Strategie für die Verlagerung des gleitenden Durchschnitts

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-10-27 16:19 Uhr
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Übersicht

Die Moving Average Crossover Strategie ist eine Dynamikstrategie, die die Crossover-Signale von doppelten gleitenden Durchschnitten verwendet, um die Trendrichtung zu bestimmen und Handelssignale zu generieren.

Strategie Logik

Die Strategie verwendet 3 gleitende Durchschnitte:

  • EMA1: Ein kürzerer exponentieller gleitender Durchschnitt, der als schnelle Linie dient
  • SMA1: Ein einfacher gleitender Durchschnitt über einen längeren Zeitraum, der als langsame Linie fungiert
  • SMA2: Ein einfacher gleitender Durchschnitt für einen noch längeren Zeitraum, der die Trendrichtung bestimmt

Die Strategie beurteilt den Trend anhand des Verhältnisses zwischen EMA1, SMA1 und SMA2:

  • Aufwärtstrend: EMA1 > SMA1 > SMA2
  • Abwärtstrend: EMA1 < SMA1 < SMA2

Eintrittssignale:

  • Lange Einfahrt: Wenn die schnelle Linie über die langsame Linie überschreitet
  • Kurzer Einstieg: Wenn die schnelle Linie unterhalb der langsamen Linie kreuzt

Ausfahrtssignale:

  • Schließen lang: Wenn die schnelle Linie unterhalb der langsamen Linie kreuzt
  • Schließen kurz: Wenn die schnelle Linie über die langsame Linie kreuzt

Die Strategie bietet mehrere Parameterkonfigurationen mit anpassbaren gleitenden Durchschnitten für Ein- und Ausstieg.

Analyse der Vorteile

Die Vorteile dieser Strategie:

  1. Erfasst Dynamik: Erkennt Trendänderungen, Dynamikstrategie
  2. Flexible Konfiguration: bietet mehrere MA-Auswahlmöglichkeiten, flexible Parameter-Tuning
  3. Trendfilterung: Verwendet langfristige MA zur Bestimmung des Trends, vermeidet gegentrendige Trades
  4. Risikomanagement: Konfigurierbare Stop-Loss- und Take-Profit-Kontrollen für das einzelne Handelsrisiko

Risikoanalyse

Die Risiken dieser Strategie:

  1. Whipsaws: Verlängertes Schnitzeln vor dem Ausbruch kann mehrere falsche Signale verursachen
  2. Empfindlich gegenüber MA-Parametern: Eine unsachgemäße Abstimmung der MA-Perioden kann zu einer Überempfindlichkeit oder Langsamkeit führen.
  3. Verzögerung: Die inhärente Verzögerung der gleitenden Durchschnitte kann den besten Einstiegszeitpunkt verpassen
  4. Keine Fundamentaldaten: rein technisch bedingt, keine Fundamentaldaten berücksichtigt

Das Whipsaw-Risiko kann durch Anpassung der MA-Perioden gemildert werden; die Parameterempfindlichkeit kann durch Optimierung gelöst werden; das Verzögerungsrisiko kann durch die Einbeziehung anderer führender Indikatoren reduziert werden.

Optimierungsrichtlinien

Potenzielle Optimierungen:

  1. Hinzufügen anderer technischer Filter wie RSI, Bollinger Bands zur Verbesserung der Signalqualität
  2. Optimierung der MA-Perioden für optimale Parameter
  3. Einbeziehung von Modellen für maschinelles Lernen zur Beurteilung von Trend und Signalzuverlässigkeit
  4. Überlegen Sie das Handelsvolumen, um falsche Ausbrüche bei niedrigem Volumen zu vermeiden
  5. Einbeziehung grundlegender Faktoren, um den Handel gegen die Konjunkturzyklen zu vermeiden

Schlussfolgerung

Die Moving Average Crossover-Strategie ist einfach und beurteilt Trend und Timing durch die Kreuzung von schnellen und langsamen MAs. Ihr Vorteil ist die Erfassung von Momentum mit flexiblen Konfigurationen, aber Risiken wie Whipsaw und Lagging bestehen. Mit Optimierungen wie zusätzlichen Filtern kann sie eine sehr praktische quantitative Handelsstrategie werden.


/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © Decam9

//@version=5
strategy(title = "Moving Average Crossover", shorttitle = "MA Crossover Strategy", overlay=true,
     initial_capital = 100000,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10)

//Moving Average Inputs
EMA1 = input.int(title="Fast EMA", group = "Moving Averages:", 
     inline = "EMAs", defval=5, minval = 1)
isDynamicEMA = input.bool(title = "Dynamic Exponential Moving Average?", defval = true,
     inline = "EMAs", group = "Moving Averages:", tooltip = "Changes the source of the MA based on trend")

SMA1 = input.int(title = "Slow SMA", group = "Moving Averages:",
     inline = "SMAs", defval = 10, minval = 1)
isDynamicSMA = input.bool(title = "Dynamic Simple Moving Average?", defval = false,
     inline = "SMAs", group = "Moving Averages:", tooltip = "Changes the source of the MA based on trend")

SMA2 = input.int(title="Trend Determining SMA", group = "Moving Averages:",
     inline = "MAs", defval=13, minval = 1)

//Moving Averages
Trend = ta.sma(close, SMA2)
Fast = ta.ema(isDynamicEMA ? (close > Trend ? low : high) : close, EMA1)
Slow = ta.sma(isDynamicSMA ? (close > Trend ? low : high) : close, SMA1)

//Allowed Entries
islong = input.bool(title = "Long", group = "Allowed Entries:",
     inline = "Entries",defval = true)
isshort = input.bool(title = "Short", group = "Allowed Entries:",
     inline = "Entries", defval= true)

//Entry Long Conditions
buycond = input.string(title="Buy when", group = "Entry Conditions:", 
     inline = "Conditions",defval="Fast-Slow Crossing", 
     options=["Fast-Slow Crossing", "Fast-Trend Crossing","Slow-Trend Crossing"])
     
intrendbuy = input.bool(title = "In trend", defval = true, group = "Entry Conditions:",
     inline = "Conditions", tooltip = "In trend if price is above SMA 2")

//Entry Short Conditions
sellcond = input.string(title="Sell when", group = "Entry Conditions:", 
     inline = "Conditions2",defval="Fast-Slow Crossing", 
     options=["Fast-Slow Crossing", "Fast-Trend Crossing","Slow-Trend Crossing"])
     
intrendsell = input.bool(title = "In trend",defval = true, group = "Entry Conditions:",
     inline = "Conditions2", tooltip = "In trend if price is below SMA 2?")

//Exit Long Conditions
closebuy = input.string(title="Close long when", group = "Exit Conditions:", 
     defval="Fast-Slow Crossing", options=["Fast-Slow Crossing", "Fast-Trend Crossing","Slow-Trend Crossing"])

//Exit Short Conditions
closeshort = input.string(title="Close short when", group = "Exit Conditions:", 
     defval="Fast-Slow Crossing", options=["Fast-Slow Crossing", "Fast-Trend Crossing","Slow-Trend Crossing"])
     

//Filters
filterlong =input.bool(title = "Long Entries", inline = 'linefilt', group = 'Apply Filters to', 
     defval = true)
filtershort =input.bool(title = "Short Entries", inline = 'linefilt', group = 'Apply Filters to', 
     defval = true)
filterend =input.bool(title = "Exits", inline = 'linefilt', group = 'Apply Filters to', 
     defval = true)
usevol =input.bool(title = "", inline = 'linefiltvol', group = 'Relative Volume Filter:', 
     defval = false)
rvol = input.int(title = "Volume >", inline = 'linefiltvol', group = 'Relative Volume Filter:', 
     defval = 1)
len_vol = input.int(title = "Avg. Volume Over Period", inline = 'linefiltvol', group = 'Relative Volume Filter:', 
     defval = 30, minval = 1,
     tooltip="The current volume must be greater than N times the M-period average volume.")
useatr =input.bool(title = "", inline = 'linefiltatr', group = 'Volatility Filter:', 
     defval = false)
len_atr1 = input.int(title = "ATR", inline = 'linefiltatr', group = 'Volatility Filter:', 
     defval = 5, minval = 1)
len_atr2 = input.int(title = "> ATR", inline = 'linefiltatr', group = 'Volatility Filter:', 
     defval = 30, minval = 1,
     tooltip="The N-period ATR must be greater than the M-period ATR.")
usersi =input.bool(title = "", inline = 'linersi', group = 'Overbought/Oversold Filter:', 
     defval = false)
rsitrhs1 = input.int(title = "", inline = 'linersi', group = 'Overbought/Oversold Filter:', 
     defval = 0, minval=0, maxval=100)
rsitrhs2 = input.int(title = "< RSI (14) <", inline = 'linersi', group = 'Overbought/Oversold Filter:', 
     defval = 100, minval=0, maxval=100,
     tooltip="RSI(14) must be in the range between N and M.")
issl =  input.bool(title = "SL", inline = 'linesl1', group = 'Stop Loss / Take Profit:', 
     defval = false)
slpercent =  input.float(title = ", %", inline = 'linesl1', group = 'Stop Loss / Take Profit:', 
     defval = 10, minval=0.0)
istrailing =  input.bool(title = "Trailing", inline = 'linesl1', group = 'Stop Loss / Take Profit:', 
     defval = false)
istp =  input.bool(title = "TP", inline = 'linetp1', group = 'Stop Loss / Take Profit:', 
     defval = false)
tppercent =  input.float(title = ", %", inline = 'linetp1', group = 'Stop Loss / Take Profit:', 
     defval = 20)
     
//Conditions for Crossing
fscrossup = ta.crossover(Fast,Slow)
fscrossdw = ta.crossunder(Fast,Slow)
ftcrossup = ta.crossover(Fast,Trend)
ftcrossdw = ta.crossunder(Fast,Trend)
stcrossup = ta.crossover(Slow,Trend)
stcrossdw = ta.crossunder(Slow,Trend)

//Defining in trend
uptrend = Fast >= Slow and Slow >= Trend
downtrend = Fast <= Slow and Slow <= Trend
justCrossed = ta.cross(Fast,Slow) or ta.cross(Slow,Trend)


//Entry Signals
crosslong = if intrendbuy
    (buycond =="Fast-Slow Crossing" and uptrend ? fscrossup:(buycond =="Fast-Trend Crossing" and uptrend ? ftcrossup:(buycond == "Slow-Trend Crossing" and uptrend ? stcrossup : na))) 
else
    (buycond =="Fast-Slow Crossing"?fscrossup:(buycond=="Fast-Trend Crossing"?ftcrossup:stcrossup))

crossshort = if intrendsell
    (sellcond =="Fast-Slow Crossing" and downtrend ? fscrossdw:(sellcond =="Fast-Trend Crossing" and downtrend ? ftcrossdw:(sellcond == "Slow-Trend Crossing" and downtrend ? stcrossdw : na))) 
else
    (sellcond =="Fast-Slow Crossing"?fscrossdw:(buycond=="Fast-Trend Crossing"?ftcrossdw:stcrossdw))
crossexitlong = (closebuy =="Fast-Slow Crossing"?fscrossdw:(closebuy=="Fast-Trend Crossing"?ftcrossdw:stcrossdw))
crossexitshort = (closeshort =="Fast-Slow Crossing"?fscrossup:(closeshort=="Fast-Trend Crossing"?ftcrossup:stcrossup))


// Filters
rsifilter = usersi?(ta.rsi(close,14) > rsitrhs1 and ta.rsi(close,14) < rsitrhs2):true
volatilityfilter = useatr?(ta.atr(len_atr1) > ta.atr(len_atr2)):true
volumefilter = usevol?(volume > rvol*ta.sma(volume,len_vol)):true
totalfilter = volatilityfilter and volumefilter and rsifilter

//Filtered signals
golong  = crosslong  and islong  and (filterlong?totalfilter:true) 
goshort = crossshort and isshort and (filtershort?totalfilter:true)
endlong  = crossexitlong and (filterend?totalfilter:true)
endshort = crossexitshort and (filterend?totalfilter:true)

// Entry price and TP
startprice = ta.valuewhen(condition=golong or goshort, source=close, occurrence=0)
pm = golong?1:goshort?-1:1/math.sign(strategy.position_size)
takeprofit = startprice*(1+pm*tppercent*0.01)
// fixed stop loss
stoploss = startprice * (1-pm*slpercent*0.01)
// trailing stop loss
if istrailing and strategy.position_size>0
    stoploss := math.max(close*(1 - slpercent*0.01),stoploss[1])
else if istrailing and strategy.position_size<0
    stoploss := math.min(close*(1 + slpercent*0.01),stoploss[1])
    
if golong and islong
    strategy.entry("long",   strategy.long )
if goshort and isshort
    strategy.entry("short",  strategy.short)
if endlong
    strategy.close("long")
if endshort
    strategy.close("short")

// Exit via SL or TP
strategy.exit(id="sl/tp long", from_entry="long", stop=issl?stoploss:na, 
              limit=istp?takeprofit:na)
strategy.exit(id="sl/tp short",from_entry="short",stop=issl?stoploss:na, 
              limit=istp?takeprofit:na)



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