SMA Crossover Aufwärtstrend nach Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-02-04 14:56:00
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Übersicht

Diese Strategie ist eine langfristige Trendfolgestrategie, die auf dem Crossover von einfachen gleitenden Durchschnitten (SMA) basiert. Sie erzeugt Kaufsignale, wenn der kurzfristige SMA den langfristigen SMA überschreitet und dem Aufwärtstrend folgt. Gleichzeitig setzt sie auch Profit und Stop-Loss basierend auf bestimmten Prozentsätzen des Einstiegspreises fest, um Risiken zu managen.

Strategie Logik

Die Strategie verwendet hauptsächlich die golden cross Crossover-Signale des SMA-Indikators, um den Eintrittszeitpunkt zu bestimmen. Insbesondere berechnet sie den 9-Perioden- und 21-Perioden-SMA. Wenn der kurzfristige 9-Perioden-SMA den längerfristigen 21-Perioden-SMA von unten überquert, zeigt dies an, dass sich der Preis von der Konsolidierung in einen Aufwärtstrend verlagert, was ein gutes Timing für den Trend ist. Die Strategie erzeugt dann ein Kaufsignal, um dem Trend zu folgen.

Darüber hinaus setzt die Strategie auch dynamisch den Take-Profit und den Stop-Loss basierend auf 1,5% und 1% des Einstiegspreises fest. Das bedeutet, dass der Take-Profit 1,5% über dem Einstiegspreis liegt und der Stop-Loss 1% unterhalb. Durch diesen Ansatz verwaltet sie Risiken, indem sie ein vordefiniertes Risiko-Rendite-Verhältnis festlegt.

Vorteile

Die Verwendung von SMA zur Bestimmung des Eingangs filtert kurzfristige Marktgeräusche aus und erfasst mittelfristige Trends.
Die SMA-Perioden sind anpassbar und können an Trends über verschiedene Zeithorizonte angepasst werden.
Der Risikomanagementmechanismus ist umfassend und kann durch Anpassung des Risiko-Rendite-Verhältnisses einzelne Handelsverluste kontrollieren.
Die Strategie ist einfach zu verstehen und eignet sich für Anfänger im quantitativen Handel.

Risiken und Lösungen

SMA-Crossover-Signale können falsche Ausbrüche aufweisen, die unnötige Verluste verursachen.
Der Take Profit und der Stop Loss sind relativ fest, was zu einem erwarteten Gewinn, aber zu einem tatsächlichen Verlust führen kann.
Die Risiko-Rendite-Ratio ist fest und kann sich nicht an die sich verändernden Marktvolatilitäten anpassen.
Es gibt eine gewisse Zeitverzögerung, kann eine Verkürzung der SMA-Perioden oder die Einführung von Leitindikatoren in Betracht gezogen werden.

Möglichkeiten zur Verbesserung

Hinzufügen anderer Indikatoren, um SMA-Crossover-Signale zu filtern und falsche Signale zu vermeiden, z. B. KDJ, Volatilitätsindikatoren usw.
Dynamische Profit- und Stop-Loss-Verfahren, z. B. mit Hilfe von Chandelier-Exit-Algorithmen.
Verwenden Sie den ATR und andere Indikatoren, um das Risiko-Rendite-Verhältnis dynamisch anhand der Marktvolatilität anzupassen.
Verkürzung der SMA-Perioden oder Einführung führender Indikatoren zur Verringerung der Zeitverzögerungen.

Schlussfolgerung

Dies ist ein mittel-langfristiger Trend, der auf einer Strategie basiert, die auf dem SMA-Crossover basiert. Er identifiziert Trends mit dem SMA und steuert Risiken, indem er Gewinn und Stop-Loss festlegt. Der Vorteil ist, dass er einfach und einfach zu implementieren ist und für Anfänger im quantitativen Handel geeignet ist. In der Zwischenzeit gibt es auch Möglichkeiten zur Verbesserung, wie z. B. das Hinzufügen anderer Signalfilter, das dynamische Nachziehen von Gewinn/Stop-Loss, die Anpassung der Risiko-Belohnung-Verhältnisse basierend auf Volatilität usw. Durch kontinuierliche Verbesserungen kann die Strategie robuster werden und sich an mehr Marktumgebungen anpassen.

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start: 2023-01-28 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

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// © Masterdata

//@version=5
strategy("Simple MA Crossover Long Strategy v5", overlay=true)

// Define the short and long moving averages
shortMa = ta.sma(close, 9)
longMa = ta.sma(close, 21)

// Plot the moving averages on the chart
plot(shortMa, color=color.green)
plot(longMa, color=color.orange)

// Generate a long entry signal when the short MA crosses over the long MA
longCondition = ta.crossover(shortMa, longMa)
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Define the take profit and stop loss as a percentage of the entry price
takeProfitPerc = 1.5 / 100 // Take profit at 1.5% above entry price

stopLossPerc = 1.0 / 100 // Stop loss at 1.0% below entry price

// Calculate the take profit and stop loss price levels dynamically
takeProfitLevel = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPerc)
stopLossLevel = strategy.position_avg_price * (1 - stopLossPerc)

// Set the take profit and stop loss for the trade
if (longCondition)
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Long", limit=takeProfitLevel, stop=stopLossLevel)

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