Duale Indikatoren-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Dual Indicator Strategy ist eine quantitative Trading-Strategie, bei der der einfache Moving Average (SMA) und der Moving Average Convergence Spread (MACD) kombiniert werden. Die Strategie verwendet mehrere technische Indikatoren zur Bestätigung von Handelssignalen, um die Genauigkeit von Handelsentscheidungen zu verbessern.
Strategieprinzip
Die Dual-Meter-Strategie basiert hauptsächlich auf zwei technischen Indikatoren: SMA und MACD. Die Strategie verwendet SMA mit 7, 15 und 60 K-Linien und MACD mit Standard 12/26/9-Parametersatz.
Wenn 7 SMAs höher sind als 15 und 60 SMAs, und 15 SMAs auch höher sind als 60 SMAs, wird dies als ein positives Signal des SMAs mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,5 betrachtet.
Auch wenn ein MACD-Indikator auf der MACD-Linie eine Signalleitung durchbricht, gilt dies als ein Blicksignal des MACD-Indikators mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,5.
Wenn die Wahrscheinlichkeit der positiven Signale der beiden Indikatoren zusammen 1 beträgt, wird eine Position gekauft und eröffnet.
Im Gegensatz dazu, wenn 7 SMAs unter 15 und 60 SMAs liegen und 15 SMAs auch unter 60 SMAs liegen, wird dies als ein Abwärtstrendsignal des SMA-Indikators mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,5 angesehen.
Auch wenn der MACD-Indikator unter der MACD-Linie durch die Signallinie geht, wird dies als ein Beobachtungssignal des MACD-Indikators mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,5 betrachtet.
Wenn die Wahrscheinlichkeit von Bewegungssignalen der beiden Indikatoren zusammen 1 beträgt, wird eine Verkaufsposition eröffnet.
Darüber hinaus verwendet die Strategie zwei verschiedene Stopps: 50% der Positionen werden platziert, wenn der Preis um 9% steigt oder fällt, und alle verbleibenden Positionen werden platziert, wenn der Preis um 21% steigt oder fällt.
Wenn ein Signal gegen die Richtung der aktuellen Haltung erzeugt wird, wird die vorherige Haltung gelöscht und die Position nach dem neuen Signal eröffnet.
Analyse der Stärken
Der größte Vorteil der Doppelindikatorstrategie besteht darin, dass beide Indikatoren gleichzeitig genutzt werden können. Der SMA kann die Preisentwicklung effektiv verfolgen und Marktlärm filtern, während der MACD kurzfristige Trendwende-Zeiten entdecken kann. Die Kombination der beiden kann die Zuverlässigkeit der Handelssignale verbessern.
Zusätzlich helfen mehrere SMAs mit unterschiedlichen Parameter-Einstellungen bei der Identifizierung von mittleren und langen Trends. Die Stop-Loss-Strategie kann einen Teil der Gewinne sperren und das Risiko kontrollieren.
Risikoanalyse
Es gibt auch einige potenzielle Risiken bei einer Doppel-Zahler-Strategie, die beachtet werden müssen. Da man sich nur auf technische Indikatoren verlässt, kann es vorkommen, dass die Indikatoren falsche Signale senden.
Die Strategie kann optimiert werden, indem die SMA-Zyklusparameter angepasst oder andere Wellenindikatoren hinzugefügt werden, um sicherzustellen, dass die Handelssignale zuverlässiger sind. Gleichzeitig müssen die Stop-Low-Niveaus dynamisch an die Schwankungen des Marktes angepasst werden, um sicherzustellen, dass Trends kontinuierlich erfasst werden können.
Optimierungsrichtung
Die Doppelmessstrategie bietet noch einige Optimierungsmöglichkeiten:
Tests, die andere technische Indikatoren wie RSI, Brin-Band usw. hinzufügen, um eine Mehrfach-Indikator-Filterung zu bilden;
Versuchen Sie mit einem maschinellen Lern-Algorithmus, um ein Modell für die Entscheidung von Handelssignalen zu erstellen, das mehrere Variablen verwendet.
Strategische Anpassungen für verschiedene Sorten und Periodenparameter;
Erhöhung der Stop-Loss-Strategie und strenge Kontrolle von Einzelschäden;
Optimierung von Stop-Stopp-Strategien, um bei Trends nachhaltig zu profitieren
Durch Rückmeldung und Optimierung der Systeme können die Stabilität und die Profitabilität der Strategie kontinuierlich verbessert werden.
Zusammenfassen
Die Dual-Meter-Strategie nutzt die Vorteile der beiden Indikatoren SMA und MACD, um das Handelsrisiko effektiv zu kontrollieren und gleichzeitig die Signalgenauigkeit zu verbessern. Die Strategie hat einen guten Optimierungsraum und Skalierbarkeit und ist eine zuverlässige, anpassungsfähige, quantitative Handelsstrategie. Durch kontinuierliche Daten- und Strategie-Optimierung kann die Strategie schrittweise zu einem starken quantitativen Handelssystem entwickelt werden.
/*backtest
start: 2023-10-02 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SMA & MACD Dual Direction Strategy", shorttitle="SMDDS", overlay=true, initial_capital=1000)
// SMA settings
sma7_length = input.int(7, title="7 Candle SMA Length")
sma15_length = input.int(15, title="15 Candle SMA Length")
sma60_length = input.int(60, title="60 Candle SMA Length")
// MACD settings
fast_length = input.int(12, title="Fast Length")
slow_length = input.int(26, title="Slow Length")
signal_length = input.int(9, title="Signal Length")
// Leverage
leverage = 10
// Calculate the SMAs
sma7 = ta.sma(close, sma7_length)
sma15 = ta.sma(close, sma15_length)
sma60 = ta.sma(close, sma60_length)
// Calculate the MACD line and Signal line
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(close, fast_length, slow_length, signal_length)
// SMA-based Probabilities
smaBullishProb = (sma7 > sma15 and sma7 > sma60 and sma15 > sma60) ? 0.5 : 0.0
smaBearishProb = (sma7 < sma15 and sma7 < sma60 and sma15 < sma60) ? 0.5 : 0.0
// MACD-based Probabilities
macdBullishProb = ta.crossover(macdLine, signalLine) ? 0.5 : 0.0
macdBearishProb = ta.crossunder(macdLine, signalLine) ? 0.5 : 0.0
// Combined Probabilities
combinedBullishProb = smaBullishProb + macdBullishProb
combinedBearishProb = smaBearishProb + macdBearishProb
// Trade logic using `if` conditions
if combinedBullishProb == 1.0
strategy.close("Short")
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=leverage)
if combinedBearishProb == 1.0
strategy.close("Long")
strategy.entry("Short", strategy.short, qty=leverage)
// Exit conditions based on profit points
longTargetProfit1 = close * 1.09
longTargetProfit2 = close * 1.21
shortTargetProfit1 = close * 0.91
shortTargetProfit2 = close * 0.79
strategy.exit("Long TP1", from_entry="Long", limit=longTargetProfit1, qty_percent=0.5)
strategy.exit("Long TP2", from_entry="Long", limit=longTargetProfit2)
strategy.exit("Short TP1", from_entry="Short", limit=shortTargetProfit1, qty_percent=0.5)
strategy.exit("Short TP2", from_entry="Short", limit=shortTargetProfit2)
// Visualization (optional)
plot(sma7, color=color.green, title="7 Candle SMA")
plot(sma15, color=color.blue, title="15 Candle SMA")
plot(sma60, color=color.red, title="60 Candle SMA")
hline(0, "Zero Line", color=color.gray)
plot(macdLine - signalLine, color=color.blue, title="MACD Histogram")