Umkehrhandelsstrategie basierend auf der Spanne des gleitenden Durchschnitts


Erstellungsdatum: 2024-01-25 14:16:28 zuletzt geändert: 2024-01-25 14:16:28
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Umkehrhandelsstrategie basierend auf der Spanne des gleitenden Durchschnitts

Überblick

Die Strategie, die als “Moving Average Spanning Reversal” bezeichnet wird, beurteilt die Zeit, in der sich der Trend umkehrt, indem sie die Kreuzung zwischen den verschiedenen periodischen Moving Averages berechnet und die entsprechenden Multiply-Operationen vornimmt.

Strategieprinzip

Die Strategie berechnet gleichzeitig drei Moving Averages:

  1. Rapid Moving Average ((Parameter flenght): zeigt die neuesten Preisänderungen
  2. Slow Moving Averages (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (LPM) (L
  3. Langsamste Moving Average ((Parametersslenght): zeigt langfristige Preistrends an

Wenn ein schneller Moving Average den langsamen Moving Average von unten durchbricht, zeigt dies, dass der Kurzzeitkurs in eine Überschneidung umgekehrt ist. Wenn ein schneller Moving Average den langsamen Moving Average von oben durchbricht, zeigt dies, dass der Kurzzeitkurs in eine Überschneidung umgekehrt ist.

Um falsche Durchbrüche zu filtern, wurde auch der vierte bewegliche Mittelwert eingeführt, der langfristige Trendfilter ((Periodiparameter tlenght)). Ein Mehrsignal wird nur dann berücksichtigt, wenn der Preis über dem beweglichen Mittelwert liegt; ein Fehlsignal wird nur dann berücksichtigt, wenn der Preis unter dem beweglichen Mittelwert liegt.

Die Regeln für den Handel sind wie folgt:

  1. Wenn der schnelle bewegliche Durchschnitt den langsamen beweglichen Durchschnitt durchdringt und der langsame bewegliche Durchschnitt den langsamsten beweglichen Durchschnitt durchdringt (kurzes Mehrkopfsignal), und der Preis höher ist als der langfristige Trendfilter, dann wird ein Mehrkopf-Eintritt getätigt; wenn der schnelle bewegliche Durchschnitt den langsamen beweglichen Durchschnitt unterdrückt, wird die Mehrkopfposition ausgeglichen.

  2. Wenn ein schneller Moving Average unter dem schneller Moving Average fällt und der schneller Moving Average wiederum unter dem langsamsten Moving Average fällt (kurzes Short-Handle-Signal), und der Preis niedriger als der langfristige Trendfilter ist, wird der Short-Handle-Betrieb aufgenommen; wenn ein schneller Moving Average über dem langsameren Moving Average fällt, wird der Short-Handle-Betrieb abgewickelt.

Analyse der Stärken

Diese Strategie hat folgende Vorteile:

  1. Mit Hilfe von Multi-Time-Frame-Analysen können kurz-, mittelfristig- und langfristige Preisentwicklungen identifiziert und falsche Signale reduziert werden.
  2. Ein langfristiger Trendfilter kann vor einer langfristigen Trendänderung falsche Positionen vermeiden.
  3. Die Handelsregeln sind einfach, klar und verständlich, und sie sind für den Umsatz geeignet.
  4. Die Umkehrstrategie hat den Vorteil einer positiven Rendite und Gewinn.
  5. Die Simulationen auf der Festplatte ergaben gute Rückmeldungen, und sowohl die Ertrags- als auch die Gewinnfaktoren waren gut.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch folgende Risiken:

  1. Die Moving Average-Strategie ist parametersensibel, und verschiedene Parameter führen zu unterschiedlichen Ergebnissen.
  2. Die Umkehrsignale können zu einem falschen Durchbruch führen, was zu einem Verlust des Handels führen kann.
  3. Es kann zu langfristigen Erschütterungen kommen, die mehrmals die Gewinne rückgängig machen.
  4. Nach der Umkehrung kann es zu einem starken Durchbruch kommen, der das Aussteigen nicht rechtzeitig stoppen kann.

Die Lösung:

  1. Optimierung der Parameter, um die optimale Kombination von Parametern zu finden.
  2. Die Bestätigungszeit des Umkehrsignals soll entsprechend verlängert werden, um falsche Durchbrüche zu vermeiden.
  3. Erhöhen Sie die Stop-Loss-Marge und verringern Sie das Risiko von Verlusten.

Optimierungsrichtung

Die Strategie kann auch in folgenden Bereichen optimiert werden:

  1. Test mehr Parameterkombinationen, um die optimale Parameter zu finden.
  2. Erhöhen Sie die Filterleistung, um falsche Durchbrüche bei niedrigen Mengen zu vermeiden.
  3. In Kombination mit anderen Indikatoren bestätigt das Signal den Eintritt.
  4. Dynamische Anpassung der Stop-Loss-Position und Optimierung des Ausstiegs.
  5. Optimierung der Geldmanagementstrategie und Risikokontrolle.

Zusammenfassen

Die Strategie basiert auf einem gleitenden Durchschnitt für den Umkehrhandel, während die Einführung von langfristigen Trendfilter, die Handelsrichtung zu führen, kann effektiv zu erkennen, wann der Markt umzukehren. Aus Rückmeldung Ergebnisse, die Strategie ist besser rentabel, hat eine gewisse In-Stock-Anwendungswert. Im Anschluss kann von Parameter-Selektion, Indikator-Filterung, Stop-Loss-Mechanismus und so weiter optimiert werden, um die Strategie zu machen, mehr Stabilität und Praxis.

Strategiequellcode
/*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=5

strategy("Moving Average Trap", overlay=true)

flenght = input.int(title="Fast MA Period", minval=1, maxval=2000, defval=3)
llenght = input.int(title="Slower MA Period", minval=1, maxval=2000, defval=5)
sslenght = input.int(title="Slowest MA Period", minval=1, maxval=2000, defval=8)
tlenght = input.int(title="Trend Filter MA Period", minval=1, maxval=2000, defval=200)

ssma = ta.sma(close, sslenght)
fma = ta.sma(close, flenght)
sma = ta.sma(close, llenght)
tma = ta.sma(close, tlenght)

plot(fma, color=color.red)
plot(sma, color=color.white)
plot(ssma, color=color.green)
plot(tma, color=color.maroon, linewidth=2)

short =  (fma > sma and sma > ssma) and close < tma
long = (fma < sma and sma < ssma) and close > tma
closeshort = fma < sma and sma < ssma
closelong = fma > sma and sma > ssma

if long
	strategy.entry("long", strategy.long)
if closelong
	strategy.close("long")
if short
	strategy.entry("short", strategy.short)
if closeshort
	strategy.close("short")

//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)