der Dauer kontinuierlicher Long- oder Short-Holdings durchführt, anstatt auf einen einzelnen Candlestick zu schauen. Dies kann effektiv die Auswirkungen von Schocks auf den Handel filtern.

Vorteile

Die Handelsstrategie der Umkehrung der gleitenden Durchschnittsrichtung hat folgende Vorteile:

  1. Die Verwendung gleitender Durchschnitte zur Bestimmung der Trendrichtung kann Marktlärm wirksam filtern.

  2. Statistische Veränderungen in der Richtung gleitender Durchschnitte über einen bestimmten Zeitraum, um den Zeitpunkt der Trendumkehr zu bestimmen und das Handelsrisiko zu reduzieren.

  3. Anpassbare gleitende Durchschnittsparameter und statistische Periodenparameter, um sich an verschiedene Sorten und Marktbedingungen anzupassen.

  4. Die Farbgebung der Kerzen zeigt als visuelles Hilfsmittel die Trendrichtungveränderungen intuitiv an.

  5. Flexibilität bei der Auswahl verschiedener Arten gleitender Durchschnitte.

  6. Durch das Zeichnen einer gleitenden Durchschnittsänderungskurve kann deutlich beobachtet werden, ob eine Umkehrung eintritt.

  7. Einfache und klare Regeln, leicht zu verstehen und umzusetzen, für Anfänger geeignet.

Risiken

Die Handelsstrategie zur Umkehrung der gleitenden Durchschnittsrichtung birgt ebenfalls einige Risiken:

  1. Die Verzögerung des gleitenden Durchschnitts selbst beeinflusst die rechtzeitige Erfassung der Wendepunkte.

  2. Verzögerte lang- und kurzfristige Entscheidungen aufgrund des statistischen Zeitraums können schnelle Umkehrmöglichkeiten verpassen.

  3. Eine zu lange kontinuierliche Zyklus-Einstellung kann den Trend verpassen, während zu kurze ist anfällig für eine Falle.

  4. Auf schwindelnden Märkten kann eine große Anzahl von Short-Trade-Signalen auftreten.

  5. Eine ausschließliche Abhängigkeit von der Richtung des gleitenden Durchschnitts kann die tatsächliche Trendumkehrung nicht vollständig bestimmen, da ein gewisses Risiko falscher Signale besteht.

  6. Wenn sich der Markt drastisch ändert, ändert sich auch der gleitende Durchschnittsindikator selbst rasch, wobei eine höhere Wahrscheinlichkeit besteht, dass falsche Signale erzeugt werden.

  7. Es ist zu beachten, daß die Auswahl der gleitenden Durchschnittsparameter vernünftig ist, da sie sonst fehlschlägt.

Lösungen:

  1. Um die Empfindlichkeit zu verbessern, sollte der gleitende Durchschnittszyklus angemessen verkürzt werden.

  2. Verwenden Sie andere Indikatoren, um Signale zu filtern und eine Trendumkehr zu bestätigen.

  3. Optimierung der statistischen Zyklusparameter, um ein Gleichgewicht zwischen Reaktionsgeschwindigkeit und Stabilität zu finden.

  4. Erhöhen Sie den Stop-Loss-Bereich für die Absicherung, um Verluste zu kontrollieren.

  5. Verwenden Sie mehrere Kombinationen von gleitenden Durchschnitten, um die Genauigkeit zu verbessern.

Optimierungsrichtlinien

Die Handelsstrategie zur Umkehrung der gleitenden Durchschnittsrichtung kann in folgenden Aspekten optimiert werden:

  1. Optimieren Sie gleitende Durchschnittsparameter, testen Sie gleitende Durchschnittsparameter verschiedener Längeperioden und finden Sie die besten Parameter.

  2. Einbeziehung anderer Hilfsindikatoren wie RSI und KD zur Verbesserung der Signalzuverlässigkeit.

  3. Der statistische Parameter der aufeinander folgenden Periode muss so optimiert werden, dass er die Trendumkehr widerspiegelt und falsche Signale so weit wie möglich ausfiltert.

  4. Hinzufügen eines Stop-Loss-Mechanismus zur Kontrolle von Einzeltransaktionsverlusten.

  5. Die Ergebnisse der Optimierung der Parameter an verschiedenen Sorten testen und die Parameter entsprechend den verschiedenen Handelssorten anpassen.

  6. Die Strategie soll flexibler werden, indem der feste statistische Zeitraum in einen anpassungsfähigen statistischen Zeitraum umgewandelt wird.

  7. Versuchen Sie, sich zu öffnen, wenn der gleitende Durchschnitt tatsächlich durchbricht.

  8. Hinzufügen von Urteilen über die allgemeine Trendrichtung, um den gegen den Trend gerichteten Handel zu vermeiden.

  9. Verbessern Sie die Art und Weise, wie die gleitende Durchschnittskurve gezeichnet wird, z. B. erhöhen Sie die Glatzigkeit der Kurve.

Zusammenfassung

Die gleitende Durchschnitts-Richtungsumkehr-Handelsstrategie bestimmt den Zeitpunkt der kontinuierlichen Trendverfolgung, indem sie die aufeinanderfolgenden Anstiegs- oder Fallperioden des gleitenden Durchschnitts zählt. Sie kann Marktlärm effektiv filtern und Chancen nutzen, wenn eine Trendumkehr auftritt. Diese Strategie kann sich durch anpassbare gleitende Durchschnittsparameter und statistische Zykluszählungen flexibel an verschiedene Handelsarten und Marktumgebungen anpassen. Die Verzögerung des gleitenden Durchschnitts selbst verursacht jedoch leicht Identifikationsverzögerungen für schnelle Umkehrungen. Daher müssen Parameter optimiert und angepasst werden und andere technische Indikatoren zur Verbesserung der Signalgenauigkeit unterstützt werden. Im Allgemeinen hat die gleitende Durchschnitts-Richtungsumkehr-Handelsstrategie den Vorteil, einfach zu verstehen zu sein, und ist eine praktische und empfohlene Handelsstrategie.


/*backtest
start: 2022-09-21 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Moving Average Consecutive Up/Down Strategy (by ChartArt)", overlay=true)

// ChartArt's Moving Average Consecutive Up/Down Strategy
//
// Version 1.0
// Idea by ChartArt on December 30, 2015.
//
// This strategy goes long (or short) if there are several
// consecutive increasing (or decreasing) moving average
// values in a row in the same direction.
//
// The bars can be colored using the raw moving average trend.
// And the background can be colored using the consecutive
// moving average trend setting. In addition a experimental
// line of the moving average change can be drawn.
//
// The strategy is based upon the "Consecutive Up/Down Strategy"
// created by Tradingview.


// Input
Switch1 = input(true, title="Enable Bar Color?")
Switch2 = input(true, title="Enable Background Color?")
Switch3 = input(false, title="Enable Moving Average Trend Line?")

ConsecutiveBars = input(4,title="Consecutive Trend in Bars",minval=1)

// MA Calculation
MAlen = input(1,title="Moving Average Length: (1 = off)",minval=1)
SelectMA = input(2, minval=1, maxval=4, title='Moving Average: (1 = SMA), (2 = EMA), (3 = WMA), (4 = Linear)')
Price = input(close, title="Price Source")
Current =
 SelectMA == 1 ? sma(Price, MAlen) :
 SelectMA == 2 ? ema(Price, MAlen) :
 SelectMA == 3 ? wma(Price, MAlen) :
 SelectMA == 4 ? linreg(Price, MAlen,0) :
 na
Last =
 SelectMA == 1 ? sma(Price[1], MAlen) :
 SelectMA == 2 ? ema(Price[1], MAlen) :
 SelectMA == 3 ? wma(Price[1], MAlen) :
 SelectMA == 4 ? linreg(Price[1], MAlen,0) :
 na

// Calculation
MovingAverageTrend = if Current > Last
    1
else
    0

ConsecutiveBarsUp = MovingAverageTrend > 0.5 ? nz(ConsecutiveBarsUp[1]) + 1 : 0
ConsecutiveBarsDown = MovingAverageTrend < 0.5 ? nz(ConsecutiveBarsDown[1]) + 1 : 0
BarColor = MovingAverageTrend > 0.5 ? green : MovingAverageTrend < 0.5 ? red : blue
BackgroundColor = ConsecutiveBarsUp >= ConsecutiveBars ? green : ConsecutiveBarsDown >= ConsecutiveBars ? red : gray
MovingAverageLine = change(MovingAverageTrend) != 0 ? close : na

// Strategy
if (ConsecutiveBarsUp >= ConsecutiveBars)
    strategy.entry("ConsUpLE", strategy.long, comment="Bullish")
    
if (ConsecutiveBarsDown >= ConsecutiveBars)
    strategy.entry("ConsDnSE", strategy.short, comment="Bearish")

// output
barcolor(Switch1?BarColor:na)
bgcolor(Switch2?BackgroundColor:na)
plot(Switch3?MovingAverageLine:na, color=change(MovingAverageTrend)<0?green:red, linewidth=4)
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)

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