Trendfolgestrategie mit Preisausbrüchen von gleitenden Durchschnitten
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie basiert auf der Kreuzung von Preisen mit beweglichen Durchschnitten, um Kauf- und Verkaufssignale zu erzeugen. Sie bietet verschiedene Arten von beweglichen Durchschnitten und einen Kompromiss-Parameter, um falsche Durchbrüche zu filtern. Die Strategie zielt darauf ab, Wendepunkte in der Preisentwicklung zu erfassen und eine Trendverfolgung zu ermöglichen.
Strategieprinzip
Die Strategie basiert auf dem Preis-Knopf-Preis und berechnet einen Moving Average mit einer Länge von N. Typische Moving Average-Typen sind einfache Moving Averages (SMA), Index Moving Averages (EMA), Gewichtete Moving Averages (WMA) und so weiter. Dann wird ein Kompromissniveau, wie z. B. 5%, festgelegt und ein Auftriebs- und Eintrittssignal berechnet.
Strategische Vorteile
- Die Trend-Tracking-Funktion des Moving Averages ermöglicht eine effektive Beobachtung der Preisentwicklung.
- Verschiedene Arten von Moving Averages sind verfügbar und können flexibel kombiniert werden
- Die Differenzparameter filtern falsche Durchbrüche und verhindern unnötige Transaktionen
- Nur für den Kauf, um den Fall zu verfolgen.
Strategisches Risiko
- Der Moving Average ist nachlässig und kann einen Preiswendepunkt verpassen.
- Nicht geeignet für ein marktübliches Umfeld, in dem Preisschwankungen einhergehen
- Eine falsche Einstellung der Differenzparameter kann ein Teil des gültigen Signals filtern
- “Es ist gefährlich, sich auszuheizen, aber man muss vorsichtig sein”.
Optimierungsrichtung
- Optimierung der Arten und Länge von Moving Averages
- Verschiedene Kompromissparameter-Sets testen
- Filtersignale in Kombination mit anderen Indikatoren
- Erhöhung der Strategie zur Positionsverwaltung
Zusammenfassen
Die Strategie ist insgesamt eine eher typische Trend-Tracking-Strategie. Sie nutzt die Beziehung zwischen dem Preis und dem Moving Average, um Trends zu beurteilen, und bietet eine gewisse Flexibilität. Durch die Optimierung der Parameter und die richtige Signalfilterung kann sie eine gut funktionierende quantitative Strategie sein.
/*backtest
start: 2023-12-26 00:00:00
end: 2024-01-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © RafaelPiccolo
//@version=4
strategy("Price X MA Cross", overlay=true)
typ = input("HMA", "MA Type", options=["SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "VWMA", "RMA", "TEMA"])
len = input(100, minval=1, title="Length")
src = input(close, "Source", type=input.source)
tol = input(0, minval=0, title="Tolerance (%)", type=input.float)
shortOnly = input(false, "Short only")
tema(src, len)=>
ema1 = ema(src, len)
ema2 = ema(ema1, len)
ema3 = ema(ema2, len)
return = 3 * (ema1 - ema2) + ema3
getMAPoint(type, len, src)=>
return = type == "SMA" ? sma(src, len) : type == "EMA" ? ema(src, len) : type == "WMA" ? wma(src, len) : type == "HMA" ? hma(src, len) : type == "VWMA" ? vwma(src, len) : type == "RMA" ? rma(src, len) : tema(src, len)
ma = getMAPoint(typ, len, src)
upperTol = ma * (1 + tol/100)
lowerTol = ma * (1 - tol/100)
longCondition = crossover(close, upperTol)
shortCondition = crossunder(close, lowerTol)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (longCondition)
if (shortOnly)
strategy.close("Short")
else
strategy.entry("Long", strategy.long)
plot(ma, "Moving Average", close > ma ? color.green : color.red, linewidth = 2)
t1 = plot(tol > 0 ? upperTol : na, transp = 70)
t2 = plot(tol > 0 ? lowerTol : na, transp = 70)
fill(t1, t2, color = tol > 0 ? color.blue : na)