Doppelter gleitender Durchschnitt - Golden Cross Quantitative Strategie


Erstellungsdatum: 2023-12-26 17:02:29 zuletzt geändert: 2023-12-26 17:02:29
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Doppelter gleitender Durchschnitt - Golden Cross Quantitative Strategie

Überblick

Die Dual Moving Average Golden Cross Quantitative Strategy ist eine technische Kennzahlen-Quantitative Trading-Strategie. Sie ermittelt die Trendentwicklung und ermöglicht einen risikoarmen Handel durch die Berechnung der Durchschnittswerte für zwei verschiedene Perioden. Wenn die kurze Periodendurchschnittslinie die längere Periodendurchschnittslinie durchbricht, erzeugt sie ein goldenes Kreuzsignal und macht einen Plus.

Strategieprinzip

Die Gold-Cross-Quantifizierungsstrategie der Doppel-Gleichgewichtslinie basiert auf der Gleichgewichtstheorie. Die Gleichgewichtslinie ist in der Lage, Marktgeräusche effektiv zu filtern und die Richtung des langfristigen Trends anzuzeigen. Wenn die kurze Periodische Durchschnittlinie die längere Periodische Durchschnittlinie durchbricht, wird der Trend von unten nach oben umgekehrt und gehört zu einem Kaufsignal.

Die Kernlogik der Strategie lautet:

  1. Berechnen Sie die 2-Tages-, 3-Tages- und 420-Tages-Mittelwerte
  2. Beurteilung der Goldfork-Totenvorgänge der 2-Tages- und der 3-Tages-Durchschnittslinie
  3. Vermeiden Sie falsche Durchbrüche mit 420-Tage-Durchschnittsfilter
  4. Erzeugen von Kauf- und Verkaufssignalen

Die Grundprinzipien sind:

  1. Berechnen Sie den Schlusskurs der letzten 3 Tage mit dem 2-Tage-Simple Moving Average n2ma und dem 3-Tage-Simple Moving Average nma
  2. Berechnung eines gewogenen gleitenden Durchschnitts rvwma für die Schlusskurs der letzten 420 Tage
  3. Bei n2ma wird ein Kaufsignal erzeugt, wenn nma getragen wird
  4. Wenn n2ma unter nma durchläuft, wird ein Verkaufsignal erzeugt
  5. Mit der rvwma-Filterung erzeugt nur n2ma ein Kaufsignal unter der rvwma und n2ma ein Verkaufsignal über der rvwma

Die Strategie kann die kurzfristigen Trendwende Chancen nach kurzfristigen Anpassungen, mit einem höheren Profitfaktor, effektiv erfassen.

Analyse der Stärken

Die Gold-Cross-Quantifizierungsstrategie mit doppelter Ausgleichslinie hat folgende Vorteile:

  1. Einfach zuverlässigDie Verwendung der Theorie der Doppel-Einheitlichen-Linien-Kreuzung, um die kurzfristigen Preisentwicklungstrends zu beurteilen, erzeugt ein einfaches und klares Signal.
  2. HochempfindlichDie 2- und 3-Tage-Durchschnittsparameter sind empfindlicher eingestellt, um kurzfristige Preisänderungen schnell zu erfassen.
  3. GeräuschfilterDie Einführung eines Preiskanalindikators, um Geräusche zu filtern und Fehltransaktionen zu vermeiden.
  4. Äußerst anpassungsfähig: Die Theorie der Doppel-Einheitlichen-Linien-Kreuzung ist für verschiedene Sorten und unterschiedliche Perioden geeignet und leicht umzusetzen.
  5. Leicht zu optimierenDie Parameter werden in den folgenden Kategorien zusammengefasst:
  6. ÜberprüfungDie Strategie wurde bereits in der Praxis getestet und wirkt stabil.

Risikoanalyse

Die Gold-Cross-Quantifizierungsstrategie mit doppelter Gleichgewichtslinie birgt auch folgende Risiken:

  1. RückrufrisikenDie kurzfristige Rebound-Rückführung könnte einen Stop-Loss auslösen.
  2. TrendumkehrrisikoDie jüngsten Ereignisse haben dazu geführt, dass sich die langfristige Marktentwicklung in eine Verlustwende verwandelt hat.
  3. Risiken der ParameteroptimierungDas Problem ist, dass die Parameter nicht korrekt eingestellt sind.
  4. Überoptimierte RisikenÜberoptimierte Parameter können zu einer Überpassung führen.
  5. Risiken von FestplattenverzerrungenDie Abweichungen zwischen der Festplatte und der Rückmessung können die Ergebnisse beeinträchtigen.

Das Risiko kann durch folgende Maßnahmen verringert werden:

  1. Setzen Sie angemessene Stop-Loss-Levels, um Einzelschäden zu kontrollieren.
  2. In Kombination mit Fundamentalanalysen, verhindern Sie den Rückschlag.
  3. Auswahl der richtigen Sorte und Optimierung des richtigen Zyklus.
  4. Die Parameter-Sensitivitätstests werden durchgeführt.
  5. Ein zusätzlicher Bereich für die Verifizierung auf der Plattform.

Optimierungsrichtung

Die Gold-Cross-Quantifizierungs-Strategie kann auch optimiert werden durch:

  1. ParameteroptimierungAnpassung der Durchschnittslinie-Parameter und der Kanal-Indikator-Parameter, Auswahl der optimalen Kombination von Parametern.

  2. Auswahl der Sorten: Entsprechend den Eigenschaften der verschiedenen Sorten wählen Sie die am besten geeigneten Mittellinienparameter. Zum Beispiel legen Sie die kürzeren Periodendurchschnitte für die Sorten fest, die Sie interessieren.

  3. Optimierung der Stop-Loss-StrategieEs ist möglich, dass der Verlust durch die Einführung von Float-Dynamik, Verlustverfolgung usw. vermieden wird.

  4. Gleichzeitige OptimierungDer Trend ist ein Trend, der sich auf die Entwicklung von Trends auswirkt, die sich auf die Entwicklung von Trends auswirken.

  5. Maschinelles Lernen kombiniertDie Verwendung von Deep-Learning-Modellen wie LSTM, RNN und anderen hilft bei der Beurteilung der Signalqualität und der Festlegung der Eintrittszeit.

Zusammenfassen

Die Quantifizierungsstrategie der Doppel-Evenline-Gold-Cross-Strategie beurteilt die kurzfristige Preisentwicklung anhand eines einfachen Gleichgewichts-Cross-Prinzips. Die Einrichtung von Kanalindikatoren filtert Fehlsignale effektiv. Die Strategie ist einfach zu implementieren, die Parameter sind flexibel einzustellen, die Ergebnisse sind besser in der Praxis zu überprüfen.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-12-24 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//                                                Indicator420 by SeaSide420
strategy("Indicator420 strategy", overlay=true)
q=input(title="HullMA",defval=420)
z=input(title="HullMA cross",defval=3)
a=input(title="VWMA",defval=14)
rvwma=vwma(close,round(a))
rvwma2=vwma(close,round(a*2))
rvwma3=vwma(close,round(a*3))
n2ma=2*wma(close,round(z/2))
nma=wma(close,z)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(z))
n2ma1=2*wma(close[1],round(z/2))
nma1=wma(close[1],z)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(z))
n2ma2=2*wma(close[2],round(q/2))
nma2=wma(close[2],q)
diff2=n2ma2-nma2
sqn2=round(sqrt(q))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
n3=wma(diff2,sqn)
b=n1>n2?red:lime
c=n1>n2?green:red
d=n3>rvwma3?red:green
e=rvwma2>rvwma3?green:red
f=n1>n2?red:green
//plot(rvwma3, color=e, linewidth=1)
plot(cross(rvwma, rvwma2) ? rvwma : na, style = line,color=e, linewidth = 1)
plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = line,color=b, linewidth = 3)
plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = circles,color=c, linewidth = 4)
closelong = n1<n2
if (closelong)
    strategy.close("Long")
closeshort = n1>n2
if (closeshort)
    strategy.close("Short") 
longCondition = n1>n2 and strategy.opentrades<1 and n1<rvwma3
if (longCondition)
    strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = n1<n2 and strategy.opentrades<1 and n1>rvwma3
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short",strategy.short)