Mit der Trend-Strategie des gleitenden Durchschnitts

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-10-24 16:14:10
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Übersicht

Diese Strategie nutzt das goldene Kreuz und das Todeskreuz einfacher gleitender Durchschnitte, um Ein- und Ausstiege zu bestimmen, und folgt dem Trend rechtzeitig, um Wendepunkte in den Markttrends zu erfassen.

Strategie Logik

Berechnung des 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitts (shortSMA) und des 30-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitts (longSMA)
Wenn der ShortSMA den LongSMA überschreitet, wird ein Kaufsignal generiert.
Wenn der ShortSMA unter den LongSMA fällt, wird ein Verkaufssignal generiert.
Erfordern, dass der RSI bei Kaufsignalen über 50 und bei Verkaufssignalen unter 50 liegt, um falsche Brechungen zu vermeiden
Verwenden Sie ATR für Stop Loss und Take Profit Trailing

Die Strategie verwendet hauptsächlich die Überschneidung von zwei gleitenden Durchschnitten, um den Eintrittszeitpunkt zu bestimmen und Trend-Beschwungspunkte zu identifizieren. Der kürzere SMA spiegelt die Preisänderungen schneller wider, während der längere SMA Unterstützung und Widerstand bietet. Wenn der kürzere SMA über den längeren SMA überschreitet, deutet dies auf einen Aufwärtstrendstart hin, also gehen Sie lang. Wenn der kürzere SMA unter den längeren SMA überschreitet, deutet dies auf einen Abwärtstrendstart hin, also gehen Sie kurz. RSI filtert falsche Breaks aus. ATR-Stop-Loss und Profit-Trail-Preis und optimiert das Risikomanagement.

Analyse der Vorteile

Einfach zu verstehen und zu lernen
Folgt dem Markttrend, um Wendepunkte zu erfassen
Doppel bewegliche Durchschnittsquerschnitte sind klassisch und wirksam für die Trendbestimmung
Rationaler Stop-Loss- und Take-Profit-Ansatz reduziert Verluste aus einzelnen Segmenten
Der RSI filtert falsche Breaks effektiv aus und verringert damit die Handelsrisiken
Es ist nicht nötig, vorherzusagen, folgen Sie einfach dem Trend zum Gewinn.

Risikoanalyse

Dual-MAs können falsche Signale erzeugen und unnötige Verluste verursachen.
Verzögerte Reaktion der Marktteilnehmer, die Trendumkehrungen nicht rechtzeitig erkennen können
Blind folgend Trends können Verluste verstärken, Position Größe muss kontrollieren
Nicht vollständig zu filtern unruhige Märkte, anfällig dafür, gefangen zu werden
Falsche Parameter-Einstellungen erhöhen die Handelsfrequenz, reduzieren die Rentabilität

Die Risiken können durch die Wahl geeigneter Parameterkombinationen, die Einführung anderer Filter, die Steuerung der Positionsgröße usw. verringert werden.

Optimierungsrichtlinien

Optimierung der MA-Parameter zur Verbesserung der Signalgenauigkeit
Hinzufügen anderer Indikatoren wie MACD, Bollinger Bands usw. zur Verbesserung der Strategie Gewinnrate
Einbeziehung von Trendindikatoren zur Verringerung von Geschäften auf unruhigen Märkten
Optimieren Sie Stop Loss und Gewinn nehmen, um Einzelverlust zu minimieren und Einzelgewinn zu maximieren
Optimierung der Kapitalverwaltung für verschiedene Marktbedingungen
Formulieren Sie getrennte Strategien für Trend- und unsichere Märkte

Durch die kontinuierliche Prüfung verschiedener Parametermengen, die Einführung von Hilfsindikatoren zur Filterung und zur Trendbestimmung kann die Strategieleistung stetig verbessert werden.

Zusammenfassung

Diese Strategie verwendet das klassische gleitende Durchschnitts-Crossover-System, um Trend-Wendepunkte für den Handel zu identifizieren. Es ist sehr geeignet für Anfänger zu lernen. Aber einige Schwächen wie falsche Signale und Verzögerungen bei der Identifizierung von Umkehrungen müssen beachtet werden. Durch unermüdliches Testen und Optimieren von Parametern, Hinzufügen anderer Indikatoren kann die Stabilität und Rentabilität der Strategie verbessert werden. Am wichtigsten ist, dass die Positionsgröße kontrolliert werden sollte, um dem Trend-Handelsprinzip zu folgen, Verluste innerhalb eines akzeptablen Bereichs zu halten und Gewinne zu maximieren. Insgesamt ist die Strategie-Logik klar und leicht zu verstehen. Es lohnt sich, weiter zu forschen, um die praktische Handelsleistung zu verbessern.

/*backtest
start: 2022-10-17 00:00:00
end: 2023-10-23 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 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Glenn234

//@version=5
strategy("MA cross strategy", shorttitle="macs", overlay=true)


// Create indicator's
shortSMA = ta.sma(close, 10)
longSMA = ta.sma(close, 30)
rsi = ta.rsi(close, 14)
atr = ta.atr(14)


// Crossover conditions
longCondition = ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = ta.crossunder(shortSMA, longSMA)


// trade conditions
if (longCondition)
    stopLoss = low - atr * 2
    takeProfit = high + atr * 2
    strategy.entry("long", strategy.long, when = rsi > 50)
    strategy.exit("exit", "long", stop=stopLoss, limit=takeProfit)

if (shortCondition)
    stopLoss = high + atr * 2
    takeProfit = low - atr * 2
    strategy.entry("short", strategy.short, when = rsi < 50)
    strategy.exit("exit", "short", stop=stopLoss, limit=takeProfit)


// Plot SMA to chart
plot(shortSMA, color=color.red, title="Short SMA")
plot(longSMA, color=color.green, title="Long SMA")

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