Trendumkehrstrategie basierend auf EMA- und SMA-Crossover

Überblick

Der Zweck dieser Strategie ist es, potenzielle Trendwendepunkte durch die Kreuzung eines 20-Zyklus-Indikator beweglichen Durchschnitts (EMA) und eines 20-Zyklus-Simplem beweglichen Durchschnitts (SMA) zu identifizieren. Entscheiden Sie, ob Sie eine Über- oder Unterbrechungsmöglichkeit haben, je nach der Richtung der Kreuzung.

Strategieprinzip

1. Wenn der 20-Zyklus-EMA von unten durch den 20-Zyklus-SMA geht und der Schlusskurs über dem 20-Zyklus-EMA liegt, wird mehr getan.
2. Wenn der 20-Zyklus-EMA von oben nach unten durch den 20-Zyklus-SMA geht und der Schlusskurs unterhalb des 20-Zyklus-EMA liegt, wird eine Leerstellung durchgeführt.
3. Bei einer Überschreitung wird der 20-Zyklus-SMA unter der 20-Zyklus-EMA platziert.
4. Bei Forex-Börsen wird der 20-Zyklus-SMA bei einer 20-Zyklus-EMA ausgeschaltet.

Die Strategie verwendet die Crossover- und Crossunder-Funktionen von ta, um die Kreuzung von Gleichlinien zu ermitteln.

Analyse der Stärken

Die Strategie kombiniert die Trend-Tracking-Funktion eines beweglichen Durchschnitts mit der Erzeugung von Signalen aus dem Durchschnittskreuz und bietet folgende Vorteile:

1. Der Moving Average filtert die Geräusche des Marktes und identifiziert mittlere und langfristige Trends.
2. Durch die einfache Bedienung von Schnittlinien ist es möglich, die Wendepunkte des Marktes zu bestimmen.
3. Die Parameter-Einstellungen für 20 Zyklen sind für die meisten Aktien und Zeiträume gültig und müssen nicht häufig angepasst werden.
4. Die Nutzung der Relation zwischen dem Schlusskurs und der EMA verhindert teilweise falsche Signale.
5. Die Regeln sind klar, einfach, leicht zu verstehen und umzusetzen und für Investoren mit niedrigerem Qualifikationsniveau geeignet.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch folgende Risiken:

1. Der Moving Average ist nachlässig und kann kurzfristige und heftige Trendwende verpassen.
2. Durchschnittliche Kreuzungen können zu Geräuschsignalen führen, die die Strategie-Stabilität beeinträchtigen.
3. Die Parameter-Einstellung mit einer festen 20-Zyklus-Parameter-Einstellung ist möglicherweise für einige Aktien nicht sehr geeignet und erfordert eine Anpassung.
4. Es gibt keine Stop-Loss-Mechanismen, die zu einem größeren Einzelschaden führen können.

Gegenmaßnahmen:

1. Die Reaktionsgeschwindigkeit wird durch eine angemessene Verkürzung des Durchschnittszyklus beschleunigt.
2. Weitere Filterbedingungen werden hinzugefügt, um falsche Signale zu vermeiden.
3. Testen und Optimieren von Parametern und Aktienkategorien.
4. Die Einführung von Stop-Loss-Methoden zur Risikokontrolle

Optimierungsrichtung

Die Strategie kann auch in folgenden Bereichen optimiert werden:

1. Hinzufügen von anderen Indikatoren, um eine komplexe Strategie zu entwickeln, wie z. B. die Hinzufügung von Handelsvolumen, RSI und anderen Indikatoren.
2. Testoptimierung für die Durchschnittszyklus- und Transaktionsvarianten, Einstellung von Adaptionsparametern.
3. Erstellen von dynamischen Ausstiegsmechanismen, wie z. B. Trend-Tracking-Stopps, Zeit-Stopps usw.
4. Die Anbindung an die algorithmischen Handelsfunktionen ermöglicht automatische Transaktionen.
5. Die Entwicklung von Anwendungen, die sich auf die automatische Anpassung und Optimierung von Strategien beziehen, wird mit Hilfe von Machine Learning-Algorithmen erleichtert.

Zusammenfassen

Die Strategie ist insgesamt relativ einfach und praktisch, und die Identifizierung potenzieller Trendwendepunkte durch die Anwendung der Linear-Cross-Theorie ist eine gängige und effektive Strategieidee. Es gibt jedoch Raum für Verbesserungen, die die Strategie unmonitorable, präzise und zuverlässig und automatisierbar machen können, indem andere technische Indikatoren, dynamische Parameter-Einstellungen, Stop-Loss-Methoden und algorithmische Handelsmethoden hinzugefügt werden.