Handelsstrategien „Golden Cross“ und „Death Cross“ für gleitende Durchschnitte
ChaoZhang
Übersicht: Die Strategie basiert auf einem gleitenden Durchschnitt aus drei verschiedenen Perioden, um einen Gold- und einen Doppel-Deal zu erzielen. Sie handelt über kurzfristige Durchschnittswerte und über langfristige Durchschnittswerte und über kurzfristige Durchschnittswerte und über langfristige Durchschnittswerte.
Die Strategie:
Es werden drei Moving Averages definiert, kurzfristige, langfristige und tendenzielle. Kurzfristige Durchschnittszyklen sind 20, langfristige Durchschnittszyklen sind 200 und tendenzielle Durchschnittszyklen sind 50.
Wenn die kurzfristige Durchschnittslinie durch die langfristige Durchschnittslinie überschritten wird, erzeugt sie ein Kaufsignal. Wenn die kurzfristige Durchschnittslinie unter der langfristigen Durchschnittslinie überschritten wird, erzeugt sie ein Verkaufssignal.
Es wird geprüft, ob die kurzfristige und die langfristige Mittellinie über der Trendmittellinie liegen, und wenn dies nicht der Fall ist, wird das Signal gefiltert. Dies verhindert eine Gegenwärtigkeitsoperation.
Die Stop-Loss- und Stop-Stop-Parameter sind als ein bestimmter Anteil des Einstiegspreises festgelegt und können je nach den tatsächlichen Umständen optimiert werden.
Zeichnen Sie die Kreuzungspunkte der Gleichlinie, um die Eintrittszeit zu beobachten.
Die Analyse der Stärken:
Die Strategie ist einfach, intuitiv und leicht zu verstehen und umzusetzen.
Es ist auch möglich, kurz- und mittelfristige Trends zu erfassen.
In Kombination mit einer Trend-Gleichlinie können weitere Signalfilter verwendet werden, um Rückwärtsoperationen zu vermeiden.
Die Parameter der drei Mittellinien können an die Merkmale der verschiedenen Märkte angepasst werden.
Anpassbare Stop-Loss-Parameter zur Risikokontrolle.
Risikoanalyse:
Der Markt ist in der Lage, die Verluste zu verringern, wenn es zu starken Schwankungen kommt.
Wenn sich der Trend ändert, kann es zu größeren Verlusten kommen.
Die falsche Einstellung der Parameter kann zu häufigen Transaktionen oder verpassten Gelegenheiten führen.
Die Auswirkungen der Transaktionskosten sind zu beachten.
Optimierung:
Es kann mit Schwankungsraten kombiniert werden, um weitere Filtersignale, wie z. B. ATR, zu filtern.
Die Parameter können dynamisch optimiert werden, indem ein Machine-Learning-Algorithmus eingeführt wird.
Es kann mit mehr Indikatoren kombiniert werden, um Trends zu beurteilen, z. B. MACD.
Es ist möglich, einen mobilen Stop-Loss einzurichten, um Gewinne zu sichern.
Die Parameter für die Optimierung der Stop-Loss-Stopps können durch Rückmessung optimiert werden.
Zusammenfassung:
Die Strategie ist übersichtlich und leicht umzusetzen, indem sie die Trends systematisch erfasst. Die Risiken werden durch die Kombination von Trendmittellinien und Stop-Loss-Stopps kontrolliert. Die Parameter-Setting muss nach den spezifischen Marktsituationen optimiert werden.
/*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=5
strategy("XAU M15", overlay=true)
// Define input parameters
long_length = input.int(64, title="Long MA Length")
short_length = input.int(1, title="Short MA Length")
trend_length = input.int(200, title="Trend MA Length")
// Calculate moving averages
long_ma = ta.sma(close, long_length)
short_ma = ta.sma(close, short_length)
trend_ma = ta.sma(close, trend_length)
// Plot moving averages on chart
plot(long_ma, color=color.blue, title="Long MA")
plot(short_ma, color=color.red, title="Short MA")
plot(trend_ma, color=color.green, title="Trend MA")
// Entry conditions
enterLong = ta.crossover(long_ma, short_ma) and long_ma > trend_ma and short_ma > trend_ma
enterShort = ta.crossunder(long_ma, short_ma) and long_ma < trend_ma and short_ma < trend_ma
if (enterLong)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (enterShort)
strategy.entry("Short", strategy.short)
// Exit conditions
exitLong = ta.crossunder(long_ma, short_ma)
exitShort = ta.crossover(long_ma, short_ma)
if (exitLong)
strategy.close("Long")
if (exitShort)
strategy.close("Short")
// Set stop loss and take profit levels
long_stop_loss_percentage = input(1, title="Long Stop Loss (%)") / 100
long_take_profit_percentage = input(3, title="Long Take Profit (%)") / 100
short_stop_loss_percentage = input(1, title="Short Stop Loss (%)") / 100
short_take_profit_percentage = input(3, title="Short Take Profit (%)") / 100
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", stop=close * (1 - long_stop_loss_percentage), limit=close * (1 + long_take_profit_percentage))
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Short", stop=close * (1 + short_stop_loss_percentage), limit=close * (1 - short_take_profit_percentage))
plotshape(series=enterLong, title="Buy Entry", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.tiny)
plotshape(series=enterShort, title="Sell Entry", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.tiny)