Strategie für den Handel mit der durchschnittlichen beweglichen Balance von Mais

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-13 17.59:42
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Übersicht

Die Corn Moving Average Balance Trading Strategie nutzt die goldenen und toten Crossovers von gleitenden Durchschnitten mit verschiedenen Perioden für den langen und kurzen Balance-Handel. Es enthält auch verschiedene visuelle Effekte wie Kerzenfarben, Hintergrundfarben und Formmarker, um Trends zu beobachten.

Strategie Logik

Die Strategie definiert zunächst zwei benutzeranpassbare Parameter: den aktiven gleitenden Durchschnittszeitraum len1 und den Baseline-gleitenden Durchschnittszeitraum len2. Der aktive gleitende Durchschnittszeitraum hat eine kürzere Periode, um kurzfristige Trendänderungen zu erfassen, während der Baseline-gleitende Durchschnittszeitraum eine längere Periode hat, um Marktgeräusche auszufiltern. Benutzer können frei zwischen 5 verschiedenen Arten von gleitenden Durchschnittswerten wählen: EMA, SMA, WMA, DEMA und VWMA. Der Code verwendet die Logik, um auf der Grundlage der Auswahl des Benutzers verschiedene Arten von gleitenden Durchschnittswerten zu berechnen.

Wenn der kurzfristige gleitende Durchschnitt den langfristigen überschreitet, wird ein goldenes Kreuz für die Eröffnung von Long-Positionen generiert. Wenn ein Dead Cross auftritt, eröffnet die Strategie Short-Positionen. Der lange und kurze Balance-Handel erhöht die Gewinnchancen. Darüber hinaus zeigen die Kerzenfarben auch die aktuelle Trendrichtung.

Die Formmarker zeigen visuell die Positionen von goldenen und toten Kreuzen. Die Hintergrundfarbe hilft bei der Bestimmung der Trendrichtung.

Vorteile

Zuverlässigere Handelssignale mit mehreren Indikatoren kombiniert
Erhöhung des Gewinnpotenzials beim Handel mit langen und kurzen Salden
Anpassungsfähige gleitende Durchschnittsarten und -perioden, die sich an unterschiedliche Marktumgebungen anpassen lassen
Intuitive Trendspotting mit verschiedenen visuellen Effekten
Klare Code-Struktur leicht zu verstehen und anzupassen

Risiken und Lösungen

Irreführende Signale von gleitenden Durchschnitten
- Verwenden Sie Kombinationen von gleitenden Durchschnittswerten verschiedener Zeiträume, um irreführende Signale zu reduzieren
- Hinzufügen anderer Ausgangszustände wie Stop-Loss
Bestimmte Zeiträume können der Strategie besser entsprechen
- Verschiedene Periodenparameter testen, um die optimalen zu finden
- Der Periodenparameter wird dynamisch und in den Code eingestellt
Erhöhtes Verlustrisiko bei langem und kurzem Handel
- Richten Sie die Positionsgröße richtig ein
- Wählen Sie nur den langen Handelsmodus aus

Optimierungsrichtlinien

Hinzufügen von Stop Loss zur Kontrolle von Einzelhandelsverlusten
Schaffung von Bedingungen für den Wiedereintritt in den Markt
Optimierung der Positionsgrößenstrategien
Erforschen Sie neue Handelssignale wie Volatilitätsindikatoren
Dynamische Optimierung der Periodenparameter
Optimierung der Gewichte zwischen verschiedenen gleitenden Durchschnittsarten

Zusammenfassung

Die Corn Moving Average Balance Trading Strategy integriert die Stärken von gleitenden Durchschnittsindikatoren und ermöglicht den langen und kurzen Balance-Handel. Sie hat reiche visuelle Effekte für die Trendspotting und anpassbare Parameter für die Anpassungsfähigkeit. Aber irreführende Signale und Positionsgrößen müssen beachtet werden. Diese Strategie bietet mittleren bis fortgeschrittenen Händlern einen anpassbaren Bezugsrahmen.

/*backtest
start: 2023-10-13 00:00:00
end: 2023-11-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("MASelect Crossover Strat", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)
av1 = input(title="Active MA", defval="EMA", options=["EMA", "SMA", "WMA", "DEMA", "VWMA"])
av2 = input(title="Base MA", defval="EMA", options=["EMA", "SMA", "WMA", "DEMA", "VWMA"])
len1 = input(20, "Active Length")
len2 = input(100, "Base Length")
src = input(close, "Source")
strat = input(defval="Long+Short", options=["Long+Short", "Long Only"])

ema1 = ema(src, len1)
ema2 = ema(src, len2)
sma1 = sma(src, len1)
sma2 = sma(src, len2)
wma1 = wma(src, len1)
wma2 = wma(src, len2)
e1 = ema(src, len1)
e2 = ema(e1, len1)
dema1 = 2 * e1 - e2
e3 = ema(src, len2)
e4 = ema(e3, len2)
dema2 = 2 * e3 - e4
vwma1 = vwma(src, len1)
vwma2 = vwma(src, len2)

ma1 = av1 == "EMA"?ema1:av1=="SMA"?sma1:av1=="WMA"?wma1:av1=="DEMA"?dema1:av1=="VWMA"?vwma1:na
ma2 = av2 == "EMA"?ema2:av2=="SMA"?sma2:av2=="WMA"?wma2:av2=="DEMA"?dema2:av2=="VWMA"?vwma2:na

co = crossover(ma1, ma2)
cu = crossunder(ma1, ma2)
barcolor(co?lime:cu?yellow:na)
col = ma1 >= ma2?lime:red
bgcolor(co or cu?yellow:col)
plotshape(co, style=shape.triangleup, location=location.belowbar)
plotshape(cu, style=shape.triangledown)
plot(ma1, color=col, linewidth=3), plot(ma2, style=circles, linewidth=1)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=co)
if strat=="Long+Short"
    strategy.entry("Sell", strategy.short, when=cu)
else
    strategy.close("Buy", when=cu)

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