Gleitende Durchschnitts-Crossover-Strategie basierend auf unterschiedlichen Zeiträumen
ChaoZhang
Überblick
Eine Moving Average Crossover Strategie ist eine auf Moving Averages basierende Timing-Strategie. Sie erzeugt ein Kauf- und Verkaufssignal, indem sie Moving Averages mit unterschiedlichen Perioden berechnet. Die Strategie kombiniert gleichzeitig einen Index-Moving Average als Hilfsindikator, um die Genauigkeit des Signals weiter zu verbessern.
Grundsätze
Die Kernlogik der Strategie basiert auf der Kreuzung zweier Moving Averages. Konkret wird der n-Tage-Simple Moving Average (SMA) und der m-Tage-Simple Moving Average (SMA) berechnet. Wenn der Short MA von unten nach oben durch den Long MA bricht, wird ein Kaufsignal erzeugt.
Zusätzlich wird der x-Tage Index Moving Average ((EMA) als Hilfsindikator eingeführt. Die EMA ist flüssiger als die SMA und kann die Preisentwicklung schneller abbilden. Die Hilfsfunktion besteht darin, dass das tatsächliche Handelssignal nur ausgelöst wird, wenn auch die kurzfristige EMA das Kreuzungssignal des Moving Averages bestätigt. Dies vermeidet die Störung durch einige falsche Signale und erhöht die Stabilität der Handelsstrategie.
Vorteile
Die Moving Average Crossover Strategie hat folgende Vorteile:
Die Strategie, die sich nur auf die Kreuzung zweier Moving Averages stützt, ist sehr einfach und leicht zu verstehen und umzusetzen.
Der Moving Average spiegelt die Markttrends deutlich wider, und seine Kreuzung ist sehr intuitiv und erfordert keine komplizierten Berechnungen.
Die Moving Average-Strategie, die zu Beginn des letzten Jahrhunderts entstand, wurde nach hundert Jahren Markttestung zu einem der klassischen Werkzeuge der technischen Analyse.
Risikokontrolle. Durch Anpassung der Tagesparameter des Moving Averages kann die Häufigkeit des Handelssignals und somit das Risiko kontrolliert werden.
Allgemeine Flexibilität. Die Moving Average Crossover Strategie ist eine sehr allgemeine und flexible Handelsstrategie, die für verschiedene Sorten und Zeiträume geeignet ist.
Die Gefahr
Die Strategie birgt auch einige Risiken:
Positionswechsel sind häufig. Wenn die Märkte schwanken, können sich die Moving Averages häufig kreuzen, was zu häufigen Positionswechseln führt.
Es kann zu Verzögerungen kommen. Die Moving Averages selbst tragen eine gewisse Verzögerung, insbesondere die langfristigen Durchschnittswerte, die möglicherweise kurzfristige Handelsmöglichkeiten verpassen.
Die Parameter des Moving Averages müssen unabhängig getestet und optimiert werden, da dies bei verschiedenen Sorten und Zeiträumen nicht so effektiv sein kann.
Es kann mit anderen Indikatoren kombiniert werden. Eine einzelne Moving Average-Strategie ist nicht optimal und erfordert oft die Unterstützung von anderen technischen Indikatoren, um die Signale zu filtern.
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Anpassung der Moving-Average-Parameter an die verschiedenen Perioden. Verschiedene Kombinationen von kurz- und langfristigen Mittelwertparametern können getestet werden, um die besten Parameter zu finden.
Hilfsentscheidungen zur Erhöhung der Transaktionsmenge. Zum Beispiel die Einstellung von Durchbruchindikatoren für die Transaktionsmenge, um unwirksame Signale zu vermeiden.
Erhöhung der Beurteilung von Volatilitätsindikatoren. Zum Beispiel KDJ, MACD und andere Beurteilung der tatsächlichen Marktentwicklung, Filterung von Unsicherheitssignalen.
Die Strategie wird in Verbindung mit den Grundlagen des Unternehmens eingesetzt. Die Strategie wird anhand von Parametern wie der erwarteten Leistung angepasst, um die Strategie vorausschauender zu gestalten.
Anwendung in Kombination mit anderen Strategien oder Modellen, um Synergieeffekte zu erzielen
Zusammenfassen
Die Moving-Average-Cross-Strategie ermöglicht die Erzeugung von Handelssignalen durch ein einfaches Gleichgewicht-Cross-Prinzip. Sie ist intuitiv, leicht zu verstehen, flexibel in der Parameterregulierung und risikokontrollierbar und ist eine sehr praktische Timing-Strategie. Sie ist jedoch selbst mit einem gewissen Rückstand und einem Risiko von häufigen Schaltungen behaftet. Die Strategie kann daher in vielerlei Hinsicht optimiert und kombiniert werden, um eine größere Effizienz zu erzielen.
/*backtest
start: 2022-12-25 00:00:00
end: 2023-12-07 05:20:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("MA Crossover Strategy", overlay=true)
// Define input parameters
shortLength = input(10, title="Short MA Length")
longLength = input(40, title="Long MA Length")
emaLength = input(20, title="EMA Length")
// Calculate moving averages
shortMA = ta.sma(close, shortLength)
longMA = ta.sma(close, longLength)
colorfulEMA = ta.ema(close, emaLength)
// Create buy and sell conditions
buyCondition = ta.crossover(shortMA, longMA)
sellCondition = ta.crossunder(shortMA, longMA)
// Execute buy and sell orders
if (buyCondition)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
strategy.close("Sell")
if (sellCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.close("Buy")
// Color the background based on buy and sell conditions
bgcolor(buyCondition ? color.new(color.blue, 90) : na)
bgcolor(sellCondition ? color.new(color.red, 90) : na)
// Plot moving averages
plot(shortMA, color=color.new(color.blue, 90), title="Short MA")
plot(longMA, color=color.new(color.red, 90), title="Long MA")
// Plot colorful EMA with transparency
plot(colorfulEMA, color=color.new(color.green, 90), title="Colorful EMA")