Gleitende Durchschnitt-Crossover-Strategie


Erstellungsdatum: 2023-11-23 13:38:02 zuletzt geändert: 2023-11-23 13:38:02
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Gleitende Durchschnitt-Crossover-Strategie

Überblick

Die Schnellschnittlinie-Kreuzstrategie ist eine Handelsstrategie, die auf einer beweglichen Schnittlinie basiert. Sie verwendet die Kreuzung einer schnellen und einer langsam beweglichen Schnittlinie als Kauf- und Verkaufssignal. Sie erzeugt ein Kaufsignal, wenn die schnelle Schnittlinie die langsame Schnittlinie von unten durchbricht, und ein Verkaufsignal, wenn die schnelle Schnittlinie die langsame Schnittlinie von oben durchbricht.

Strategieprinzip

Die Strategie verwendet die SMA-Funktion, um einen einfachen Moving Average für die angegebenen Perioden zu berechnen, als schnelle und langsame Durchschnittslinie. Die Standard-Schnelle-Durchschnittsperiode der Strategie beträgt 18 Tage und kann durch Parameter angepasst werden.

Wenn die schnelle Durchschnittslinie die langsame Durchschnittslinie von unten durchbricht, wird ein Kreuzsignal mit der Crossunder-Funktion erkannt, um ein Kaufsignal zu erzeugen. Wenn die schnelle Durchschnittslinie von oben nach unten fällt, wird ein Kreuzsignal mit der Crossover-Funktion erkannt, um ein Verkaufssignal zu erzeugen.

Die Strategie ermöglicht den automatischen Handel durch Track- und Exit-Signal. Mehrköpfige Eintritte werden ausgelöst, wenn die schnelle Mittellinie von unten die langsame Mittellinie durchbricht. Leerköpfige Eintritte werden ausgelöst, wenn die schnelle Mittellinie von oben die langsame Mittellinie durchbricht.

Analyse der Stärken

  • Die Verwendung von Moving Average Crossings mit starken Trend-Tracking-Fähigkeiten, die Preistrends effektiv erfassen können
  • Durchschnittliche Strategien sind einfacher, direkter, logischer und einfacher zu verstehen.
  • Die Strategie kann durch Anpassung der Mittellinienparameter an unterschiedliche Marktbedingungen optimiert werden
  • Strategie für automatisierte Transaktionen ohne menschliche Intervention und niedrigere Betriebskosten

Risiken und Lösungen

  • Wenn die Preise in der Schwingungszone sind, gibt es mehrere unwirksame Kreuzungen, die das Risiko eines häufigen Handels mit sich bringen. Dies kann durch Hinzufügen von Filterbedingungen vermieden werden.
  • Die Optimierung von Parametern ist zu beachten, da verschiedene Parameter einen großen Einfluss auf die Strategie haben. Optimierung von Parametern kann durch Rückverfolgung oder durch Einführung einer adaptiven Durchschnittslinie erfolgen.
  • Es besteht ein gewisses Risiko für Fehlsignale, die in Kombination mit anderen Indikatoren oder als zusätzliche Voraussetzungen filtern können.
  • Ein Stop-Loss-Strategie kann eingeführt werden, um einzelne Verluste zu kontrollieren.

Optimierungsrichtung

  • Die Einführung von Adaptive Average oder Dynamic Optimization Average Parametern ermöglicht eine dynamische Anpassung der Average Parameter und eine bessere Marktrelease.
  • Filterbedingungen können hinzugefügt werden, um Fehlsignale zu vermeiden, die bei Preisschwankungen und unklaren Trends auftreten können. Zum Beispiel die Einführung von Volumenfiltern.
  • Die Strategie kann in Kombination mit anderen Indikatoren, wie z. B. Brin-Bändern als Filter oder als zusätzliche Voraussetzung für die Aufnahme, verbessert werden.
  • Eine Stop-Loss-Strategie kann eingeführt werden, um einzelne Verluste in den erträglichen Bereich zu halten.

Zusammenfassen

Die EQUALINE CROSS-Strategie ist eine eher klassische und einfache Trend-Tracking-Strategie insgesamt. Sie verwendet hauptsächlich EQUALINE CROSS als Handelssignal. Die Prinzipien sind einfach, einfach zu verstehen und lassen sich durch Parameter an die Märkte anpassen. Es gibt jedoch auch einige Nachteile, wie z. B. die Anfälligkeit für die Auswirkungen von Erschütterungen und Trendwechseln, häufiges Signaling usw.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-17 04:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(title = "MA Close Strategy", shorttitle = "MA Close",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)

MASource   = input(defval = open, title = "MA Source")
MaLength   = input(defval = 18, title = "MA Period", minval = 1)

StartYear = input(2018, "Backtest Start Year")
StartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
StartDay = input(1, "Backtest Start Day")
UseStopLoss = input(true,"UseStopLoss")
stopLoss = input(50, title = "Stop loss percentage(0.1%)") 

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

MA = sma(MASource,MaLength)

plot(MA, title = "Fast MA", color = green, linewidth = 2, style = line, transp = 50)

long = crossunder(MA, close)
short = crossover(MA, close)

if (long)
    strategy.entry("LongId", strategy.long, when = long)
    strategy.exit("ExitLong", from_entry = "LongId", when = short)

if (short)
    strategy.entry("ShortId", strategy.short, when = short)
    strategy.exit("ExitShort", from_entry = "ShortId", when = long)

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