Verzerrte SMA-Adaptive Crossover-Langstrecke-Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-24 14:26:37
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Übersicht

Diese Strategie erzeugt langfristige Einstiegssignale, indem sie 3 einfache gleitende Durchschnitte (SMA) verschiedener Perioden mit dem Kaufman-adaptiven gleitenden Durchschnitt kombiniert. Sie erzeugt Kaufsignale, wenn der kürzere Zeitraum SMA über die längeren Perioden SMAs kreuzt. Darüber hinaus enthält die Strategie auch eine Kerzenfarbe, um den Haupttrend zu bestimmen, und erzeugt Kaufsignale nur während Aufwärtstrends, um falsche Ausbrüche zu vermeiden.

Strategie Logik

Die Strategie verwendet 3 SMAs verschiedener Perioden, darunter SMA 4, SMA 9 und SMA 18. Die Crossover-Kombinationen dieser 3 SMAs sind klassische Indikatoren zur Beurteilung der Trendrichtung.

Nur wenn der Schlusskurs höher als der adaptive gleitende Durchschnitt ist, d. h. in einem Aufwärtstrend, werden die SMA-Golden-Cross-Signale wirksam, um Long-Positionen auszulösen.

Darüber hinaus wird ein 100-Perioden-SMA verwendet, um den Haupttrend zu bestimmen. Wenn die Preise über den 100-Perioden-SMA überschreiten, bestätigt dies, dass ein Aufwärtstrend begonnen hat. Die Strategie erzeugt nur Kaufsignale während der wichtigsten Aufwärtstrends.

Zusammenfassend werden die langen Eintrittssignale dieser Strategie durch die Kombination von

  1. SMA 4 überschreitet SMA 9 und SMA 9 überschreitet SMA 18, was kurzfristige goldene Kreuze der SMA bildet

  2. Der Schlusskurs ist höher als der adaptive gleitende Durchschnitt von Kaufman, in einem Aufwärtstrend

  3. Die Preise überschreiten den 100-Perioden-SMA und bestätigen einen Haupt-Aufwärtstrend

Wenn alle drei Bedingungen gleichzeitig erfüllt sind, werden lange Eintrittssignale erzeugt.

Analyse der Vorteile

Zu den Hauptvorteilen dieser Strategie gehören:

  1. Die Verwendung von dreifachen SMA-Kreuzungen zur Bestimmung von Trends kann Geräusche effektiv filtern und die Signalzuverlässigkeit erhöhen

  2. Durch die Einführung eines anpassungsfähigen gleitenden Durchschnitts werden falsche Ausbrüche vermieden, wenn kein klarer Trend vorliegt.

  3. Die Einbeziehung von Haupttrendbeurteilungen erhöht die Gewinnwahrscheinlichkeit, da während von Bereichsgrenzbewegungen nicht wiederholt geöffnet wird

  4. Langfristige und kurzfristige SMA-Kreuzungen bilden lange Liniensignale, die große Trendbewegungen erfassen

  5. Geeignet für eine hohe Periodizität wie 4-Stunden- oder Tageswerte mit zuverlässigeren Signalen

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Als langfristige Strategie, die nicht rechtzeitig Gewinn erzielen kann, mit bestimmten Abzugsrisiken

  2. Relativ wenige Einstiegssignale, können einige Runs-ups verpassen

  3. Gegensätzliche kurz-, mittelfristige und langfristige Trends können zu falschen Signalen führen

Es können folgende Optimierungsmethoden angewendet werden:

  1. angemessene Verringerung der mittelfristigen und langfristigen SMA-Perioden, um die Zugangsmöglichkeiten zu erhöhen

  2. Hinzufügen anderer Hilfsindikatoren wie Volumen zur Bestätigung der Zuverlässigkeit des Trends

  3. Umsichtige Verzögerungen zur angemessenen Kontrolle der Abzüge

Optimierungsrichtlinien

Es gibt weitere Möglichkeiten, diese Strategie zu optimieren:

  1. Testen Sie mehr SMA-Kombinationsperioden, um optimale Parameter zu finden

  2. Um falsche Ausbrüche zu vermeiden, wird eine Volumenbestätigung eingefügt.

  3. Hinzufügen von Volatilitätsindikatoren zu Filtern während heftiger Schwankungen

  4. Einführung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur adaptiven Identifizierung optimaler Parameter

  5. Hinzufügen von Stimmungsindikatoren, um während einer Panik oder Euphorie auf dem Markt keine Positionen einzunehmen

Schlussfolgerung

Diese Strategie bildet langfristige Signale durch mehrere SMA-Kreuzungen, kombiniert mit adaptiven gleitenden Durchschnitten und Haupttrendbestimmungen. Sie kann mit stabiler Logik und starken praktischen Ergebnissen erhebliche Gewinne bei Trendbewegungen erzielen. Es gibt aber auch Risiken, die durch weitere Optimierungen reduziert werden müssen. Als langfristige Positionsholding-Strategie eignet sie sich für Anleger mit Geduld und Risikokontrolle.


/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-11-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Wielkieef


//@version=5
strategy(title='twisted SMA strategy [4h] ', overlay=true, pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)

src = close

Length1 = input.int(4, title='  1-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length2 = input.int(9, title='  2-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
Length3 = input.int(18, title='  3-SMA Lenght', minval=1, group='SMA')
SMA1 = ta.sma(close, Length1)
SMA2 = ta.sma(close, Length2)
SMA3 = ta.sma(close, Length3)

Long_ma = SMA1 > SMA2 and SMA2 > SMA3
Short_ma = SMA1 < SMA2 and SMA2 < SMA3

LengthMainSMA = input.int(100, title='  SMA Lenght', minval=1)

SMAas = ta.sma(src, LengthMainSMA)

//  Powered Kaufman Adaptive Moving Average by alexgrover (modificated by Wielkieef)
lengthas = input.int(25, title='    Lenght')
sp = input.bool(true, title='  Self Powered')

er = math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas)
pow = sp ? 1 / er : 2
per = math.pow(math.abs(ta.change(close, lengthas)) / math.sum(math.abs(ta.change(close)), lengthas), pow)
a = 0.
a := per * src + (1 - per) * nz(a[1], src)
mad4h = 0.
a_f = a / a[1] > .999 and a / a[1] < 1.001

///.

Bar_color = close > SMAas ? color.green : Long_ma ? color.blue : Short_ma ? color.maroon : color.gray

barcolor(color=Bar_color)

long_cond = Long_ma and SMAas < close and not a_f
  
long_stop = Short_ma 

if  long_cond
    strategy.entry('BUY', strategy.long)

strategy.close_all(when=long_stop)

//by wielkieef

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