Doppelte EMA Golden Cross Strategie


Erstellungsdatum: 2023-10-30 12:27:50 zuletzt geändert: 2023-10-30 14:36:11
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Doppelte EMA Golden Cross Strategie

Überblick

Die Doppel-EMA-Gold-Kreuz-Strategie ist eine typische Trend-Tracking-Strategie. Die Strategie verwendet zwei EMA-Gehälter mit unterschiedlichen Perioden, um ein Kauf- und Verkaufssignal zu erzeugen, je nachdem, wie sie sich kreuzen. Wenn die kurze EMA über die lange EMA geht, erzeugt sie ein Kaufsignal.

Strategieprinzip

Die Strategie besteht aus folgenden Teilen:

  1. Setzen Sie die EMA-Länge für die Schnelllinie und die EMA-Länge für die Langlinie. Hier ist die EMA-Länge für die Schnelllinie 12 und die EMA-Länge für die Langlinie 26.

  2. Berechnen Sie die schnelle EMA und die langsame EMA. Die schnelle EMA reagiert schneller, die langsame EMA stabiler.

  3. Beurteilen Sie die EMA-Kreuzung und erzeugen Sie ein Handelssignal. Wenn die schnelle EMA über die langsame EMA geht, erzeugen Sie ein Kaufsignal. Wenn die schnelle EMA unter der langsamen EMA geht, erzeugen Sie ein Verkaufssignal.

  4. Nach dem Signal Eintritt. Wenn Sie mehr machen, wenn Sie eine umgekehrte Kaufposition haben, schließen Sie die Kaufposition aus und eröffnen Sie mehr.

  5. Setzen Sie einen Stop-Loss-Punkt. Wenn Sie mehr tun, wird ein gewisser Prozentsatz des Niedrigststands vor dem Fall des Preises gestoppt.

  6. Nach Ausgang des Signals. Bei schneller EMA unter der langen EMA mehrere Karten ausgleichen. Bei schneller EMA unter der langen EMA leere Karten ausgleichen.

Die Strategie ist einfach und eindeutig. Die Richtung und Stärke des Trends kann durch die Kreuzung der beiden EMA-Linien beurteilt werden, um den Trend effektiv zu verfolgen. Die schnelle EMA ist empfindlich auf kurzfristige Preisänderungen und die langsame EMA ist stabiler auf die langfristige Trendreaktion.

Strategische Stärkenanalyse

Diese Strategie hat folgende Vorteile:

  1. Die Konzepte sind einfach und leicht zu verstehen und umzusetzen. EMA und Kreuzung sind anerkannte und wirksame technische Indikatoren und Signale.

  2. Es ist möglich, Trends zu erfassen und zu verfolgen, um Trendchancen zu nutzen.

  3. Mit einer doppelten EMA-Einstellung kann der Lärm des kurzfristigen Marktes vermieden werden.

  4. Es gibt klare Eintritts- und Ausstiegsregeln und Stop-Loss-Regeln, so dass keine Dead-Loss-Positionen eingelegt werden.

  5. Nur wenige Parameter werden benötigt und sind nicht leicht zu optimieren. Die Parameter sind einfach anzupassen und sind für Anfänger geeignet.

  6. Die Rückmeldung ergab gute Ergebnisse und war für den Einsatz in der Praxis wertvoll. Sie kann als eigenständiges Gerät oder in Kombination mit anderen Strategien eingesetzt werden.

Strategische Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Bei doppelten EMA-Kreuzungen kann es zu Fehlsignalen und zu häufigen Kreuzungen kommen. Die Parameter sollten entsprechend angepasst werden, um die ungültigen Signale zu filtern.

  2. Es ist unmöglich, mit Schwingungsstrecken und Trendwechseln gut umzugehen. Die Bestätigung durch andere Indikatoren ist notwendig.

  3. Bei einer doppelten EMA-Strategie ist es leicht, die Höhe und die Tiefe zu verfolgen. Die Positionsgröße sollte entsprechend kontrolliert werden oder ein Stop-Loss-System eingerichtet werden.

  4. Es kann ein gewisses Maß an Überpassung in der Messkurve vorhanden sein. Parameter-Sensitivitätstests sollten durchgeführt werden, um die Stabilität zu bewerten.

  5. Wenn Sie nicht rechtzeitig aufhören, können Sie größere Verluste verursachen. Sie sollten einen vernünftigen Stop-Location einrichten.

  6. Die Gebühren für den Handel können sich auf die tatsächlichen Gewinne auswirken. Die Gebühren für die verschiedenen Sorten sollten berücksichtigt werden.

Richtung der Strategieoptimierung

Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:

  1. Optimierung der EMA-Zyklus-Parameter, um die optimale Kombination von Parametern zu finden. Schrittweise Optimierungs- und Machine-Learning-Methoden können eingeführt werden.

  2. Hinzufügen von Trendfiltern für Indikatoren wie ADX, CCI und andere, um falsche Trades unter unsicheren Trends zu vermeiden.

  3. Erhöhung der Quantitätsindikatoren, wie Handelsvolumen, Energieströmungen usw., um sicherzustellen, dass es einen echten Handelsimpuls gibt.

  4. Ein dynamischer Stop-Loss-Mechanismus, der die Stop-Loss-Position automatisch an Marktschwankungen anpasst.

  5. Kombination mit relevanten Sorten, Risikobereinigung durch Nutzung von Sortenrelevanz.

  6. Zunehmender Einsatz von Machine Learning-Algorithmen, Einsatz von KI für die Optimierung von Parametern, Feature Engineering, Signalfilterung usw.

  7. Berücksichtigung der Kostenfaktoren für den Handel, Anpassung der Stop-Loss-Punkte und der Größe der Positionen, Verringerung der Handelsfrequenz.

  8. Die Parameter wurden für verschiedene Sorten entwickelt, um die Strategie anpassungsfähig zu machen.

  9. Entwerfen eines integrierten Strategie-Frameworks, der mit anderen Strategien kombiniert wird, um Stabilität zu erhöhen.

Durch diese Optimierungen können die Strategien besser und stabiler gemacht werden, was zu einem nachhaltigeren und stabileren Gewinn im realen Handel führt.

Zusammenfassen

Die Strategie verwendet eine doppelte EMA-Kreuzung, um Handelssignale zu erzeugen, die einen mittleren und langen Trend effektiv verfolgen können. Die Strategie hat den Vorteil, dass sie einfach und leicht zu bedienen ist. Die Rückmessung wirkt gut und ist für Anfänger geeignet.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2022-10-23 00:00:00
end: 2023-10-29 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2

strategy(title = "EMA Cross Strategy", shorttitle = "EMA Cross",calc_on_order_fills=true,calc_on_every_tick =true, initial_capital=21000,commission_value=.25,overlay = true,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)
StartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
StartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
StartDay = input(1, "Backtest Start Day")
UseStopLoss = input(true,"UseStopLoss")

window() => time >=  timestamp(StartYear, StartMonth, StartDay,00,00) ? true : false

stopLoss = input(20, title = "Stop loss percentage(0.1%)")


maFastSource   = input(defval = open, title = "Fast MA Source")
maFastLength   = input(defval = 12, title = "Fast MA Period", minval = 1)
// long ma
maSlowSource   = input(defval = open, title = "Slow MA Source")
maSlowLength   = input(defval = 26, title = "Slow MA Period", minval = 1)

maFast = ema(maFastSource, maFastLength)
maSlow = ema(maSlowSource, maSlowLength)


fast = plot(maFast, title = "Fast MA", color = #7a8598, linewidth = 2, style = line, transp = 50)
slow = plot(maSlow, title = "Slow MA", color = #e08937, linewidth = 2, style = line, transp = 50)


longEMA = crossover(maFast, maSlow)
exitLong = crossunder(maFast, maSlow)

shortEMA = crossover(maSlow, maFast)
exitShort = crossover(maFast, maSlow)


if (longEMA)
    strategy.entry("LongId", strategy.long, when=window())
 
if (shortEMA)
    strategy.entry("ShortId", strategy.short, when=window())


if (UseStopLoss)
    strategy.exit("StopLoss", "LongId", loss = close * stopLoss / 1000 / syminfo.mintick)
    strategy.exit("StopLoss", "ShortId", loss = close * stopLoss / 1000 / syminfo.mintick)