Trendfolgestrategie mit doppeltem gleitenden Durchschnitt
ChaoZhang
Überblick
Eine Trend-Tracking-Strategie, die sich aus einer Kombination aus schnellen und langsamen Moving Averages zusammensetzt, um eine Trendentwicklung zu ermitteln und bei einer Trendwende ein Handelssignal zu erzeugen. Die Strategie kombiniert gleichzeitig die Gleichgewichts- und die Preiskanal-Indikatoren, um Trends zu identifizieren und effektiv Marktlärm zu filtern und die Richtung zu bestimmen.
Strategieprinzip
Die Trend-Tracking-Strategie mit zwei Moving Average-Indikatoren, dem Fast Moving Average (FMA) und dem Slow Moving Average (SLMA), wird verwendet. Die Fast Moving Average wird verwendet, um ein Handelssignal zu erzeugen, während die Slow Moving Average verwendet wird, um die Richtung der Markttrends zu bestimmen.
Die Strategie nutzt auch gleichzeitig die Preiskanalindikatoren, um Trends zu beurteilen. Die Preiskanäle werden durch den Moving Average der Höchst- und Tiefpreise bestimmt. Wenn der Preis die Kanäle durchbricht, bedeutet dies eine Trendwende. Die Strategie verwendet zwei Preiskanäle.
Bei der Beurteilung von Kauf- und Verkaufssignalen verlangt die Strategie, dass rote Säulen in Folge angezeigt werden (die Anzahl der Säulen, die der Benutzer einstellen kann), als zusätzliche Filterbedingung. Dies verhindert, dass falsche Signale in der Berechnungszone ausgegeben werden.
Im Allgemeinen ist die Logik der Trendbeobachtungs-Strategie für Trendbeurteilungen:
- Benutzung von Preiskanälen zur Beurteilung der Richtung von Großtrends
- Kurzfristige Trends mit schnellen Durchschnittslinien ermitteln und ein Handelssignal senden
- In Verbindung mit einem zusätzlichen Pylonfilter, um Fehlsignale bei der Auswertung zu vermeiden
Durch mehrere Ebenen der Trendbeurteilung kann der Lärm effektiv gefiltert und die Richtung der Trends bestimmt werden.
Analyse der Stärken
Die Vorteile der Trend-Tracking-Strategie sind:
- Mit Hilfe eines Doppel-Einheit-Systems können Trends effektiv identifiziert und die wichtigsten Trends beurteilt werden.
- Schnelle Durchschnittslinien senden Handelssignale, um eine Trendwende rechtzeitig zu erfassen
- Preiskanäle, um große Trends zu beurteilen und sich nicht von kurzfristigen Marktgeräuschen ablenken zu lassen
- Red/Green Pillar-Filterbedingungen, die die Wahrscheinlichkeit von Fehlsignalen in der Ausgleichszone verringern
- Strategieparameter sind anpassbar und können für verschiedene Märkte angepasst werden, um die Strategie zu stabilisieren
- Ein zusätzlicher Stop-Loss-Strategie, um das Risiko für jeden Handel zu kontrollieren
Insgesamt ist die Strategie insgesamt stabiler und spielt sich in stark trendigen Märkten gut ab.
Risikoanalyse
Die Doppel-Linien-Trend-Tracking-Strategie birgt auch einige Risiken, vor allem:
- Bei einer langfristigen Bilanzierung kann es zu falschen Signalen kommen, die zu kleinen Verlusten führen können.
- Strategieparameter sind nicht zeitgerecht eingestellt, Handelssignale können verzögert werden und die beste Einstiegsmomente verpasst werden
- Das Risiko eines einzelnen Handels ist schwer zu kontrollieren, wenn es keine effektive Stop-Loss-Strategie gibt
Entsprechend können strategische Risiken durch folgende Maßnahmen verringert werden:
- Anpassung der Red/Green-Pillar-Filterbedingungen zur Verringerung der Handelsfrequenz in den Schließmärkten
- Optimierung der schnellen Durchschnittsparameter, um zu gewährleisten, dass die Handelssignale rechtzeitig sind
- Hinzufügen einer mobilen Stop-Loss- oder Prozentsatz-Stopp-Strategie, um die Einzelschäden streng zu kontrollieren
Optimierungsrichtung
Es gibt noch Raum für weitere Optimierungen der Trend-Tracking-Strategie, und zwar in folgenden Bereichen:
- In Kombination mit einem Volatilitätsindikator wie dem ATR wird die Stop-Loss-Grenze automatisch angepasst
- Automatische Optimierung von Strategieparametern mithilfe von Machine Learning-Methoden
- Module zum Hinzufügen von Neuronal Networks, um Trends zu beurteilen
- Mehrfache Indikatoren und Filterbedingungen, um eine Strategie-Palette zu erstellen
Diese Optimierungsrichtungen können die Stabilität, Anpassungsfähigkeit und Intelligenz der Strategien weiter verbessern.
Zusammenfassen
Die binäre Gleichgewichtsstrategie ist insgesamt eine robuste Trendverfolgungsstrategie. Sie kombiniert Gleichgewichtsindikatoren und Preiskanäle, um die Richtung und Stärke des Trends zu bestimmen und ein Handelssignal in einer schnellen Gleichgewichtslinie zu senden. Die zusätzlichen Pilzfilterbedingungen können auch fehlerhafte Signale weiter verhindern. Die Strategie ist anpassbar und kann sich gut an verschiedene Marktumgebungen anpassen.
/*backtest
start: 2023-12-24 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy(title = "Noro's Trend MAs Strategy v1.8", shorttitle = "Trend MAs str 1.8", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100.0, pyramiding=0)
//Settings
needlong = input(true, "long")
needshort = input(true, "short")
needstops = input(false, "stops")
stoppercent = input(5, defval = 5, minval = 1, maxval = 50, title = "Stop, %")
useohlc4 = input(false, defval = false, title = "Use OHLC4")
usefastsma = input(true, "Use fast MA Filter")
fastlen = input(5, defval = 5, minval = 1, maxval = 50, title = "fast MA Period")
slowlen = input(21, defval = 20, minval = 2, maxval = 200, title = "slow MA Period")
bars = input(2, defval = 2, minval = 0, maxval = 3, title = "Bars Q")
needbg = input(false, defval = false, title = "Need trend Background?")
needarr = input(false, defval = false, title = "Need entry arrows?")
src = useohlc4 == true ? ohlc4 : close
fastsma = ema(src, 5)
//PriceChannel 1
lasthigh = highest(src, slowlen)
lastlow = lowest(src, slowlen)
center = (lasthigh + lastlow) / 2
//PriceChannel 2
lasthigh2 = highest(src, fastlen)
lastlow2 = lowest(src, fastlen)
center2 = (lasthigh2 + lastlow2) / 2
//Trend
//ma = type == 1 ? sma(src, len) : type == 2 ? ema(src, len) : type == 3 ? vwma(src, len) : type == 4 ? dema : type == 5 ? tema : type == 6 ? kama : type == 7 ? center : 0
//trend = low > ma and low[1] > ma[1] and low[2] > ma[2] ? 1 : high < ma and high[1] < ma[1] ? -1 : trend[1]
trend1 = low > center and low[1] > center[1] ? 1 : high < center and high[1] < center[1] ? -1 : trend1[1]
trend2 = low > center2 and low[1] > center2[1] ? 1 : high < center2 and high[1] < center2[1] ? -1 : trend1[1]
trend = trend1 == 1 and trend2 == 1 ? 1 : trend2 == -1 and trend2 == -1 ? -1 : trend[1]
//Bars
bar = close > open ? 1 : close < open ? -1 : 0
redbars = bars == 0 ? 1 : bars == 1 and bar == -1 ? 1 : bars == 2 and bar == -1 and bar[1] == -1 ? 1 : bars == 3 and bar == -1 and bar[1] == -1 and bar[2] == -1 ? 1 : 0
greenbars = bars == 0 ? 1 : bars == 1 and bar == 1 ? 1 : bars == 2 and bar == 1 and bar[1] == 1 ? 1 : bars == 3 and bar == 1 and bar[1] == 1 and bar[2] == 1 ? 1 : 0
//Signals
up = trend == 1 and (low < center2 or usefastsma == false) and (redbars == 1) ? 1 : 0
dn = trend == -1 and (high > center2 or usefastsma == false) and (greenbars == 1) ? 1 : 0
//Lines
colorfastsma = usefastsma == true ? red : na
plot(fastsma, color = colorfastsma, title = "Fast MA")
plot(center, color = blue, linewidth = 3, transp = 0, title = "Slow MA")
plot(center2, color = red, linewidth = 3, transp = 0, title = "PriceChannel 2")
//Arrows
plotarrow(up == 1 and needarr == true ? 1 : 0, colorup = black, colordown = black, transp = 0)
plotarrow(dn == 1 and needarr == true ? -1 : 0, colorup = black, colordown = black, transp = 0)
//Background
col = needbg == false ? na : trend == 1 ? lime : red
bgcolor(col, transp = 90)
//Alerts
alertcondition(up == 1, title='buy', message='Uptrend')
alertcondition(dn == 1, title='sell', message='Downtrend')
//Trading
stoplong = up == 1 and needstops == true ? close - (close / 100 * stoppercent) : stoplong[1]
stopshort = dn == 1 and needstops == true ? close + (close / 100 * stoppercent) : stopshort[1]
longCondition = up == 1
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : na)
strategy.exit("Stop Long", "Long", stop = stoplong)
shortCondition = dn == 1
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : na)
strategy.exit("Stop Short", "Short", stop = stopshort)