Quantitative Crossover-Strategie mit gleitendem Durchschnitt
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie ermittelt Ein- und Ausgänge durch die Berechnung eines EMA- und MACD-Moving Averages in Kombination mit dem Kreuzsignal. Wenn der Preis die EMA-Linie überschreitet und die MACD die Signallinie überschreitet, wird ein Plus gemacht; wenn der Preis die EMA-Linie unterschreitet und die MACD die Signallinie unterschreitet, wird ein Minus gemacht.
Strategieprinzip
Die Strategie nutzt die EMA-Moving Average, um die Richtung des aktuellen Trends zu bestimmen. Die MACD-Doppel-Equilibrium-Kreuzung wird verwendet, um ein Kauf- und Verkaufssignal zu erzeugen. Die MACD-Doppel-Signal wird nur dann beurteilt, wenn der Preis die EMA-Linie überschreitet.
Die Strategie basiert hauptsächlich auf den Vorteilen der Moving-Average-Trading-Strategie und der MACD-Trading-Strategie. Die Moving-Average ist ein besseres Trendschätzmittel. Die schnelle und langsame Linie-Kreuzung des MACD-Index mit dem glatten Moving-Average kann zum Kauf und Verkauf von Punkten beitragen. Die Kombination der beiden kann die Genauigkeit des Signals verbessern.
Analyse der Stärken
Die Strategie kombiniert EMA und MACD Doppel-Indikator-Urteil, kann wirksam filtern Sie einige falsche Signale, Signalqualität zu verbessern. Gleichzeitig, EMA Urteil Haupttrend, MACD Urteil spezifische Kauf- und Verkaufspunkte, die sich gegenseitig ergänzen, können bessere Gewinne erzielen.
Außerdem berücksichtigt die Strategie die MACD-Signale nur, wenn der Preis die EMA-Mittellinie überschreitet, um Fehlhandlungen in einem bewegten Umfeld zu vermeiden. Dies erhöht die Stabilität der Strategie.
Risikoanalyse
Das Hauptrisiko dieser Strategie liegt in der Parameter-Einstellung. Wenn die EMA und MACD-Parameter falsch eingestellt sind, wird das Signal verpasst oder ein falsches Signal erzeugt. Darüber hinaus kann die Strategie einen gewissen Verlust verursachen, wenn sich der Trend umkehrt.
Um das Risiko zu verringern, sollten die Parameter entsprechend angepasst werden, so dass die EMA- und MACD-Parameter mit dem aktuellen Marktzyklus übereinstimmen. Es wird auch empfohlen, Stop-Losses zu verwenden, um einzelne Verluste zu kontrollieren.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Dynamische Optimierungsparameter, die EMA- und MACD-Parameter an Echtzeit- und Periodensituationen anpassen, um die Gültigkeit der Parameter zu gewährleisten
Hinzufügen von Kombinationen aus anderen Indikatoren, wie BOLL-Kanal oder KD-Indikatoren, um Strategie-Signale zu bereichern
Automatische Optimierung der Strategieparameter mit Hilfe von maschinellen Lernmethoden und Anpassung der Parameter an die Rückmeldung
Beurteilen Sie die Stärke der Richtung bei einem Durchbruch der EMA-Gehaltslinie, um einen falschen Durchbruch zu vermeiden
Erhöhung der Stop-Loss-Strategie, um Gewinne zu sichern und Verluste zu reduzieren
Zusammenfassen
Die Methode der Quantifizierung von EMA- und MACD-Doppelindikatoren in Kombination mit einer Linear-Cross-Strategie kann ein qualitativ hochwertiges Signal erzeugen. Optimierte Parameter-Einstellungen, die Erhöhung der Stop-Loss-Stopps und die Einbeziehung anderer Indikatoren können die Strategie-Stabilität und die Ertragsfähigkeit weiter verbessern. Die Strategie ist effektiv und einfach und hat einen guten Referenz- und Anwendungswert für Quantifizierte Händler.
/*backtest
start: 2022-12-15 00:00:00
end: 2023-12-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("LONERTESTV2", overlay=true)
// Input definitions
fastLength = input(12, title="Fast Length")
slowlength = input(26, title="Slow Length")
MACDLength = input(9, title="MACD Length")
emaLength = input(13, title="EMA Length")
//smaLength = input(200, title="SMA Length")
// SMA Indicator - Are we in a Bull or Bear market according to 200 SMA?
//SMA = ta.ema(close, smaLength)
// EMA Indicator - Are we in a rally or not?
EMA = ta.ema(close, emaLength)
// MACD Indicator - Is the MACD bullish or bearish?
MACD = ta.ema(close, fastLength) // - ta.ema(close, slowlength)
aMACD = ta.ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD
// Set Buy/Sell conditions
buy_entry = close > EMA and delta > 5 ? true : close > EMA and delta > -5
sell_entry = close < EMA and delta < -5 ? true : close < EMA and delta < 5
if buy_entry
strategy.entry(id='EL', direction=strategy.long)
if sell_entry
strategy.entry(id='ES', direction=strategy.short)
// strategy.entry("Buy", strategy.long)
// strategy.entry("Sell", strategy.short)