
Die Kernidee dieser Strategie besteht darin, die Trendentwicklung anhand von schnellen und langsamen beweglichen Durchschnitten zu ermitteln und einen risikoarmen Handel zu realisieren. Wenn der schnelle bewegliche Durchschnitt den langsamen beweglichen Durchschnitt überschreitet, bedeutet dies, dass der Kurs möglicherweise in eine steigende Tendenz eintritt.
Bei dieser Strategie wird ein Index-Moving-Average des Preises verwendet. Der Moving-Average ist ein Trendanalyse-Indikator, der die Preisdaten für die Preisentwicklung ausgleicht. Die kleinen Parameter des schnellen Moving-Averages reagieren schneller auf Preisänderungen; die großen Parameter des langsamen Moving-Averages reagieren langsamer auf Preisänderungen.
Insbesondere werden in dieser Strategie zwei Index-Moving-Averages definiert, wobei der Schnell-Moving-Average 21 und der Langsam-Moving-Average 55 ist. Die Strategie entscheidet über den Einstieg, indem sie die Gold-Fork zwischen den beiden Moving-Averages beurteilt. Wenn Sie den Langsam-Moving-Average über dem Schnell-Moving-Average durchqueren, machen Sie mehr; wenn Sie den Langsam-Moving-Average unter dem Schnell-Moving-Average durchqueren, machen Sie nichts.
Die Strategie nutzt außerdem den ATR, einen Indikator für die Volatilität, um Stop-Losses und Stopps einzurichten. Der ATR kann die Schwankungen des Marktes effektiv beurteilen. Der Stop-Loss ist auf das 1,5-fache des ATR-Preises eingestellt; die Stopps sind auf das 1-fache des ATR-Preises eingestellt.
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Es gibt einige Risiken bei dieser Strategie:
In Bezug auf diese Risiken können wir in folgenden Bereichen optimieren:
Die Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Automatische Optimierung von Moving Average-Parametern mit Hilfe von maschinellen Lernmethoden, um Strategien anpassungsfähiger zu machen.
Zunehmende Fundamentaldaten als Filterbedingungen, um zu vermeiden, dass bei wichtigen Gewinn- und Verlustmeldungen blind zu viel gemacht wird. Zum Beispiel die Zinsentscheidung der US-Notenbank, die Veröffentlichung wichtiger Makro-Daten usw.
Setzen Sie eine Obergrenze für die Volatilität und pausieren Sie, wenn der ATR zu groß oder zu klein ist, um Verluste in extremen Marktbedingungen zu vermeiden.
In Kombination mit fundamentalen Aktienindikatoren, wie PE-Marktpreise, Umsatzverstärkung und so weiter, wird ein dynamischer Stop-Loss-Wachstum festgelegt.
Erhöhung der Positionsmanagement-Mechanismen, die Positionen schrittweise reduzieren, wenn die Gewinnspanne ein bestimmtes Niveau erreicht; Wenn es zu großen Verlusten kommt, wird der Handel für eine gewisse Zeit ausgesetzt.
Die Strategie arbeitet in einer klaren und einfachen Art und Weise. Sie beurteilt die Trendentwicklung durch die Kreuzung von zwei beweglichen Durchschnitten und ist eine typische Trendverfolgungsstrategie. Gleichzeitig ist die Strategie sehr gut in der Risikokontrolle und nutzt die ATR-Indikatoren, um die Stop-Loss-Position dynamisch einzustellen. Durch weitere Optimierung kann die Strategie sowohl in Bezug auf die Rückzugskontrolle als auch auf die Bewegungsmanöver verbessert werden, was zu einer stabileren Anlageergebnis führt.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy(title="No-Nonsense Strategy Template [WM]", overlay = true)
price = close
//
// ATR stuff
//
atrLength = input(14, "ATR Length")
slMultiplier = input(1.5, "SL")
tpMultiplier = input(1, "TP1")
atr = atr(atrLength)
//
// Strategy under test. MA crossover
//
fastInput = input(21)
slowInput = input(55)
fast = ema(price, fastInput)
slow = ema(price, slowInput)
plot(fast, color = red)
plot(slow, color = blue)
goLong = crossover(fast, slow)
goShort = crossunder(fast, slow)
if (goLong)
sl = price - atr * slMultiplier
tp = price + atr * tpMultiplier
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop = sl, limit = tp)
if (goShort)
sl = price + atr * slMultiplier
tp = price - atr * tpMultiplier
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop = sl, limit = tp)