Trendfolgende Turtle-Trading-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Trend-Folge-Beach-Handelsstrategie ist eine quantitative Strategie, die die Richtung der Tendenz anhand eines beweglichen Durchschnitts bestimmt und an den Trendwendepunkten handelt. Die Strategie kombiniert gleichzeitig die K-Linien-Form mit den Signalen, die bei potenziellen Wendepunkten eingegeben und gestoppt werden.
Strategieprinzip
Die Strategie nutzt EMA-Mittel aus drei verschiedenen Zeitabschnitten, um die Richtung des Trends zu bestimmen. Insbesondere wird der EMA-Mittel für die 15-Tage-Linie, die 120-Tage-Linie und die 220-Tage-Linie berechnet.
In einem bullish Trend, wenn der Schlusskurs unter der 220-Tage-Linie ist, machen Sie einen Short; in einem bearish Trend, wenn der Schlusskurs über der 220-Tage-Linie ist, machen Sie mehr.
Die Strategie wird auch in Verbindung mit der K-Linie-Form verwendet, um das Signal zu bestätigen. Wenn ein bullisher K-Linien oder ein bullisher K-Linien auftreten, wird der Stillstand gestoppt.
Analyse der Stärken
Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass sie den Trends folgen kann, um zu vermeiden, dass sie ohne klares Signal willkürlich umgekehrt handeln. Durch mehrere bewegliche Durchschnittswerte, die Trends beurteilen, kann der Marktrauschen effektiv gefiltert und die Richtung der wichtigsten Trends festgehalten werden.
Die Strategie spielt auch bei potenziellen Trendwendepunkten mit guten Risiko-Return-Beats. In Kombination mit K-Line-Form-Stopps kann ein zu fragmentierter Stopp vermieden werden.
Risikoanalyse
Das Hauptrisiko dieser Strategie besteht darin, dass der Trend, der durch den Moving Average beurteilt wird, möglicherweise mit dem tatsächlichen Kursverlauf in Abstand gerät. In diesem Fall kann es zu einer Umkehrung des Trends kommen.
Darüber hinaus kann die K-Line-Form-Regel, die in der Strategie verwendet wird, nicht mehr wirksam sein. Wenn der Markt unüblich schwankt, kann der Stop-Loss-Punkt direkt überschritten werden, was zu größeren Verlusten führt.
Um die oben genannten Risiken zu verringern, kann man erwägen, die Periodenparameter für die Moving Averages anzupassen, oder den Proportionalen Faktor für die K-Line-Form anzupassen, um die Regeln strenger zu machen. Natürlich ist es auch wichtig zu wissen, dass die technische Analyse das Marktrisiko nicht immer vollständig umgehen kann und die Positionen kontrolliert werden müssen.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Optimieren Sie die Periodizität der Moving Averages, um eine Kombination von Periodizitäten zu finden, die besser geeignet sind, Trends zu beurteilen
Verschiedene Arten von Moving Average-Indikatoren, wie SMA, LWMA, etc. zu testen, um zu finden, die besser zu Ihrem Stil passen
Anpassung oder Erweiterung der K-Linien-Form-Bestimmungsregeln, um ein klareres und zuverlässigeres Umkehrsignal zu erhalten
Erhöhung der Stop-Loss-Strategien, wie Tracking-Stops, Timed-Stops, um die Einzelschäden weiter zu kontrollieren
Handelssignale, die das System bereichern, in Kombination mit anderen Indikatoren, wie beispielsweise Schwingungsindikatoren und Transaktionsvolumen
Zusammenfassen
Eine Trendfollowing-Strategie ist eine sehr typische Trendfollow-Strategie. Sie beurteilt Trends auf einfache Weise und bietet eine gewisse Risikokontrolle. Die Strategie ist für Investoren geeignet, die ein gewisses Verständnis für Trendhandel haben und stabile Erträge erzielen möchten.
/*backtest
start: 2023-12-14 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © Aayonga
//@version=5
strategy('帆船探险寻找传说', overlay=true)
useDateFilter=input.bool(true,title = "启用回测时间范围限定", group = "回测范围")
backtesStarDate=input(timestamp("1 Jan 2015"),title = "开始时间", group = "回测范围")
backtestEndDate=input(timestamp("1 Jan 2040"),title = "结束时间",group = "回测范围")
inTradeWindow= true
A = input(50, '计算的周期')
shallowsea = ta.highest(A)
deepsea= ta.lowest(A)
//趋势形成条件
Length1 = input.int(15, title='短期市场平均成本', minval=1, group='市场平均成本')
Length2 = input.int(120, title='中期市场平均成本', minval=1, group='市场平均成本')
Length3 = input.int(220, title='长期市场平均成本', minval=1, group='市场平均成本')
SMA1 = ta.ema(close, Length1)
SMA2 = ta.sma(close, Length2)
SMA3 = ta.sma(close, Length3)
//趋势看多
longTrend=SMA1>SMA3 and open >SMA3
shortTrend=SMA1<SMA3
bullPinBar = ((close > open) and ((open - low) > 0.66* (high - low))) or ((close < open) and ((close - low) > 0.9 * (high - low)))
bearPinBar = ((close > open) and ((high - close) > 0.75 * (high - low))) or ((close < open) and ((high - open) >0.9 * (high - low)))
if close > shallowsea[5] and shortTrend and inTradeWindow
strategy.entry('⛵🎏', strategy.short)
if close < deepsea[5] and longTrend and inTradeWindow
strategy.entry('🧜', strategy.long)
if bullPinBar and inTradeWindow
strategy.close('⛵🎏',comment = '🐚')
if bearPinBar and inTradeWindow
strategy.close('🧜',comment = '🐳')
plot(shallowsea,style=plot.style_area, color=color.new(#71bfef, 0))
plot(deepsea, style=plot.style_area,color=color.new(#298bd1, 0))