Golden-Cross-Handelsstrategie mit drei gleitenden Durchschnitten
ChaoZhang
Überblick
Die Triple Line Gold Cross Trading Strategy ist eine typische Technische Analyse-Strategie. Die Strategie nutzt gleichzeitig drei Moving Averages unterschiedlicher Zeitlängen, um Trends zu erfassen und risikoarme Trades zu realisieren. Sie erzeugt ein Kaufsignal, wenn der kurzfristige Moving Average den mittleren Moving Average überschreitet und der mittlere Moving Average über dem langfristigen Moving Average liegt.
Strategieprinzip
Die Triple-Gold-Cross-Strategie beruht auf drei Moving-Averages, um die Richtung des Trends zu bestimmen. Der kurzfristige Moving-Average reagiert empfindlich auf Preisänderungen. Der mittelfristige Moving-Average bietet eine klarere Trendbeurteilung. Der langfristige Moving-Average filtert Marktlärm und bestimmt die Richtung des langfristigen Trends.
Wenn der kurzfristige Moving Average den mittelfristigen Moving Average durchbricht, bedeutet dies, dass der Preis einen Aufwärtstrend beginnt. Wenn der mittelfristige Moving Average höher ist als der langfristige Moving Average, bedeutet dies, dass er sich in einer Bewegung befindet und daher ein Kaufsignal erzeugt.
Im Gegensatz dazu, wenn der kurzfristige bewegliche Durchschnitt unter dem mittleren beweglichen Durchschnitt fällt, bedeutet dies, dass der Preis einen Absturz nach unten beginnt. Wenn der mittlere bewegliche Durchschnitt zu diesem Zeitpunkt unter dem langfristigen beweglichen Durchschnitt liegt, bedeutet dies, dass er derzeit im rückläufigen Trend ist und daher ein Verkaufssignal erzeugt wird.
Die Strategie setzt gleichzeitig eine Stop-Loss-Stop-Line. Nach dem Handel werden der Stop-Loss-Stop-Ratio berechnet, um den Stop-Loss- und den Stop-Price zu berechnen. Wenn der Preis die Stop-Loss- oder die Stop-Line erreicht, wird die Position beendet.
Strategische Vorteile
- Die Verwendung von drei Moving Averages zur gemeinsamen Beurteilung von Trends und zur Verbesserung der Beurteilungsgenauigkeit
- Ein Stop-Loss-Stopp, der die Risiken für einzelne Geschäfte wirksam kontrolliert
- Anpassbare Moving Average-Parameter für verschiedene Sorten
- Sieben verschiedene Arten von Moving Averages zur Auswahl und eine Vielzahl von Strategien
Strategische Risiken und Lösungen
- Wenn sich die Dreieckslinien aneinanderreihen, kann es zu Fehlsignalen kommen.
Lösung: Richtige Anpassung der Moving-Average-Parameter, um falsche Signale zu vermeiden
- Setzen Sie eine übertriebene Stop-Loss-Rate
Lösung: Stell die Stop-Loss-Stop-Ratio richtig ein, nicht zu groß und nicht zu klein
- Fehlgelegte Parameter, die zu hoher oder zu niedriger Handelsfrequenz führen
Die Lösung: Verschiedene Parameter testen, um die optimale Kombination zu finden
Richtung der Strategieoptimierung
Die Triple-Gold-Cross-Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
- Verschiedene Arten von Parametern mit unterschiedlicher Länge testen, um die optimale Parameter zu finden
Verschiedene Moving-Average-Kombinationen unterschiedlicher Länge oder Typen können getestet werden, um optimale Handelsergebnisse zu erzielen
- Hinzufügen von anderen technischen Kennzahlen Filtersignale
Weitere Kennzahlen wie KDJ, MACD, etc. können in die Strategie aufgenommen werden, Multi-Faktor-Verifizierung, Fehlsignale filtern
- Parameter für die Auswahl der verschiedenen Sorten
Kann für hochschwingende Sorten verkürzt werden; für niedrig schwingende Sorten verlängert werden
- Die optimale Parameterkombination mit Hilfe von maschinellen Lernmethoden zu finden
Algorithmen durchlaufen automatisch den Parameterraum und finden schnell die optimalen Parameter
Zusammenfassen
Die Triple-Gold-Cross-Strategie ist insgesamt eine einfache und praktische Trend-Tracking-Strategie. Sie nutzt gleichzeitig drei bewegliche Durchschnitte, um die Trendrichtung zu erfassen und die Stop-Loss-Risiken zu kontrollieren, um stabile Erträge zu erzielen. Durch die Optimierung der Parameter und die Aufnahme anderer technischer Indikatoren kann die Effektivität der Strategie weiter verbessert werden.
/*backtest
start: 2024-01-08 00:00:00
end: 2024-01-15 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Kozlod - 3 MA strategy with SL/PT", shorttitle="kozlod_3ma", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 5)
//
// author: Kozlod
// date: 2018-03-25
//
////////////
// INPUTS //
////////////
ma_type = input(title = "MA Type", defval = "SMA", options = ['SMA', 'EMA', 'WMA', 'VWMA', 'HMA', 'SMMA', 'DEMA'])
short_ma_len = input(title = "Short MA Length", defval = 5, minval = 1)
short_ma_src = input(title = "Short MA Source", defval = close)
medium_ma_len = input(title = "Medium MA Length", defval = 20, minval = 2)
medium_ma_src = input(title = "Medium MA Source", defval = close)
long_ma_len = input(title = "Long MA Length", defval = 100, minval = 3)
long_ma_src = input(title = "Long MA Source", defval = close)
sl_lev_perc = input(title = "SL Level % (0 - Off)", type = float, defval = 0, minval = 0, step = 0.01)
pt_lev_perc = input(title = "PT Level % (0 - Off)", type = float, defval = 0, minval = 0, step = 0.01)
// Set initial values to 0
short_ma = 0.0
long_ma = 0.0
medium_ma = 0.0
// Simple Moving Average (SMA)
if ma_type == 'SMA'
short_ma := sma(short_ma_src, short_ma_len)
medium_ma := sma(medium_ma_src, medium_ma_len)
long_ma := sma(long_ma_src, long_ma_len)
// Exponential Moving Average (EMA)
if ma_type == 'EMA'
short_ma := ema(short_ma_src, short_ma_len)
medium_ma := ema(medium_ma_src, medium_ma_len)
long_ma := ema(long_ma_src, long_ma_len)
// Weighted Moving Average (WMA)
if ma_type == 'WMA'
short_ma := wma(short_ma_src, short_ma_len)
medium_ma := wma(medium_ma_src, medium_ma_len)
long_ma := wma(long_ma_src, long_ma_len)
// Hull Moving Average (HMA)
if ma_type == 'HMA'
short_ma := wma(2*wma(short_ma_src, short_ma_len / 2) - wma(short_ma_src, short_ma_len), round(sqrt(short_ma_len)))
medium_ma := wma(2*wma(medium_ma_src, medium_ma_len / 2) - wma(medium_ma_src, medium_ma_len), round(sqrt(medium_ma_len)))
long_ma := wma(2*wma(long_ma_src, long_ma_len / 2) - wma(long_ma_src, long_ma_len), round(sqrt(long_ma_len)))
// Volume-weighted Moving Average (VWMA)
if ma_type == 'VWMA'
short_ma := vwma(short_ma_src, short_ma_len)
medium_ma := vwma(medium_ma_src, medium_ma_len)
long_ma := vwma(long_ma_src, long_ma_len)
// Smoothed Moving Average (SMMA)
if ma_type == 'SMMA'
short_ma := na(short_ma[1]) ? sma(short_ma_src, short_ma_len) : (short_ma[1] * (short_ma_len - 1) + short_ma_src) / short_ma_len
medium_ma := na(medium_ma[1]) ? sma(medium_ma_src, medium_ma_len) : (medium_ma[1] * (medium_ma_len - 1) + medium_ma_src) / medium_ma_len
long_ma := na(long_ma[1]) ? sma(long_ma_src, long_ma_len) : (long_ma[1] * (long_ma_len - 1) + long_ma_src) / long_ma_len
// Double Exponential Moving Average (DEMA)
if ma_type == 'DEMA'
e1_short = ema(short_ma_src , short_ma_len)
e1_medium = ema(medium_ma_src, medium_ma_len)
e1_long = ema(long_ma_src, long_ma_len)
short_ma := 2 * e1_short - ema(e1_short, short_ma_len)
medium_ma := 2 * e1_medium - ema(e1_medium, medium_ma_len)
long_ma := 2 * e1_long - ema(e1_long, long_ma_len)
/////////////
// SIGNALS //
/////////////
long_signal = crossover( short_ma, medium_ma) and medium_ma > long_ma
short_signal = crossunder(short_ma, medium_ma) and medium_ma < long_ma
// Calculate PT/SL levels
// Initial values
last_signal = 0
prev_tr_price = 0.0
pt_level = 0.0
sl_level = 0.0
// Calculate previous trade price
prev_tr_price := (long_signal[1] and nz(last_signal[2]) != 1) or (short_signal[1] and nz(last_signal[2]) != -1) ? open : nz(last_signal[1]) != 0 ? prev_tr_price[1] : na
// Calculate SL/PT levels
pt_level := nz(last_signal[1]) == 1 ? prev_tr_price * (1 + pt_lev_perc / 100) : nz(last_signal[1]) == -1 ? prev_tr_price * (1 - pt_lev_perc / 100) : na
sl_level := nz(last_signal[1]) == 1 ? prev_tr_price * (1 - sl_lev_perc / 100) : nz(last_signal[1]) == -1 ? prev_tr_price * (1 + sl_lev_perc / 100) : na
// Calculate if price hit sl/pt
long_hit_pt = pt_lev_perc > 0 and nz(last_signal[1]) == 1 and close >= pt_level
long_hit_sl = sl_lev_perc > 0 and nz(last_signal[1]) == 1 and close <= sl_level
short_hit_pt = pt_lev_perc > 0 and nz(last_signal[1]) == -1 and close <= pt_level
short_hit_sl = sl_lev_perc > 0 and nz(last_signal[1]) == -1 and close >= sl_level
// What is last active trade?
last_signal := long_signal ? 1 : short_signal ? -1 : long_hit_pt or long_hit_sl or short_hit_pt or short_hit_sl ? 0 : nz(last_signal[1])
//////////////
// PLOTTING //
//////////////
// Plot MAs
plot(short_ma, color = red, linewidth = 2)
plot(medium_ma, color = green, linewidth = 2)
plot(long_ma, color = yellow, linewidth = 2)
// Plot Levels
plotshape(prev_tr_price, style = shape.cross, color = gray, location = location.absolute, size = size.small)
plotshape(sl_lev_perc > 0 ? sl_level : na, style = shape.cross, color = red, location = location.absolute, size = size.small)
plotshape(pt_lev_perc > 0 ? pt_level : na, style = shape.cross, color = green, location = location.absolute, size = size.small)
//////////////
// STRATEGY //
//////////////
strategy.entry("long", true, when = long_signal)
strategy.entry("short", false, when = short_signal)
strategy.close("long", when = long_hit_pt or long_hit_sl)
strategy.close("short", when = short_hit_pt or short_hit_sl)