Bewegliche Durchschnitts-Crossover-Strategie mit Stop-Loss und Take-Profit

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-21
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Übersicht

Diese Strategie berechnet gleitende Durchschnitte verschiedener Perioden, setzt Stop-Loss- und Take-Profit-Punkte, um automatisierten Handel zu implementieren. Sie geht lang, wenn der kurze Zeitraum gleitende Durchschnitt über den langen Zeitraum gleitenden Durchschnitt kreuzt, und geht kurz, wenn der kurze Zeitraum gleitende Durchschnitt unter dem langen Zeitraum gleitenden Durchschnitt kreuzt. In der Zwischenzeit setzt sie Stop-Loss- und Take-Profit-Punkte, um Risiken zu kontrollieren.

Strategie Logik

Diese Strategie basiert auf dem gleitenden Durchschnitts-Crossover-Prinzip. Sie berechnet sowohl 9-tägige als auch 55-tägige einfache gleitende Durchschnitte gleichzeitig. Wenn der 9-tägige MA über den 55-tägigen MA überschreitet, signalisiert er, dass der kurzfristige Trend nach oben umgekehrt ist, also geht er lang. Wenn der 9-tägige MA unter den 55-tägigen MA überschreitet, signalisiert er, dass der kurzfristige Trend nach unten umgekehrt ist, also geht er kurz.

In der Zwischenzeit nutzt diese Strategie den ATR-Indikator, um Stop-Loss- und Take-Profit-Punkte festzulegen. Der ATR-Indikator kann den Grad der Preisvolatilität auf dem Markt messen. Der Stop-Loss-Punkt wird am Schlusskurs abzüglich des ATR-Wertes festgelegt, so dass er einen angemessenen Stop-Loss basierend auf der Marktvolatilität festlegen kann. Der Take-Profit-Punkt verwendet ein Risiko-Rendite-Verhältnis, das hier auf 2 festgelegt ist - Take-Profit = Schlusskurs + 2 * ATR-Wert.

Vorteile

Dies ist eine sehr einfache und praktische kurzfristige Handelsstrategie mit folgenden Vorteilen:

  1. Das Prinzip des gleitenden Durchschnitts ist leicht zu verstehen und zu beherrschen.
  2. Die Kombination von Stop-Loss und Take-Profit kontrolliert die Risiken wirksam und verbessert die praktische Anwendbarkeit;
  3. Die gleitenden Durchschnittsparameter können flexibel an unterschiedliche Marktbedingungen angepasst werden;
  4. Der ATR-Stop-Loss kann Stopp-Loss-Punkte basierend auf der Marktvolatilität festlegen, ziemlich intelligent;
  5. Die Einstellung des Risiko-Rendite-Verhältnisses kann je nach persönlicher Risikopräferenz angepasst werden.

Risiken

Diese Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Bei den Signalen für gleitende Durchschnittsquerschnitte kann es zu falschen Ausbrüchen kommen, was zu falschen Trades führt.
  2. Unzulässige Stop-Loss- oder Take-Profit-Einstellungen können Verluste erhöhen oder Gewinne verringern;
  3. Falsche gleitende Durchschnittsparameter können zu einer zu hohen Handelsfrequenz oder zu verzögerten Signalen führen;
  4. Bei unsachgemäßen Einstellungen der ATR-Parameter kann es auch vorkommen, dass die Stop-Loss-Punkte zu nahe oder zu weit entfernt sind.

Diese Risiken können durch Optimierung der Parameter, strenge Stop-Loss und eine angemessene Positionsgröße reduziert werden.

Optimierung

Diese Strategie kann weiter optimiert werden:

  1. Verwenden Sie Optimierungswerkzeuge, um die optimale Kombination von gleitenden Durchschnittsparametern zu finden;
  2. Hinzufügen anderer Indikatoren zur Filterung der Kreuzungssignale des gleitenden Durchschnitts, um falsche Ausbrüche zu vermeiden;
  3. Versuchen Sie andere Arten von gleitenden Durchschnitten, wie exponentielle gleitende Durchschnitte usw.;
  4. Es ist zu prüfen, ob der ATR-Parameter auch zur Optimierung hinzugefügt wird, um den Stop-Loss und den Take-Profit intelligenter zu gestalten.

Schlussfolgerung

Die allgemeine Logik dieser Strategie ist klar und einfach umzusetzen, besonders geeignet für Anfänger, die sie beherrschen. Als eine grundlegende kurzfristige Handelsstrategie hat sie die Vorteile einfacher Bedienung und einfacher Optimierung.


/*backtest
start: 2022-12-14 00:00:00
end: 2023-12-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("MA Crossover Strategy with Stop-Loss and Take-Profit", overlay=true)

// Input for selecting the length of the moving averages
maShortLength = input(9, title="Short MA Length")
maLongLength = input(55, title="Long MA Length")

// Input for setting the risk-reward ratio
riskRewardRatio = input(2, title="Risk-Reward Ratio")

// Calculate moving averages
maShort = ta.sma(close, maShortLength)
maLong = ta.sma(close, maLongLength)

// Buy condition: 9-period MA crosses above 55-period MA
buyCondition = ta.crossover(maShort, maLong)

// Sell condition: 9-period MA crosses below 55-period MA
sellCondition = ta.crossunder(maShort, maLong)

// Set stop-loss and take-profit levels
atrValue = ta.atr(14)
stopLossLevel = close - atrValue  // Use ATR for stop-loss (adjust as needed)
takeProfitLevel = close + riskRewardRatio * atrValue  // Risk-reward ratio of 1:2

// Execute buy and sell orders with stop-loss and take-profit
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.exit("Sell", from_entry="Buy", loss=stopLossLevel, profit=takeProfitLevel)

// Plot moving averages on the chart
plot(maShort, color=color.blue, title="Short MA")
plot(maLong, color=color.red, title="Long MA")

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