Super Trend LSMA Langzeitstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-18 10:43:14
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Übersicht

Die Super Trend LSMA Long Strategy ist eine lange Strategie, die den Super Trend Indikator mit dem LSMA gleitenden Durchschnitt kombiniert.

Strategie Logik

Die Handelsregeln dieser Strategie lauten wie folgt:

Long-Entry-Signal: Wenn der Super Trend-Indikator ein Long-Signal gibt und der Schlusskurs über dem gleitenden Durchschnitt der LSMA liegt, gehen Sie lang.

Lange Ausstiegssignal: Wenn der Super Trend-Indikator ein Kurzsignal gibt, schließt man die Long-Position.

Das heißt, der Super Trend wird verwendet, um die allgemeine Trendrichtung zu bestimmen, während der LSMA verwendet wird, um bestimmte Einstiegspunkte zu bestimmen.

Analyse der Vorteile

Diese Strategie kombiniert Trendverfolgung mit gleitenden Durchschnitten. Sie kann sowohl den großen Trend erfassen als auch den gleitenden Durchschnitt verwenden, um falsche Signale auszufiltern, um nicht gefangen zu werden. Im Vergleich zu der Verwendung nur eines einzigen Trendindikators oder gleitenden Durchschnitts hat sie eine bessere Risikokontrolle.

Darüber hinaus ist der Super Trend selbst etwas zurückgeblieben. Kombiniert mit der Glättungsfunktion von LSMA kann er effektiv Marktlärm filtern und vermeiden, durch falsche Ausbrüche irregeführt zu werden.

Risikoanalyse

Das größte Risiko dieser Strategie ist die Unfähigkeit, Trendumkehrpunkte genau zu bestimmen. Aufgrund der Verzögerung von Super Trend und LSMA können Verluste vergrößert werden, wenn sich der Trend ändert.

Darüber hinaus beeinflussen die Parameter-Einstellungen auch die Strategieleistung. Wenn ATR-Parameter oder Faktorparameter unsachgemäß eingestellt werden, wird die Wirksamkeit von Super Trend beeinträchtigt. Wenn die LSMA-Periode zu kurz eingestellt wird, wird der Filtereffekt schlecht sein und es wird anfällig für Lärm sein. Daher ist die Parameteroptimierung entscheidend.

Optimierungsrichtlinien

Diese Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:

Verwenden von Algorithmen für maschinelles Lernen, um Parameter automatisch zu optimieren, um sie besser für verschiedene Marktumgebungen zu optimieren.
Zusätzliche Stop-Loss-Mechanismen.
Ergänzung des Positionsmanagement-Moduls: Positionen entsprechend erhöhen, wenn sich wichtige Trends bilden, und Positionen reduzieren, wenn Trends enden.
Hinzufügen von mehr Filterindikatoren, wie Volatilitätsindikatoren, Volumenindikatoren usw., um Trendumkehrrisiken zu vermeiden.
Verwenden Sie Deep-Learning-Modelle anstelle von einfachen Super-Trends, um Trends zu beurteilen, wodurch die Trendbestimmung intelligenter wird.

Schlussfolgerung

Die Super Trend LSMA Long Strategy integriert die Vorteile von Trend-Tracking-Indikatoren und gleitenden Durchschnittsindikatoren. Sie kann das Gesamtbild über längere Zeiträume erfassen und gleitende Durchschnitte verwenden, um Lärm auszufiltern. Mit Parameteroptimierung, Stop-Loss-Mechanismen, stärkeren Risikokontrollmodulen können die Rentabilität und Risikokontrollfähigkeiten dieser Strategie weiter verbessert werden, was sie zu einer sehr praktischen quantitativen Strategie macht.

/*backtest
start: 2022-12-11 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title = "Supertrend LSMA long Strategy", overlay = true,  pyramiding=1,initial_capital = 100, 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=0.1)


atrPeriod = input(14, "ATR Length")
factor = input(3, "Factor")

//Time
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 = 2010, title = "From Year", minval = 1970)
 //monday and session 
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2031, title = "To Year", minval = 1970)

startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = time >= startDate and time <= finishDate

//LSMA
lengthx = input(title="Length LSMA", type=input.integer, defval=101)
offset = 0//input(title="Offset", type=input.integer, defval=0)
src = input(close, title="Source")
lsma = linreg(src, lengthx, offset)



[_, direction] = supertrend(factor, atrPeriod)

if(time_cond)
    if change(direction) < 0 and close > lsma
        strategy.entry("long", strategy.long)
    
    if change(direction) > 0 //and close < lsma
        strategy.close("long")
        //strategy.entry("short", strategy.short)

//strategy.close("long",when=close<lsma)
//strategy.close("short",when=change(direction) < 0 )

    
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)

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