Doppelte gleitende Durchschnittsstrategie basierend auf Trendvorhersage
ChaoZhang
Überblick
Die Trendprognose ist eine Strategie, die versucht, eine Trendänderung vorherzusagen, bevor sich ein Kurswechsel vollzieht. Sie basiert auf dem WaveTrend-Indikator von LazyBear. Die Strategie ist in der Lage, Preistrends zu erkennen und durch visuelle Effekte, die mit Kurven gefüllt sind, Kauf- und Verkaufssignale anzuzeigen.
Strategieprinzip
Die Strategie basiert auf dem WaveTrend-Indikator von LazyBear. WaveTrend selbst ist ein sehr guter Trend-Tracking-Indikator. Die Strategie wurde auf dieser Basis optimiert. Die wichtigsten Schritte sind:
- Berechnung des durchschnittlichen HLC-Preises
- Berechnung des EMA-Durchschnittspreises
- Berechnung der EMA für die absolute Preisdifferenz
- Berechnung der Nullgrenzen-Anpassung
- Berechnung der EMA-Trends
- Berechnen Sie die Geschwindigkeitsdurchschnittlinie
Durch eine solche Bearbeitung können die zufälligen Schwankungen der Preise abgefiltert und deutliche Trends identifiziert werden. Die Kreuzung der schnellen und mittleren Linie kann als Kauf- und Verkaufssignal verwendet werden.
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
- Das sind die wichtigsten Faktoren, die zu einer Preisentwicklung beitragen.
- Das Signal wird rechtzeitig erzeugt, um eine Trendwende vorwegzusagen.
- Kurven, die Trends klar und sichtbar füllen
- Große Optimierungsmöglichkeiten für die Parameter, die je nach Sorte und Zyklus angepasst werden können
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch einige Risiken:
- Wie bei allen Tech-Index-Strategien besteht die Gefahr eines Fehlschlags bei starken Preisschwankungen.
- Fehlgelegte Parameter können zu falschen Signalen führen
- Das Signal ist verspätet und kann zu Verlusten führen.
Diese Risiken können durch Anpassung der Parameter und in Kombination mit anderen Indikatoren gemindert werden.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
- Anpassung der Parameter an mehr Sorten und Zyklen
- Erhöhung der Stop-Loss-Strategie und Kontrolle des Verlustrisikos
- Kombination mit anderen Indikatoren zur Verbesserung der Signalgenauigkeit
- Hinzufügen von maschinellen Lernmodellen, um Trends und Signalgebung zu unterstützen
Zusammenfassen
Insgesamt ist die Trendprognose-Strategie eine sehr vielversprechende Strategie. Sie ist in der Lage, Preistrends effektiv zu erkennen und zu versuchen, Trendänderungen im Voraus vorherzusagen. Mit einer gewissen Optimierung und Verbesserung kann die Strategie zu einem starken quantitativen Handelssystem werden.
/*backtest
start: 2023-01-26 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("BreakingDawn [JackTz]", overlay = true)
// WaveTrend [LazyBear]
// ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░
n1 = input(10, "Channel Length")
n2 = input(21, "Average Length")
WTfactor = input(4, title=" WTFactor")
averageHlc3 = sum(hlc3, WTfactor) / WTfactor
ap = averageHlc3
esa = ema(ap, n1)
d = ema(abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ema(ci, n2)
wt1 = tci
wt2 = sma(wt1,4)
wtAvg = wt1-wt2
wtPeriodAvgVal = wtAvg * 45 + averageHlc3
wtPeriodAvg2Val = wtAvg * 25 + averageHlc3
buy = wtAvg[1] < wtAvg and wtAvg < close
sell = wtAvg[1] > wtAvg
fillColor = buy ? color.green : color.red
control = plot(wtPeriodAvgVal, color = fillColor)
signal = plot(wtPeriodAvg2Val, color = fillColor)
fill(signal, control, color = fillColor)
if year > 2016
strategy.entry("buy", strategy.long, when = buy)
strategy.close("buy",when = sell)