EVWMA-Trend nach Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-12 16:00:37
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Übersicht

Diese Strategie ist als eine einfache Trend-Folge-Strategie auf der Grundlage des EVWMA-Indikators konzipiert. Sie verwendet eine schnelle Linie und eine langsame Linie, um den EVWMA-Indikator zu konstruieren. Eine Long-Position wird geöffnet, wenn die schnelle Linie über die langsame Linie überschreitet, und eine Short-Position wird geöffnet, wenn die schnelle Linie unterhalb der langsamen Linie überschreitet, um dem Trend zu folgen.

Strategie Logik

Der Kernindikator dieser Strategie ist der EVWMA (Elastic Volume Weighted Moving Average), der sowohl Preis- als auch Volumeninformationen enthält, um die Marktentwicklung dynamisch durch Berechnung seiner eigenen Periode widerzuspiegeln.

Konkret wird die Periode der schnellen Linie als Summe des Volumens der letzten 10 Bars und der 20 Bars für die langsame Linie berechnet. Die EVWMA jedes Bars wird berechnet als (Vorherige Bars EVWMA × (Periodenlänge - aktuelles Barsvolumen) + aktueller Bars Schlusspreis × aktuelles Barsvolumen) / Periodenlänge. Auf diese Weise kombiniert sie sowohl Preis- als auch Volumeninformationen.

Wenn die schnelle Linie über die langsame Linie geht, zeigt sie, dass die Kaufkraft stärker wird, um lang zu gehen. Wenn die schnelle Linie unter die langsame Linie geht, zeigt sie, dass die Verkaufskraft stärker wird, um kurz zu gehen. Mit einer solchen Kombination aus schnellen und langsamen Linien kann die Strategie den Markttrend dynamisch erfassen, um dem Trend zu folgen.

Analyse der Vorteile

Der größte Vorteil dieser Strategie liegt in der dynamischen Zeitrahmengestaltung des EVWMA-Indikators, um schneller auf die Veränderungen von Preis und Volumen zu reagieren, wodurch der Markttrend in Echtzeit erfasst wird, was für Trendfolgestrategien sehr geeignet ist.

Risiken und Lösungen

Das Hauptrisiko dieser Strategie ist die unangemessene Einstellung der Parameter des EVWMA-Indikators. Wenn die Perioden der schnellen und langsamen Linien nicht richtig eingestellt sind, kann dies zu übermäßigen falschen Signalen führen.

Um diese Probleme zu lösen, können wir die Parameter optimieren und die Berechnungszeiten von schnellen und langsamen Linien anpassen, um die beste Kombination zu finden. Außerdem kann ein Stop-Loss eingestellt werden, um das Verlustrisiko zu kontrollieren. Um Zeitenpunkte, an denen eine signifikante Umkehr des Marktes auftreten kann, wie z. B. wichtige Datenveröffentlichungen, können wir die Strategie vorübergehend aussetzen, um Trades in diesem Zeitraum zu vermeiden.

Optimierungsrichtlinien

Es gibt Raum für eine weitere Optimierung dieser Strategie. Zum Beispiel können andere Indikatoren wie Breakout des Handelsvolumens, Bollinger Bands usw. eingebunden werden, um die Signale zu bestätigen und so die Stabilität der Strategie zu verbessern. Außerdem können sich die optimalen Parameterwerte in verschiedenen Produkten und Zeitabschnitten unterscheiden. Ein adaptiver Parameteroptimierungsmechanismus kann eingerichtet werden, um Parameter basierend auf Echtzeitdaten anzupassen.

Im Handelsbereich können auch dynamische Stop-Loss, Trailing-Stop-Loss und andere Mittel zur Risikokontrolle entwickelt werden.

Zusammenfassung

Diese Strategie nutzt das dynamische Zeitrahmen des EVWMA-Indikators und enthält Volumeninformationen, um eine effektive Trend-Nachstrategie zu konstruieren. Sie kann schnell auf Preisänderungen reagieren und Markttrends erfassen. Mit Parameteroptimierung, Risikokontrollmaßnahmen usw. kann die Stabilität der Strategie weiter verbessert werden. Die Logik hinter dieser Strategie ist innovativ und lohnt sich für weitere Erforschung und Anwendung.


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start: 2022-12-05 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
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basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("QuantNomad - EVWMA Cross Strategy", shorttitle="EVWMA Cross", overlay=true)

// Inputs
fast_sum_length = input(10, title = "Fast Sum Length", type = input.integer)
slow_sum_length = input(20, title = "Slow Sum Length", type = input.integer)

// Calculate Volume Period
fast_vol_period = sum(volume, fast_sum_length)
slow_vol_period = sum(volume, slow_sum_length)

// Calculate EVWMA
fast_evwma = 0.0
fast_evwma := ((fast_vol_period - volume) * nz(fast_evwma[1], close) + volume * close) / (fast_vol_period)

// Calculate EVWMA
slow_evwma = 0.0
slow_evwma := ((slow_vol_period - volume) * nz(slow_evwma[1], close) + volume * close) / (slow_vol_period)

// Plot 
plot(fast_evwma, title = "EVWMA Fast", linewidth = 2, color = color.red)
plot(slow_evwma, title = "EVWMA Slow", linewidth = 2, color = color.green)

// Strategy
strategy.entry("Long",   true, when = crossover(fast_evwma, slow_evwma))
strategy.entry("Short", false, when = crossunder(fast_evwma, slow_evwma))

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