Weimei-Strategie für gleitende Durchschnitte
ChaoZhang
Überblick
Die WAMI-Strategie ist eine auf Calliphorus-Analyse basierende Handelsstrategie, die durch einen iterativen Optimierungsprozess in historischen Marktdaten nachhaltige Erträge erzielt. Sie kombiniert den Index-Moving Average (EMA), den Gewichteten Moving Average (WMA) und den Momentum-Indikator (MOM) zu einem kombinierten Handelsindikator. Die Strategie gibt ein Kauf- oder Verkaufssignal aus, wenn der WAMI-Moving Average über oder unter einer Schwelle liegt.
Strategieprinzip
Der Kernindikator dieser Strategie ist die WAMI. Die Berechnungsmethode besteht darin, zuerst die Bewegung der Preise zu berechnen, dann den n-Tage-gewichteten Moving Average zu berechnen, dann die zweimalige Index Moving Average zu berechnen, um die endgültige WAMI zu erhalten.
Wenn der Wert der US-Dollar-Mittellinie steigt über den angegebenen Schwellenwert, erzeugt ein Kaufsignal, was bedeutet, dass der Markt einen Aufwärtstrend bildet. Wenn der Wert über die Schwellenwerte fällt, erzeugt er ein Verkaufsignal, was bedeutet, dass er in einen Abwärtstrend eintritt. Der Benutzer kann die Schwellenwerte selbst anpassen, um eine bessere Strategie-Optimierung zu erzielen, basierend auf den Rückmeldungen.
Analyse der Stärken
Die Strategie kombiniert Trend-Tracking und Überkauf-Überverkauf-Urteil, um die Preisentwicklung der mittleren und langen Linie zu erfassen und gleichzeitig zu vermeiden, dass sie eingeklemmt wird. Im Vergleich zu einer gewöhnlichen Moving Average-Strategie verbessert die WME die Qualität und Stabilität des Handelssignals.
Die wichtigsten Vorteile sind:
- Optimierung der Quarzleiste zur Erhöhung der Konfigurationsfähigkeit der Parameter
- Doppelte EMA-Streifen reduzieren Falschsignale
- WMA + MOM erhöht die Empfindlichkeit
- Langlebig, kurzlebig und anpassungsfähig
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch einige Risiken:
- Der Optimierungsprozess ist kompliziert und kann fehlschlagen, wenn er nicht richtig eingestellt wird.
- Schwankungen in den Märkten
- Die Darstellung ist stark von den Parameter-Einstellungen abhängig
- Wenn sich der Trend umkehrt, kann man nicht schnell umschalten.
Diese Risiken können durch die Anpassung der Parameterkombinationen verringert werden, indem man Stop-Losses und vernünftige Erwartungen an den Ertrag setzt. Wenn der Markt in eine starke Erschütterung gerät, sollte der Einsatz ausgesetzt oder die Position reduziert werden.
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann auch in folgenden Bereichen optimiert werden:
- Test mehr Parameterkombinationen, um die optimale Parameter zu finden
- Zusätzliche Bedingungen wie Erhöhung des Umsatzes
- Erhöhung der Stop-Loss-Mechanismen
- In Kombination mit anderen Indikatoren beurteilen Sie die Trends auf der großen Ebene
- Dynamische Anpassung der Parameter an die Marktumgebung
Zusammenfassen
Zusammenfassend ist die WaM-Grenzstrategie eine empfehlenswerte Strategie zur Beobachtung von mittleren und langen Trends. Sie erzeugt hochwertige Handelssignale durch eine eingehende Analyse der Preis-apw-Mengenänderungen. Unter der Voraussetzung, dass die Parameter optimiert und das Risiko kontrolliert wird, kann die Strategie einen stabilen Ertrag erzielen.
/*backtest
start: 2022-12-06 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 17/01/2017
// The WAMI-based trading lies in the application and iteration of the
// optimization process until the indicated trades on past market data
// give consistent, profitable results. It is rather difficult process
// based on Fourier analysis.
// You can to change Trigger parameter for to get best values of strategy.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
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strategy(title="WAMI Strategy", shorttitle="WAMI Strategy")
Length_EMA = input(13, minval=1)
Length_WMA = input(4, minval=1)
Trigger = input(0)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(Trigger, color=purple, linestyle=line)
xWAMI = ema(ema(wma(mom(close, 1),Length_WMA),Length_EMA),Length_EMA)
pos = iff(xWAMI > Trigger, 1,
iff(xWAMI < Trigger, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xWAMI, color=blue, title="WAMI")