Momentum-Reversal-Moving-Average-Crossover-Strategie


Erstellungsdatum: 2023-12-21 11:21:49 zuletzt geändert: 2023-12-21 11:21:49
Kopie: 1 Klicks: 584
1
konzentrieren Sie sich auf
1623
Anhänger

Momentum-Reversal-Moving-Average-Crossover-Strategie

Überblick

Diese Strategie ist eine auf dem MACD-Indikator basierende Dynamik-Umkehr-Trading-Strategie. Sie erzeugt den MACD-Indikator durch Berechnung der Differenz zwischen dem schnellen und dem langsamen Moving Average. Wenn der MACD-Indikator positiv umgedreht wird, erzeugt sie ein Verkaufssignal.

Strategieprinzip

Der Kern der Strategie ist der MACD, der aus einem schnellen Moving Average, einem langsamen Moving Average und einer Signallinie besteht. Zuerst werden die schnellen EMA und die langsamen EMA berechnet, wobei die Schnellen EMA-Parameter auf 12 Tage und die langsamen EMA-Parameter auf 26 Tage eingestellt sind, und dann die Differenz zwischen beiden als MACD-Indikator berechnet wird. Der MACD-Indikator spiegelt die Entwicklung der Aktienpreise durch das Konzept der Dynamik wider.

Um die Geräusche zu filtern, führt die Strategie eine Signallinie-Anzeige ein, um die MACD zusätzlich zu glätten. Die Signallinie-Parameter sind auf eine 9-Tage-EMA eingestellt. Schließlich wird die Differenz zwischen der MACD und der Signallinie als Handelssignal berechnet.

Analyse der Stärken

Diese Strategie hat folgende Vorteile:

  1. Der MACD-Indikator wird verwendet, um einen Kurswechsel zu ermitteln und kurzfristige Chancen für einen Kurswechsel zu erfassen.

  2. In Kombination mit einer glatten Signallinienbehandlung filtert das Geräusch des Handelssignals und reduziert die Falschsignale.

  3. Strategieparameter können frei eingestellt werden, so dass der Händler die Parameter an die tatsächlichen Umstände anpassen und flexibel auf Marktveränderungen reagieren kann.

  4. Die Berechnungslogik ist einfach, klar und verständlich und eignet sich für Anfänger.

  5. Die Kombination von Indikatoren und Signalen ist vielfältig, die Optimierung der Strategie ist groß und die Expansionsfähigkeit ist hoch.

Risikoanalyse

Es gibt einige Risiken bei dieser Strategie:

  1. Aufgrund der kurzfristigen Umkehrungen der Aktienkurse kann die Handelsfrequenz und die Handelskosten erhöht werden.

  2. Der MACD-Indikator ist anfällig für falsche Signale, wenn die Aktienkurse langfristig auf einer Seite steigen oder fallen.

  3. Wenn die Parameter nicht korrekt sind, wird das Signal verzögert und die optimale Einstiegsposition kann verpasst werden.

  4. Die Strategie ist relativ einfach, und die Effektivität des Handels wird unter komplexen Marktbedingungen reduziert.

Diese Risiken können verbessert werden, indem:

  1. Optimierung von Parametern, die die Transaktionsfrequenz senken.

  2. Filterbedingungen hinzugefügt, um zu vermeiden, dass man sich in langfristigen Trends verfängt.

  3. Benutzen Sie die Preisliste, um die besten Preise zu finden.

  4. Es ist wichtig, mehr Faktoren zu berücksichtigen, um den Zustand des Marktes zu beurteilen und den Handel in unüblichen Märkten zu vermeiden.

Optimierungsrichtung

Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:

  1. Optimierung der MACD-Parameter und Signal-Line-Parameter, um die optimale Kombination von Parametern zu finden.

  2. Hinzufügen von weiteren Hilfsindikatoren, um langfristige Trends zu beurteilen und Rückschlüsse zu vermeiden. Zum Beispiel die Einbeziehung von Moving Averages, Bollinger Bands usw.

  3. In Kombination mit Handelsvolumenindikatoren, wie z. B. dem Energiemodensindikator, vermeiden Sie falsche Durchbrüche.

  4. Das Setzen von Parametern nach verschiedenen Aktienmerkmalen macht die Strategie anpassungsfähig.

  5. Erhöhen Sie die Stop-Loss- und Stop-Stop-Preise und kontrollieren Sie die Einzelschaden- und Gewinnniveaus.

  6. Beurteilen Sie die Qualität der Aktien, z. B. Finanzielle Kennzahlen, Ratingänderungen usw. und wählen Sie einen Pool von qualitativ hochwertigen Aktien aus.

Diese Optimierungsmaßnahmen können die Stabilität, die Gewinnrate und die Profitabilität der Strategie erhöhen. Sie bilden auch die Grundlage für die kontinuierliche Entwicklung und Verbesserung der Strategie.

Zusammenfassen

Diese Strategie ist eine typische kurzfristige Reversal-Handelsstrategie. Sie verwendet einfache und klare MACD-Indikatoren, die die Veränderungen der Aktienbewegungen widerspiegeln, und unterstützt durch eine Signallinie, um einen spezifischen Einstiegspunkt zu bestimmen. Mit den richtigen Parametern kann die Gelegenheit einer kurzfristigen Preisumkehr erfasst werden, um einen Überschuss zu erzielen.

Natürlich ist es schwierig, eine einzelne Kennzahl und eine einfache Strategie perfekt an komplexe Marktsituationen anzupassen. Anleger sollten auf Risiken achten, Strategien nach ihren eigenen Situationen und Risikopräferenzen auswählen und gleichzeitig die Marktentwicklung und die Optimierung von Strategieparametern und Handelsregeln ständig beobachten. Nur durch ständiges Lernen und ständige Verbesserung kann ein langfristig stabiler Anlageertrag erzielt werden.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-11-20 00:00:00
end: 2023-12-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//study(title="MACD Strategy by Sedkur", shorttitle="MACD Strategy by Sedkur")
strategy (title="MACD Strategy by Sedkur", shorttitle="MACD Strategy by Sedkur")


// Getting inputs
dyear = input(title="Year", type=input.integer, defval=2017, minval=1950, maxval=2500)
fast_length = input(title="Fast Length", type=input.integer, defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", type=input.integer, defval=26)
buyh = input(title="Buy histogram value", type=input.float, defval=0.0, minval=-1000, maxval=1000, step=0.1)
sellh = input(title="Sell histogram value", type=input.float, defval=0.0, minval=-1000, maxval=1000, step=0.1)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
signal_length = input(title="Signal Smoothing", type=input.integer, minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input(title="Simple MA(Oscillator)", type=input.bool, defval=false)
sma_signal = input(title="Simple MA(Signal Line)", type=input.bool, defval=false)

// Plot colors
col_grow_above = #26A69A
col_grow_below = #FFCDD2
col_fall_above = #B2DFDB
col_fall_below = #EF5350
col_macd = #0094ff
col_signal = #ff6a00

// Calculating
fast_ma = sma_source ? sma(src, fast_length) : ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source ? sma(src, slow_length) : ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal ? sma(macd, signal_length) : ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal

plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below) ), transp=0 )
plot(macd, title="MACD", color=col_macd, transp=0)
plot(signal, title="Signal", color=col_signal, transp=0)

strategy.entry("buy", strategy.long, comment="buy", when = hist[1] <= hist and buyh<=hist and year>=dyear)
strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sell", when = hist[1] >= hist and sellh>=hist and year>=dyear)