Handelsstrategie für gleitende Durchschnittsindikatoren

Erstellungsdatum: 2023-12-06 17:10:00 zuletzt geändert: 2023-12-06 17:10:00

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ChaoZhang

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Handelsstrategie für gleitende Durchschnittsindikatoren

Strategieübersicht

Die Strategie basiert auf mehreren Moving-Average-Indikatoren, um Handelssignale zu erzeugen. Die Strategie konzentriert sich gleichzeitig auf die kurz-, mittleren und langfristigen Moving-Averagen, um die Richtung des Trends zu bestimmen und ein Handelssignal zu erzeugen, basierend auf ihrer Kreuzung.

Bezeichnung der Strategie

Multi Moving Average Crossover Strategy (MVA) - eine Strategie, bei der der Durchschnitt der einzelnen Währungen in einer bestimmten Währung überschritten wird.

Strategieprinzip

Die Strategie verwendet gleichzeitig drei unterschiedliche Perioden von Moving Averages, einschließlich der 7-Tage-Linie, der 13-Tage-Linie und der 21-Tage-Linie. Die Handelslogik basiert auf folgenden Punkten:

Wenn die kurzfristige 7-Tag-Linie die mittlere 13-Tag-Linie durchbricht und die langfristige 21-Tag-Linie im Aufwärtstrend ist, wird ein Mehrwertsignal erzeugt.
Wenn die kurzfristige 7-Tage-Linie unterhalb der mittleren 13-Tage-Linie durchbricht und die langfristige 21-Tage-Linie im Abwärtstrend ist, wird ein Kurzstreckensignal erzeugt.

Durch die Kombination von Moving Averages aus verschiedenen Zeiträumen kann man die Markttrends genauer beurteilen und falsche Trades vermeiden.

Strategische Vorteile

Die Verwendung von mehreren Gruppen von Moving Averages ermöglicht eine genauere Einschätzung der Marktentwicklung und verhindert, dass man von falschen Durchbrüchen oder kurzfristigen Schwankungen in den Märkten getäuscht wird.
Das Signal wird nur dann erzeugt, wenn der Trend eindeutig ist, wodurch unnötige Transaktionen reduziert und somit die Transaktionskosten gesenkt werden.
Die Parameter sind flexibel eingestellt und die Periodizität der Moving Averages kann an die persönlichen Vorlieben angepasst werden, um sie an verschiedene Sorten und Marktbedingungen anzupassen.

Strategisches Risiko

In einem bewegten Markt kann es zu häufigen Fehlsignalen kommen.
Der Moving Average ist ein Trend-Indikator, der keine genauen Wendepunkte anzeigt.
Der Moving Average-Kreuz verspätet die Erkennung von Trends und kann einen Teil der Gewinne verpassen.
Das Risiko kann durch die Einführung von anderen Technik-Indikatoren-Verifizierungssignalen verringert werden, indem die Moving Average-Parameter optimiert werden.

Richtung der Strategieoptimierung

Berücksichtigen Sie die Einführung von Volatilitätsindikatoren, um die Stärke von Trends zu beurteilen, und vermeiden Sie den Handel in einem wackligen Markt.
Versuchen Sie, die Parameter des Moving Averages automatisch zu optimieren, indem Sie quantitative Techniken wie Machine Learning anwenden.
Erhöhen Sie Ihre Stop-Loss-Strategie, um Ihre Verluste bei zunehmenden Verlusten zu stoppen.
Berücksichtigen Sie die Möglichkeit, die Gleitpunkte zu reduzieren, wenn Sie den Moving Average überschreiten.

Zusammenfassen

Die Strategie kombiniert drei kurze, mittlere und lange Zeitabschnitte, um die Markttrends anhand ihrer Kreuzbeziehungen zu beurteilen und ist eine relativ stabile und effiziente Trend-Follow-Strategie. Durch die Optimierung der Indikatorparameter, des Stop-Loss-Mechanismus und der Auftragsart kann die Gewinnrate und die Profitabilität der Strategie weiter verbessert werden.

Strategiequellcode

/*backtest
start: 2022-11-29 00:00:00
end: 2023-12-05 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/
// © Crypto-Oli

//@version=4
strategy("CryptOli 3 MAs long/short Backtest", initial_capital=5000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, overlay=true)

// this is an educational Script - basicly its very simple - you can see how minimal changes impact results, thats why i posted it
// Credits to Quantnomad to publish tons of free educational script
// this Script is based on https://www.tradingview.com/script/0NgUadGr-Ultimate-MA-Cross-Indicator/ Quantnomads Ultimate MA Indicator 
// HA - Option for calcucaltion based on HA-Candles (very famous recently)
// Source Input - Option (Candletype for calculation, close, ohlc4 ect.) --- there are huge differences --- try it by your own

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// BACKTESTING RANGE

// From Date Inputs
fromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
fromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
fromYear = input(defval=2015, title="From Year", minval=1970)

// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2030, title="To Year", minval=1970)

// Calculate start/end date and time condition
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

h = input(false, title = "Signals from Heikin Ashi Candles")

ma_type      = input(title = "MA Type",         type = input.string,  defval = "SMMA", options = ['SMA', 'EMA', 'WMA', 'VWMA', 'HMA', 'SMMA', 'DEMA'])
src = input(ohlc4)

short_ma_len = input(title = "Short MA Length", type = input.integer, defval = 7,     minval = 1)
short_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
middle_ma_len  = input(title = "Middle MA Length",  type = input.integer, defval = 13,    minval = 2)
middle_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close
long_ma_len  = input(title = "Long MA Length",  type = input.integer, defval = 21,    minval = 2)
long_ma_src = h ? security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, src, lookahead = false) : close


tick_round(x) => 
    round(x / syminfo.mintick) * syminfo.mintick

// Set initial values to 0
short_ma = 0.0
middle_ma = 0.0
long_ma  = 0.0

// Simple Moving Average (SMA)
if ma_type == 'SMA' 
    short_ma := sma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := sma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := sma(long_ma_src,  long_ma_len)

// Exponential Moving Average (EMA)
if ma_type == 'EMA'
    short_ma := ema(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := ema(long_ma_src,  long_ma_len)

// Weighted Moving Average (WMA)
if ma_type == 'WMA'
    short_ma := wma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := wma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := wma(long_ma_src,  long_ma_len)

// Hull Moving Average (HMA)
if ma_type == 'HMA'
    short_ma := wma(2*wma(short_ma_src, short_ma_len/2)-wma(short_ma_src, short_ma_len), round(sqrt(short_ma_len)))
    middle_ma := wma(2*wma(middle_ma_src, middle_ma_len/2)-wma(middle_ma_src, middle_ma_len), round(sqrt(middle_ma_len)))
    long_ma  := wma(2*wma(long_ma_src,  long_ma_len /2)-wma(long_ma_src,  long_ma_len),  round(sqrt(long_ma_len)))

// Volume-weighted Moving Average (VWMA)
if ma_type == 'VWMA'
    short_ma := vwma(short_ma_src, short_ma_len)
    middle_ma := vwma(middle_ma_src, middle_ma_len)
    long_ma  := vwma(long_ma_src,  long_ma_len)


// Smoothed Moving Average (SMMA)    
if ma_type == 'SMMA'
    short_ma := na(short_ma[1]) ? sma(short_ma_src, short_ma_len) : (short_ma[1] * (short_ma_len - 1) + short_ma_src) / short_ma_len
    middle_ma := na(middle_ma[1]) ? sma(middle_ma_src, middle_ma_len) : (middle_ma[1] * (middle_ma_len - 1) + middle_ma_src) / middle_ma_len
    long_ma  := na(long_ma[1])  ? sma(long_ma_src,  long_ma_len)  : (long_ma[1]  * (long_ma_len  - 1) + long_ma_src)  / long_ma_len

// Double Exponential Moving Average (DEMA)
if ma_type == 'DEMA'
    e1_short = ema(short_ma_src, short_ma_len)
    e1_middle = ema(middle_ma_src, middle_ma_len)
    e1_long  = ema(long_ma_src,  long_ma_len)
    
    short_ma := 2 * e1_short - ema(e1_short, short_ma_len)
    middle_ma := 2 * e1_middle - ema(e1_middle, middle_ma_len)
    long_ma  := 2 * e1_long  - ema(e1_long,  long_ma_len)

// Plot MAs
plot(short_ma, color = color.green,   linewidth = 1)
plot(middle_ma, color = color.yellow,   linewidth = 1)
plot(long_ma,  color = color.red, linewidth = 1)

if close>long_ma and short_ma>middle_ma and time_cond
    strategy.entry("Long", strategy.long)


if close<long_ma and short_ma<middle_ma and time_cond
    strategy.entry("Short", strategy.short)

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