
Diese Strategie verwendet hauptsächlich eine Kombination aus einfachen Moving Averages und Handelsvolumen, um die Richtung der Markttrends zu bestimmen, und wählt die geeigneten Ein- und Ausstiegspunkte für den Eintritt, wenn die Trendrichtung stärker ist, und gehört zu den quantitativen Strategien des Trendverfolgungstyps.
Diese Strategie verwendet einfache Moving Averages aus zwei verschiedenen Zeitabschnitten, um Markttrends zu beurteilen. Die kürzeren Moving Averages können die Preisentwicklung schneller erfassen, während die längerperiodischen Moving Averages einen Teil des Rauschens abschwächen können.
Darüber hinaus wird die Strategie in Kombination mit Handelsvolumen-Indikatoren verwendet, um Trendsignale zu bestätigen. Echte Kauf- und Verkaufssignale werden nur erzeugt, wenn die Handelsmenge größer ist als der Durchschnitt eines bestimmten Zeitraums, wodurch potenzielle Falschbrüche herausgefiltert werden.
Bei der Eintrittsphase wird diese Strategie auch mit dynamischen Unterstützungs- und Widerstandspunkten kombiniert, um die richtigen Einstiegspunkte zu wählen. Kaufgeschäfte werden nur durchgeführt, wenn der Preis über der Unterstützung liegt, und Verkaufgeschäfte werden nur durchgeführt, wenn der Preis unter der Resistance liegt. Dies vermeidet bis zu einem gewissen Grad das Risiko eines Arbitrages in einem breit gefächerten, schwankenden Markt.
Die Strategie hat folgende Vorteile:
Strategie-Signal-Richtlinien sind einfach und klar, die Parameter sind leicht zu verstehen und anzupassen und sind für Anfänger geeignet, die mit dem Quantifizieren von Geschäften beginnen.
In Kombination mit den beiden Dimensionen der Preisentwicklung und des Handelsvolumens kann die Analyse der Markttrends die falschen Durchbrüche wirksam filtern.
Die Strategie der dynamisch unterstützten Resistance-Position kann eingeschaltet werden, um das Risiko von Scaling zu vermeiden.
Die Daten aus der Rückmeldung sind ausreichend, die Strategieparameter wurden mehrfach optimiert und die Festplattenleistung ist relativ stabil.
Die Strategie beinhaltet auch einige potenzielle Risiken, die sich auf folgende Bereiche konzentrieren:
Als Trend-Tracking-Strategie ist es anfällig für systematische Verluste bei einem wackligen Abschlussmarkt.
Ein einfacher Moving Average reagiert selber langsam auf Preisveränderungen und kann schnell umkehrende Marktbedingungen nicht rechtzeitig erfassen.
Bei der Beurteilung der dynamischen Unterstützungswiderstandsposition besteht ein gewisser Rückstand, der die Gefahr eines falschen Durchbruchs nicht vollständig vermeiden kann.
Die Optimierung der Parameter ist mit einem Risiko einer Überpassung verbunden, wobei die Leistung der Festplatte möglicherweise von der historischen Rückmessung abweicht.
Diese Risiken können durch folgende Maßnahmen zu einem gewissen Grad gemildert werden:
Die Strategie bietet viel Optimierungsmöglichkeiten, insbesondere in folgenden Bereichen:
Versuchen Sie mit verschiedenen Arten von Moving Averages wie Index Moving Averages, Orbital Moving Averages usw.
Mehrdimensionale Analysen des Transaktionsvolumens, z. B. Vergrößerung, Schrumpfung, Beurteilung des Geldflusses und -ausflusses.
Automatische Optimierung und Aktualisierung der Parameter mit Hilfe von Machine Learning.
Erhöhung der Reversal-Indikator-Beschlüsse, zeitnahe Verringerung der Schäden bei Erschütterungen und Gegenhand.
In Verbindung mit den Fundamentaldaten der Aktien, um den intrinsischen Wert der einzelnen Aktien zu beurteilen.
Entwerfen Sie Gruppen- und Parameter-Optimierungsprogramme, die den Merkmalen der verschiedenen Sorten entsprechen.
Diese Strategie ist im Großen und Ganzen eine eher typische Trend-Tracking-Strategie-Vorlage mit einer gewissen Allgemeingültigkeit. Sie kombiniert mehrere Dimensionen wie Preisbewegungen und Handelsvolumen, um ein umfassendes Urteil zu fällen und kann Geräuschsignale wirksam filtern. Als Trend-Tracking-Strategie besteht jedoch auch ein gewisses Systemrisiko, das ständige Weiterentwicklung und Optimierung erfordert, um sie zu einer erprobungswürdigen Strategie zu machen.
/*backtest
start: 2023-12-16 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("PVSRA Strategy", overlay=true)
// Price Action
shortMaPeriod = input(50, "Short MA Period")
longMaPeriod = input(25, "Long MA Period")
shortMa = sma(close, shortMaPeriod) // Simple Moving Average for short period
longMa = sma(close, longMaPeriod) // Simple Moving Average for long period
// Volume Analysis
volMaPeriod = input(25, "Volume MA Period")
volMa = sma(volume, volMaPeriod) // Simple Moving Average for volume
// Support and Resistance
support = lowest(low, 30)
resistance = highest(high, 30)
// Entry Conditions
longCondition = crossover(shortMa, longMa) and (volume > volMa) and (close > support)
shortCondition = crossunder(shortMa, longMa) and (volume > volMa) and (close < resistance)
// Plotting
plot(shortMa, color=color.blue, title="Short MA")
plot(longMa, color=color.red, title="Long MA")
plot(support, color=color.green, title="Dynamic Support")
plot(resistance, color=color.red, title="Dynamic Resistance")
// Entering and Exiting Positions
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)