Strategie für den Ausbruch aus dem gleitenden Durchschnittbereich


Erstellungsdatum: 2023-12-12 17:38:19 zuletzt geändert: 2023-12-12 17:38:19
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Strategie für den Ausbruch aus dem gleitenden Durchschnittbereich

Überblick

Die Strategie ist eine brechende Strategie, die auf einem beweglichen Durchschnitt basiert. Sie beurteilt den Preisbruch auf der Grundlage eines beweglichen Durchschnitts eines bestimmten Zeitraums und einer eingestellten Auf- und Abwärtsbahn.

Strategieprinzip

Die Kernprinzipien der Strategie sind:

  1. Der Moving Average eines bestimmten Zeitraums wird als Mittellachse eingestellt.

  2. Der Abstand wird durch die Mitte der Achse in einem bestimmten Prozentsatz multipliziert. Die obere Achse wird durch die Mitte der Achse in einem bestimmten Prozentsatz multipliziert, der obere Achse durch die Mitte der Achse in einem bestimmten Prozentsatz multipliziert, der unteren Achse durch die Mitte der Achse multipliziert.

  3. Wenn der Preis steigt und die oberen Bahnlinien überschreitet, machen Sie einen Ausfall; wenn der Preis sinkt und die unteren Bahnlinien überschreitet, machen Sie einen Ausfall.

  4. Der Bestellpreis wird als der entsprechende Auf- und Abfahrtspreis festgelegt.

  5. Wenn der Preis wieder auf die mittlere Achse zurückkehrt, wird die Platzierung beendet.

So wird die Handelsstrategie durch einen Moving Average und dessen Spannungsbereiche erfasst, um die Preisdurchbrüche zu erfassen.

Analyse der Stärken

Diese Strategie hat folgende Vorteile:

  1. Die Konzepte sind einfach, klar und leicht zu verstehen und umzusetzen.

  2. Die Parameter können an unterschiedliche Marktbedingungen angepasst werden.

  3. Die mittlere Achse und die Spannweite filtern effektiv Marktlärm und erfassen Trends.

  4. Das Risiko wird durch die Einschränkung der Preise kontrolliert.

  5. Zurück auf die mittlere Achse, um zu verhindern, dass übermäßige Verluste.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Die falsche Einstellung der Spanneparameter kann zu häufigen oder unzureichenden Transaktionen führen.

  2. Die Wahrscheinlichkeit, dass es zu einem Durchbruch kommt, ist höher als die Wahrscheinlichkeit, dass es zu einem Scheinbruch kommt.

  3. Bei starken Schwankungen der Situation fallen die mittleren Achsen und die Zwischenräume aus.

  4. Zwangsstop-Verluste bei der Rückkehr zur mittleren Achse, möglicherweise vorzeitiger Ausstieg.

Entsprechende Lösungen:

  1. Optimierung der Parameter und Auswahl der geeigneten Moving Average-Perioden und -Prozentsätze.

  2. In Kombination mit anderen Indikatoren vermeiden Sie möglichst viele falsche Durchbrüche.

  3. Mehr menschliche Interventionen.

  4. Der Moving Average ist länger eingestellt, wobei die Abstände entsprechend vergrößert werden.

Optimierungsrichtung

Die Strategie kann vor allem in folgenden Bereichen optimiert werden:

  1. Erhöhung der Stop-Loss-Bedingungen, wie die Verfolgung von Stop-Loss, um übermäßige Verluste zu vermeiden.

  2. Hinzufügen von Filtern für Indikatoren wie MACD, KD usw. zur Verringerung von False-Breaks.

  3. Hinzugefügt wurde eine automatische Optimierung der Parameter, die in Echtzeit an Marktveränderungen angepasst werden können.

  4. Es ist wichtig, die Bedingungen für die Eröffnung von Positionen zu erhöhen, um die bloße Abhängigkeit von Durchbrüchen zu vermeiden.

  5. Optimierung der Perioden- und Intervallparameter für Moving Averages.

Zusammenfassen

Die Strategie insgesamt ist eine relativ praktische Moving-Average-Break-Strategie. Die Konzeption ist einfach, leicht zu verstehen und zu implementieren. Durch die Filterung der Bandbreite wirkt sie besser in tendenzielleren Märkten. Es gibt jedoch einige Risiken, die auf Parameteroptimierung und die Verwendung in Kombination mit anderen Indikatoren zu achten sind.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-08-15 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//Noro
//2018

//@version=3
strategy(title = "Robot WhiteBox ShiftMA", shorttitle = "Robot WhiteBox ShiftMA", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)

//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Lot, %")
per = input(3, title = "Length")
src = input(ohlc4, title = "Source")
shortlevel = input(10.0, title = "Short line (red)")
longlevel = input(-5.0, title = "Long line (lime)")
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")

//SMAs
sma = sma(src, per) 
shortline = sma * ((100 + shortlevel) / 100)
longline = sma * ((100 + longlevel) / 100)
plot(shortline, linewidth = 2, color = red, title = "Short line")
plot(sma, linewidth = 2, color = blue, title = "SMA line")
plot(longline, linewidth = 2, color = lime, title = "Long line")

//Trading
size = strategy.position_size
lot = 0.0
lot := size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]

if (not na(close[per])) and size == 0 and needlong
    strategy.entry("L", strategy.long, lot, limit = longline)
    
if (not na(close[per])) and size == 0 and needshort
    strategy.entry("S", strategy.short, lot, limit = shortline)
    
if (not na(close[per])) and size > 0 
    strategy.entry("Close", strategy.short, 0, limit = sma)
    
if (not na(close[per])) and size < 0 
    strategy.entry("Close", strategy.long, 0, limit = sma)

if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)
    strategy.close_all()