Drei-Index-Gleitende-Durchschnitt-Stop-Profit- und Stop-Loss-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die 3-Index-Gewinn-Stop-Loss-Strategie ist eine Trend-Tracking-Strategie, bei der die Markteintritte auf Basis von Index-Moving Averages aus drei verschiedenen Perioden durchgeführt werden. Sie verwendet gleichzeitig die mittlere reale Bandbreite, um die Stop-Loss-Position einzustellen und das Risiko zu verwalten.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet drei Index-Moving Averages: die Schnelle, die Mittlere und die Langlebige. Die mittlere Linie ist hoch, wenn sie die Langlebige durchläuft; die mittlere Linie ist flach, wenn sie die mittlere Linie unterhalb der Schnelle durchläuft. Es ist eine typische Trend-Tracking-Strategie, die die Richtung des Trends durch die mehrere Spalten der drei Gleichlinien beurteilt.
Gleichzeitig berechnet die Strategie die Stop-Loss-Position anhand des Indikators für die durchschnittliche tatsächliche Breite. Konkret sind mehrere Ein-Stopp-Positionen der Einstiegspreis + die durchschnittliche tatsächliche Breite.*Stopp-Faktor; Leerstand als Einstiegspreis - durchschnittliche reale Breite*Der Stopp-Koeffizient. Das Stop-Loss-Prinzip ist ähnlich wie bei einem Stopp. Dies kann einseitige Risiken wirksam begrenzen.
Analyse der Stärken
- Die Entscheidungskennzahlen sind intuitiv, klar und leicht verständlich.
- Die Daten sind systematisch und leicht zu quantifizieren.
- Es ist wichtig, die Trends zu verfolgen und die Risiken zu kontrollieren.
Risikoanalyse
- Es gibt eine gewisse Verzögerung, die es nicht möglich macht, die Umkehrungen rechtzeitig zu erfassen.
- Die Schwingung ist leicht zu beeinträchtigen.
- Die Parameter-Einstellungen müssen optimiert werden.
Die Risikomanagementmaßnahmen umfassen: angemessene Verkürzung der Durchschnittszyklen, Optimierung des Stop-Loss-Koeffizienten und Hinzufügung anderer Entscheidungskennzahlen zur Unterstützung der Beurteilung.
Optimierungsrichtung
- Verschiedene Kombinationen von Mittellinien zur Suche nach dem optimalen Parameter.
- Hinzufügen von anderen technischen Indikatoren wie MACD, RSI usw.
- Automatische Optimierung der Parameter mit Hilfe eines Machine-Learning-Algorithmus.
- Die Stop-Loss-Position wird auf Basis der dynamischen Entwicklung der tatsächlichen Bandbreite angepasst.
- Es ist wichtig, dass man sich nicht überfordert fühlt, wenn man mit einem emotionalen Index handelt.
Zusammenfassen
Die Strategie ist insgesamt eine Effekt-stabile Trend-Tracking-Strategie, mit einfachen Parameter-Einstellungen und einfacher Umsetzung. Einseitige Risiken können durch dynamische Stop-Loss-Stopps mit einer durchschnittlichen realen Wellenlänge begrenzt werden. Es ist jedoch darauf zu achten, die Parameter-Optimierung und die Kombination der Indikatoren zu optimieren, um Überoptimierung und Entscheidungsverzögerung zu verhindern.
/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//© Densz
strategy("3EMA with TP & SL (ATR)", overlay=true )
// INPUTS
startTime = input(title="Start Time", type = input.time, defval = timestamp("01 Jan 2017 00:00 +0000"))
endTime = input(title="End Time", type = input.time, defval = timestamp("01 Jan 2022 00:00 +0000"))
slowEMALength = input(title="Slow EMA Length", type = input.integer, defval = 55)
middleEMALength = input(title="Middle EMA Length", type = input.integer, defval = 21)
fastEMALength = input(title="Fast EMA Length", type = input.integer, defval = 9)
trendMALength = input(title="Trend indicator MA Length", type = input.integer, defval = 200)
atrLength = input(title="ATR Length", type = input.integer, defval = 14)
tpATRMult = input(title="Take profit ATR multiplier", type = input.integer, defval = 3)
slATRMult = input(title="Stop loss ATR multiplier", type = input.integer, defval = 2)
rsiLength = input(title="RSI Length", type = input.integer, defval = 14)
// Indicators
slowEMA = ema(close, slowEMALength)
middEMA = ema(close, middleEMALength)
fastEMA = ema(close, fastEMALength)
atr = atr(atrLength)
rsiValue = rsi(close, rsiLength)
isRsiOB = rsiValue >= 80
isRsiOS = rsiValue <= 20
sma200 = sma(close, trendMALength)
inDateRange = true
// Plotting
plot(slowEMA, title="Slow EMA", color=color.red, linewidth=2, transp=50)
plot(middEMA, title="Middle EMA", color=color.orange, linewidth=2, transp=50)
plot(fastEMA, title="Fast EMA", color=color.green, linewidth=2, transp=50)
plot(sma200, title="SMA Trend indicator", color=color.purple, linewidth=3, transp=10)
plotshape(isRsiOB, title="Overbought", location=location.abovebar, color=color.red, transp=0, style=shape.triangledown, text="OB")
plotshape(isRsiOS, title="Oversold", location=location.belowbar, color=color.green, transp=0, style=shape.triangledown, text="OS")
float takeprofit = na
float stoploss = na
var line tpline = na
var line slline = na
if strategy.position_size != 0
takeprofit := takeprofit[1]
stoploss := stoploss[1]
line.set_x2(tpline, bar_index)
line.set_x2(slline, bar_index)
line.set_extend(tpline, extend.none)
line.set_extend(slline, extend.none)
// STRATEGY
goLong = crossover(middEMA, slowEMA) and inDateRange
closeLong = crossunder(fastEMA, middEMA) and inDateRange
if goLong
takeprofit := close + atr * tpATRMult
stoploss := close - atr * slATRMult
// tpline := line.new(bar_index, takeprofit, bar_index, takeprofit, color=color.green, width=2, extend=extend.right, style=line.style_dotted)
// slline := line.new(bar_index, stoploss, bar_index, stoploss, color=color.red, width=2, extend=extend.right, style=line.style_dotted)
// label.new(bar_index, takeprofit, "TP", style=label.style_labeldown)
// label.new(bar_index, stoploss, "SL", style=label.style_labelup)
strategy.entry("Long", strategy.long, when = goLong)
strategy.exit("TP/SL", "Long", stop=stoploss, limit=takeprofit)
if closeLong
takeprofit := na
stoploss := na
strategy.close(id = "Long", when = closeLong)
if (not inDateRange)
strategy.close_all()