
Die Galileo-Evening-Cross-Line-Strategie ist eine Handelsstrategie, die auf Moving Averages basiert. Die Strategie erzeugt Handelssignale, indem sie einen Index-Moving Average für einen bestimmten Zeitraum berechnet und mit dem Preis verglichen wird. Sie erzeugt ein Verkaufssignal, wenn der Preis von oben nach unten über die Mittellinie fällt; sie erzeugt ein Kaufsignal, wenn der Preis von unten über die Mittellinie fällt.
Im Zentrum der Galileo-Gehaltslinie-Kreuzungsstrategie steht der Index-Moving-Average (EMA). Die EMA ist ein Moving-Average-Algorithmus, der dazu neigt, den jüngsten Preisen mehr Gewicht zu geben. Die Berechnungsformel lautet:
EMA heute = (Schlusskurs heute × Ausgleichswert) + (EMA gestern × [1- Ausgleichswert])
Dabei ist die Glattkonstante α=(2/(Zykluszahl+1)).
Die Strategie berechnet EMA-Werte in Echtzeit anhand von Zykluslängen der Eingaben der Benutzer und vergleicht die Preise dann mit den EMAs, um die Kreuzung der beiden als Kauf- und Verkaufssignal zu beurteilen:
Wenn der Preis von oben nach unten unter die EMA fällt, wird ein Verkaufssignal erzeugt, um einen kurzen Schritt zu machen.
Wenn der Preis die EMA von unten durchbricht, wird ein Kaufsignal erzeugt, um mehrere Operationen durchzuführen.
Die Strategie zeichnet gleichzeitig EMA-Linien und Pfeile für Kauf- und Verkaufssignale.
Die Galileianische Methode hat folgende Vorteile:
Die Galileo-Gleichgewicht-Kreuzungs-Strategie birgt auch folgende Risiken:
Die Galileo-Linienübergreifungsstrategie kann in folgenden Richtungen optimiert werden:
In Kombination mit anderen Indikatoren, um eine kombinierte Strategie zu erstellen, um falsche Signale zu vermeiden und die Stabilität zu verbessern. Zum Beispiel die Aufnahme von Transaktionsvolumen, Trendindikatoren usw.
Erhöhen Sie Ihre Stop-Loss-Strategie, setzen Sie einen mobilen Stop-Loss oder einen Prozentsatz des Stop-Losses ein und kontrollieren Sie Ihre Einzelschäden.
Testen Sie die Wirkung der verschiedenen EMA-Parameter und wählen Sie die optimale Kombination aus ihnen. Sie können auch andere Arten von Moving Averages testen.
Es wird eine Rückkehr in den Markt geprüft, um die Gewinnquote zu erhöhen, wenn die Preise sich umdrehen.
Die Galileianische Gleichgewicht-Kreuzung ist eine einfache, praktische Handelsstrategie, die übersichtlich und einfach zu bedienen ist und für Anfänger geeignet ist, die mit der Quantifizierung des Handels arbeiten. Mit ständiger Optimierung und Verbesserung wird die Wirksamkeit davon ausgegangen, dass sie besser und besser wird.
/*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"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © armigoldman
//@version=3
strategy(title="Galileo Galilei", shorttitle="Galileo Galilei", overlay=true, initial_capital = 100000, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value = 100000)
len = input(11, minval=1, title="Length")
src = input(open, title="Source")
out = ema(src, len)
plot(out, title="EMA", color=yellow)
//last8h = highest(close, 8)
//lastl8 = lowest(close, 8)
//plot(last8h, color=red, linewidth=2)
//plot(lastl8, color=green, linewidth=2)
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
// 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=2020, title="From Year", minval=1970)
// To Date Inputs
toDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
toMonth = input(defval=12, title="To Month", minval=1, maxval=12)
toYear = input(defval=2021, 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 = true
bearish = cross(close, out) == 1 and close[1] > close
bullish = cross(close, out) == 1 and close[1] < close
plotshape(bearish, color=white, style=shape.arrowdown, text="BEAR", location=location.abovebar)
plotshape(bullish, color=white, style=shape.arrowup, text="BULL", location=location.belowbar)
buy = if cross(close, out) == 1 and close[1] < close
strategy.entry("BUY", strategy.long, when=time_cond)
//strategy.close_all(when=bearish)
// strategy.exit("exit", "Long", profit =, loss = 35)
sell = if cross(close, out) == 1 and close[1] > close
strategy.entry("SELL", strategy.short, when=time_cond)
//sell = if bearish
//strategy.close_all(when=bullish)
// strategy.exit("exit", "Long", profit = bullish, loss = 100)
profit = strategy.netprofit
if not time_cond
strategy.close_all()
//plotshape(true, style=shape.triangleup, location=location.abovebar)