Multi-Indikator-Trendfolge-Handelsstrategie
ChaoZhang
Überblick
Die Multi-Indikator-Trend-Tracking-Handelsstrategie ist eine quantitative Handelsstrategie, die MACD, Random Indicators und SMA-Moving Averages kombiniert. Die Strategie arbeitet daran, die Richtung der Markttrends zu erkennen, rechtzeitig in den Markt einzutreten, wenn sich Trends etablieren, und dann die Kombination von mehreren Indikatoren zu nutzen, um zu bestimmen, wann der Markt verlassen wird.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet gleichzeitig die MACD, den Zufallsindikator und die drei technischen Indikatoren des SMA, um die Richtung und Stärke des Markttrends zu bestimmen. Ein Kaufsignal wird ausgelöst, wenn der MACD-Differenzwert die 0-Achse durchbricht, der Zufallsindikator die %K-Linie durchbricht und die %D-Linie über der Überkauf-Linie und die SMA-Schnelllinie über der langsamen Linie durchbricht. Wenn das Gegenteil der Fall ist, wird ein Verkaufsignal erkannt.
Durch die Kombination verschiedener Indikatoren können falsche Signale gefiltert und die echten Trendbeginn und -ende identifiziert werden. Gleichzeitig kann eine Verifizierung zwischen verschiedenen Indikatoren erfolgen, um die Wahrscheinlichkeit von falschen Transaktionen zu verringern.
Strategische Stärkenanalyse
Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass eine Kombination von Indikatoren verwendet wird, die effektiv den Lärm filtern und den Beginn und das Ende eines echten Trends feststellen können. Die Identifizierung ist viel effektiver als die Verwendung von MACD, Random Indicator oder SMA allein.
Außerdem ist die Strategie flexibel in Bezug auf die Parameter und kann für verschiedene Sorten und Zyklen angepasst werden.
Strategische Risikoanalyse
Das Hauptrisiko dieser Strategie besteht darin, dass die Kombination von mehreren Indikatoren die Handelsfrequenz erhöht und das Risiko eines übermäßigen Handels mit sich bringt. Darüber hinaus besteht das Risiko eines falschen Handels durch unsachgemäße Parameter.
Um das Risiko zu verringern, sollte die Handelsfrequenz, die Wahl der langen Periode und die Optimierung der Parameterkombinationen angemessen kontrolliert werden. Wenn nötig, kann ein Stop-Loss in Betracht gezogen werden, um einzelne Verluste zu kontrollieren.
Richtung der Strategieoptimierung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
- Testen Sie die Wirkung verschiedener Waren und verschiedener Periodenparameter
- Erhöhung der Gewichte und der Filterbedingungen der Indikatoren, um falsche Signale zu reduzieren
- Stop-Loss und Risikokontrolle
- Weitere Optimierung der Kennzahlen zur Steigerung der Gewinnfaktoren
Zusammenfassen
Die Multi-Indikator-Trend-Tracking-Trading-Strategie verbessert die Signalgenauigkeit durch die Validierung einer Kombination von Indikatoren und kann den Beginn und das Ende eines Trends effektiv identifizieren. Die Optimierung der Parameter und die Risikokontrolle sind die Schlüssel zum Erfolg der Strategie. Insgesamt ist die Strategie eine sehr praktische, quantitative Handelsstrategie mit geringer Rücknahme und großer Gewinnspanne.
/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Rule Number 1 Signals", overlay=true)
//Calculate MACD crossing or not
fastLength = input(8)
slowlength = input(17)
MACDLength = input(9)
MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
macdDelta = MACD - aMACD
//Calculate Stochastic Crossing
stochasticLength = input(14, minval=1)
stochasticOverBought = input(80)
stochasticOverSold = input(20)
emaSignal = input(10)
smoothK = 5
smoothD = 5
k = sma(stoch(close, high, low, stochasticLength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
//Crossovers and Over /Under
macdCrossOver = crossover(macdDelta, 0)
macdCrossUnder = crossunder(macdDelta, 0)
macdOver = macdDelta > 0
macdUnder = macdDelta < 0
stochasticCrossOver = crossover(k, d)
stochasticCrossUnder = crossunder(k, d)
stochasticOver = k > d
stochasticUnder = k < d
ema = ema(close, emaSignal)
smaCrossOver = crossover(close, ema)
smaCrossUnder = crossunder(close, ema)
smaOver = close > ema
smaUnder = close < ema
if ((macdCrossOver and stochasticOver and smaOver) or (macdOver and stochasticCrossOver and smaOver) or (macdOver and stochasticOver and smaCrossOver))
strategy.entry("Rule 1 Buy", strategy.long, comment="Rule 1 Buy")
if ((macdCrossUnder and stochasticUnder and smaUnder) or (macdUnder and stochasticCrossUnder and smaUnder) or (macdUnder and stochasticUnder and smaCrossUnder))
strategy.entry("Rule 1 Sell", strategy.short, comment="Rule 1 Sell")
//Plot the Oversold Study
bgcol = k < stochasticOverSold ? green : k > stochasticOverBought ? red : na
bgcolor(bgcol)