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Sorgfältige Kreuzung der EMA-Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-20 14:28:36
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Übersicht

Die Meticulous EMA Crossover Strategy ist ein Trendhandelssystem, das auf den Crossover-Signalen zwischen zwei exponentiellen gleitenden Durchschnittslinien (EMAs) mit unterschiedlichen Parameter-Einstellungen basiert. Es verwendet eine kurzfristige schnelle EMA-Linie und eine längerfristige langsame EMA-Linie und erzeugt Handelssignale, wenn sie überschreiten. Ein langes Signal wird ausgelöst, wenn die schnelle Linie über die langsame Linie überschreitet, und ein Schließ-Positionssignal wird ausgelöst, wenn die schnelle Linie unter die langsame Linie überschreitet. Dieses System beinhaltet auch Risikomanagementmittel wie Stop-Loss, Trailing-Stop, um Gewinne zu sperren und Risiken zu kontrollieren.

Strategieprinzipien

Die Kernindikatoren dieser Strategie sind zwei EMA-Linien: eine schnelle Linie und eine langsame Linie. Der Parameter der schnellen Linie ist standardmäßig auf eine 13-Perioden-Linie festgelegt, um auf Preisänderungen schneller reagieren zu können. Der Parameter der langsamen Linie ist standardmäßig auf eine 48-Perioden-Linie festgelegt, um langsamere Reaktionen zu erzielen. Wenn der kurzfristige Trend schnell steigt, wird die schnelle Linie vor der langsamen Linie ansteigen. Und wenn die Preise fallen, wird die schnelle Linie schneller fallen als die langsame Linie. Daher signalisiert die schnelle Linie, die über die langsame Linie kreuzt, einen Aufwärtstrend, und die schnelle Linie, die unter der langsamen Linie kreuzt, eine Abwärtstrend.

Auf dieser Basis geht die Strategie lang, wenn die schnelle EMA-Linie über die langsame EMA-Linie geht, was einen Aufwärtstrend anzeigt, damit Sie kaufen können. Wenn die schnelle Linie unter die langsame Linie geht, schließt sie Positionen, was das Ende des Aufwärtstrends und die Zeit zum Gewinn zeigt. Um Risiken zu kontrollieren, setzt die Strategie auch einen anfänglichen Stop-Loss bei 8% unter dem Einstiegspreis und einen Trailing-Stop bei 120 Punkten vom Marktpreis. Dies ermöglicht es dem System, frühzeitig auszusteigen und Verluste zu minimieren, wenn es eine Trendumkehr gibt.

Bei der Codierung werden die crossover und crossunder Funktionen verwendet, um die EMA-Crossover-Signale zu bestimmen.

Analyse der Vorteile

Die Methodik der EMA Crossover Strategie hat folgende Hauptvorteile:

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

  2. Der MA-Filter kann Trendänderungen mit weniger Marktlärm erkennen.

  3. Hoch konfigurierbare Parameter auf schnellen/langsamen EMA-Linien, Stop-Loss-Level usw.

  4. Stop-Loss bedeutet, Risiken effektiv zu kontrollieren.

  5. Relativ stabiles System unter verschiedenen Marktbedingungen.

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Die EMA-Signale können bei starken Marktschwankungen verzögert sein, da sie Preisänderungen nicht rechtzeitig widerspiegeln können.

  2. Eine zu schnelle Parametergenauigkeit der MA-Anzeigen kann mehr falsche Signale erzeugen.

  3. Schwache Kursentwicklungen können zu weniger EMA-Crossovers führen und somit keine Bewegungen erfassen.

  4. Keine Analyse der allgemeinen Marktentwicklung bedeutet, gegen die Hauptentwicklung zu gehen.

Die Risiken können durch folgende Maßnahmen gemildert werden:

  1. Filter wie MACD und KD hinzufügen, um Crossover-Signale zu bestätigen.

  2. Anpassung der EMA-Parameter auf der Grundlage verschiedener Märkte zur Verringerung falscher Signale.

  3. Analyse der allgemeinen Entwicklung auf der Grundlage langfristiger gleitender Durchschnitte.

Optimierungsrichtlinien

Die Strategie kann aus folgenden Aspekten verbessert werden:

  1. Zusatz von Filtern für offene Positionen, um zu vermeiden, dass auf den Märkten mit einer Bandbreite zu viel gehandelt wird.

  2. Setzen Sie Stop-Loss- und Take-Profit-Niveaus basierend auf Swing-Hoch-/Tiefniveaus und Unterstützungs-/Widerstandszonen für eine bessere Genauigkeit.

  3. Hinzufügen eines Trendmoduls zur Analyse längerfristiger Trends als Filter für kurzfristige Signale und Vermeidung des Handels gegen große Trends.

  4. Maschinelles Lernen nutzen, um ideale EMA-Parameter zu trainieren und zu optimieren, die den praktischen Märkten entsprechen, um falsche Signale zu verringern.

Die EMA-Strategie für die Evaluierung von Risiken und Risikomanagement kann in den kommenden Jahren weiterentwickelt werden.

Schlussfolgerung

Die Meticulous EMA Crossover Strategy ist ein grundlegendes Trendfolgensystem, das auf EMA-schnellen und langsamen Linienkreuzungen basiert, um Preistrends zu bestimmen und Stop-Loss-Risiken zu kontrollieren. Seine Signale sind einfach und sauber, leicht verständlich für Anfänger, was es zu einer der typischen Starter-Quant-Strategien macht.

/*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"}]
*/

//@version=3
// *** USE AT YOUR OWN RISK ***
// 
strategy("EMA Strategy", shorttitle = "EMA Strategy", overlay=true, pyramiding = 3,default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10)


// === Inputs ===
// short ma
maFastSource   = input(defval = close, title = "Fast MA Source")
maFastLength   = input(defval = 13, title = "Fast MA Period", minval = 1)

// long ma
maSlowSource   = input(defval = close, title = "Slow MA Source")
maSlowLength   = input(defval = 48, title = "Slow MA Period", minval = 1)

// invert trade direction
tradeInvert = input(defval = false, title = "Invert Trade Direction?")
// risk management
useStop     = input(defval = true, title = "Use Initial Stop Loss?")
slPoints    = input(defval = 25, title = "Initial Stop Loss Points", minval = 1)
useTS       = input(defval = true, title = "Use Trailing Stop?")
tslPoints   = input(defval = 120, title = "Trail Points", minval = 1)
useTSO      = input(defval = false, title = "Use Offset For Trailing Stop?")
tslOffset   = input(defval = 20, title = "Trail Offset Points", minval = 1)

// === Vars and Series ===
fastMA = ema(maFastSource, maFastLength)
slowMA = ema(maSlowSource, maSlowLength)

plot(fastMA, color=blue)
plot(slowMA, color=purple)

goLong() => crossover(fastMA, slowMA)
killLong() => crossunder(fastMA, slowMA)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = goLong())
strategy.close("Buy", when = killLong())

// Shorting if using
goShort() => crossunder (fastMA, slowMA)
killShort() => crossover(fastMA, slowMA)
//strategy.entry("Sell", strategy.short, when = goShort())
//strategy.close("Sell", when = killShort())

if (useStop)
    strategy.exit("XLS", from_entry ="Buy", stop = strategy.position_avg_price / 1.08 )
    strategy.exit("XSS", from_entry ="Sell", stop = strategy.position_avg_price * 1.08)
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