Intelligente Tracking-Strategie mit doppeltem gleitenden Durchschnitt
ChaoZhang
Überblick
Die Binary Equilibrium Intelligent Tracking Strategy verwendet Binary Equilibrium Indicators, um kurz- und mittelfristige Preistrends zu verfolgen. Die visuelle Unterstützung durch Farb- und Linienweitenänderungen bei der Verfolgung hilft den Händlern, die Marktentwicklung intuitiv zu beurteilen und die Position entsprechend zu platzieren. Die Strategie nutzt benutzerdefinierte Parameter, die eine hohe Flexibilität bieten und für die Prozeduralisierung von Transaktionen von Private Equity-Fonds und Hedgefonds mit einer bestimmten technischen Basis geeignet sind.
Strategieprinzip
Das Herzstück der Dual Equilibrium Intelligent Tracking Strategie besteht darin, Handelssignale mit schnellen und langsamen Moving Averages zu erzeugen. Insbesondere verfolgt der schnelle Moving Average kurzfristige Preisänderungen, während der langsame Moving Average den mittleren und langfristigen Trend widerspiegelt. Gleichzeitig lässt die Strategie den Referenz-Moving Average in drei Farbschemata (Kreuzung, Richtung und Komplexität) verschiedene Farben anzeigen, um die Marktentwicklung zu beurteilen.
Analyse der Stärken
Der größte Vorteil der Dual-Even-Line-Intelligent-Tracking-Strategie besteht darin, dass die Kombination von Dual-Even-Line-Indikatoren und Farbvisualisierung zur Beurteilung der Marktentwicklung einfach und klar ist. Zweitens können die Strategieparameter angepasst werden, die der Benutzer an seine eigenen Handelspräferenzen und die Marktumgebung anpassen kann, um eine effiziente Rückmeldung und einen realen Handel zu erzielen.
Risikoanalyse
Obwohl die Vorteile der Binär-Gleichgewichts-Intelligenz-Tracking-Strategie offensichtlich sind, gibt es auch einige potenzielle Risiken. Die Binär-Gleichgewichts-Strategie ist hochsensibel für Preisänderungen und ist anfällig für falsche Signale, die zu Überhändlungen führen. Darüber hinaus sind die benutzerdefinierten Parameter zwar flexibel, aber sie erhöhen die Schwierigkeit der Anpassung.
Optimierungsrichtung
Es gibt noch einige weitere Optimierungsmöglichkeiten für die Dual-Even-Intelligent-Tracking-Strategie. Erstens können zusätzliche Indikatoren eingeführt werden, um Fehlsignale zu filtern, z. B. KDJ-Indikatoren, die überkauft und überverkauft beurteilen, und MACD, die Gewinne zurückziehen. Zweitens können Parameter-Optimierungsmodelle erstellt werden, die Benutzern helfen, die optimale Kombination von Parametern zu wählen.
Zusammenfassen
Die Doppel-Gleichgewichts-Intelligenz-Tracking-Strategie ist insgesamt eine hochfrequente, programmierbare Handelsstrategie mit klaren Vorteilen und einfacher Flexibilität. Sie kombiniert geschickt die Doppel-Gleichgewichts-Indikatoren und die visuell unterstützten Farben, um den Markt zu beurteilen und kurzfristige Preisschwankungen zu nutzen. Die Strategie ist auch hochgradig anpassbar und eignet sich für Investoren und Fonds, die eine quantitative Handelsbasis haben.
/*backtest
start: 2022-12-13 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © Julien_Eche
//@version=5
strategy("Smart MA Strategy", shorttitle="Smart MA Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=20)
// Input parameters
base_ma_length = input.int(50, title="Base MA Length")
ma_type = input.string("SMA", title="MA Type", options=["SMA", "WMA", "EMA"])
color_choice = input.string("Composite", title="Color Option", options=["Crossover", "Direction", "Composite"])
fast_length = input.int(10, title="Fast MA Length", group="For Crossover Color Option")
slow_length = input.int(30, title="Slow MA Length", group="For Crossover Color Option")
// Start and end date inputs
start_year = input.int(1975, title="Start Year", group="Date Range")
start_month = input.int(1, title="Start Month", group="Date Range")
start_day = input.int(1, title="Start Day", group="Date Range")
end_year = input.int(2099, title="End Year", group="Date Range")
end_month = input.int(12, title="End Month", group="Date Range")
end_day = input.int(31, title="End Day", group="Date Range")
// Calculate the selected MAs
fast_ma = ta.sma(close, fast_length)
slow_ma = ta.sma(close, slow_length)
// Calculate the base MA with the specified length
base_ma = ta.sma(close, base_ma_length)
// Determine if the base MA is increasing or decreasing
base_ma_increasing = base_ma > base_ma[1]
// Define the color for the base MA based on the selected option
base_ma_color = color_choice == "Direction" ? (base_ma_increasing ? color.teal : color.red) : color_choice == "Crossover" ? (fast_ma > slow_ma ? color.teal : color.red) : color_choice == "Composite" ? (base_ma_increasing and fast_ma > slow_ma ? color.teal : not base_ma_increasing and fast_ma < slow_ma ? color.red : color.gray) : color.gray
// Plot the base MA with the specified color and linewidth
plot(base_ma, title="Base MA", color=base_ma_color, style=plot.style_line, linewidth=2)
// Define the start and end timestamps
start_date = timestamp(start_year, start_month, start_day, 0, 0)
end_date = timestamp(end_year, end_month, end_day, 23, 59)
// Filter strategy signals based on date
in_date_range = time >= start_date and time <= end_date
// Strategy conditions for each option
if (color_choice == "Composite" and in_date_range)
if (base_ma_increasing and fast_ma > slow_ma)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (not base_ma_increasing and fast_ma < slow_ma)
strategy.close("Buy")
if (color_choice == "Crossover" and in_date_range)
if (fast_ma > slow_ma)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (fast_ma < slow_ma)
strategy.close("Buy")
if (color_choice == "Direction" and in_date_range)
if (base_ma_increasing)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (not base_ma_increasing)
strategy.close("Buy")