Moving Average Crossover-Handelsstrategie


Erstellungsdatum: 2024-02-04 16:00:31 zuletzt geändert: 2024-02-04 16:00:31
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Moving Average Crossover-Handelsstrategie

Überblick

Die Moving Average Crossover Strategie ist eine relativ häufige Aktienhandelsstrategie. Sie erzeugt ein Kauf- und Verkaufssignal, indem sie einen schnellen und einen langsamen Moving Average berechnet und bei deren Kreuzung ein Kauf- und Verkaufssignal erzeugt. Konkret erzeugt sie ein Kaufsignal, wenn ein schneller Moving Average den langsamen Moving Average von unten durchdringt, und ein Verkaufssignal, wenn ein schneller Moving Average den langsamen Moving Average von oben durchdringt.

Strategieprinzip

Die Kernlogik der Strategie lautet: Ein schneller gleitender Durchschnitt zeigt den kurzfristigen Trend der Aktie, ein langsamer gleitender Durchschnitt den langfristigen Trend der Aktie. Wenn der kurzfristige Trend in einen Aufwärtskurs (Goldfork) umschlägt, bedeutet dies, dass die Aktie in die Kauf- und Kaufzone eintritt; wenn der kurzfristige Trend in einen Abwärtstrend (Deadfork) umschlägt, bedeutet dies, dass die Aktie in die Verkaufszone eintritt.

Die Strategie definiert einen schnellen Moving Average maFast und einen langsamen Moving Average maSlow. Die MaFast-Länge beträgt 9, was eine kurzfristige Tendenz von 9 Tagen für die Aktie darstellt; die MaSlow-Länge beträgt 18, was eine langfristige Tendenz von 18 Tagen für die Aktie darstellt. Die Strategie beurteilt die Veränderung der kurz- und langfristigen Trends durch die Berechnung der Kreuzung zweier Moving Averages.

Analyse der Stärken

Diese Strategie hat folgende Vorteile:

  1. Das Prinzip ist einfach, leicht zu verstehen und umzusetzen.
  2. Der Moving Average ist ein sehr effizientes Instrument, um den Lärm der Aktienkurse zu beseitigen und ein zuverlässiges Handelssignal zu erzeugen.
  3. Der schnelle und langsame Moving Average kombiniert kurz- und langfristige Trends und ist ein relativ stabiles Handelssignal.
  4. Die Moving Average-Parameter können flexibel an die Eigenschaften verschiedener Aktien angepasst werden.
  5. Bessere Handelsergebnisse können durch die Optimierung von Moving Average Period Parametern erzielt werden.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Wenn die Aktienkurse stark schwanken, entstehen mehr Fehlsignale und zu viele Geschäfte.
  2. Die falsche Einstellung der Parameter führt zu einer zu hohen Transaktionsfrequenz oder Signalverzögerungen.
  3. Es ist unmöglich, die schnelllebigen Märkte und Aktien effektiv zu verfolgen.
  4. Es gibt eine gewisse Zeitverzögerung, die dazu führen kann, dass man wichtige Kauf- und Verkaufspunkte verpasst.

Diese Risiken können durch die Anpassung der Moving Average Parameter und die Einrichtung einer Stop-Loss-Strategie verringert werden.

Optimierungsrichtung

Die Strategie kann noch weiter optimiert werden:

  1. In Kombination mit anderen technischen Indikatoren filtern Sie Signale wie Handelsvolumen, STOCH usw.
  2. Es ist wichtig, Trends zu erkennen, um nicht die wichtigsten Trends zu übersehen.
  3. Optimierung der Moving Average-Parameter, um die optimale Kombination zu finden.
  4. Setzen Sie eine Stop-Loss-Strategie ein, um einzelne Verluste zu kontrollieren.
  5. Modelle wie Deep Learning werden verwendet, um Preisbewegungen vorherzusagen.

Zusammenfassen

Die Moving-Average-Cross-Strategie ist insgesamt eine sehr klassische und praktische Strategie. Ihre Prinzipien sind einfach und leicht umzusetzen und finden in der Praxis weitreichende Anwendung. Durch die Verwendung von Parameteroptimierung und unterstützenden technischen Indikatoren kann die Strategie weiter verbessert werden, um eine bessere Risiko-Rendite zu erzielen.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-02-03 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy(title="Moving Average Cross", overlay=true, initial_capital=10000, currency='USD')



// === GENERAL INPUTS ===
// short ma
maFastSource   = input(defval = close, title = "Fast MA Source")
maFastLength   = input(defval = 9, title = "Fast MA Period", minval = 1)
// long ma
maSlowSource   = input(defval = close, title = "Slow MA Source")
maSlowLength   = input(defval = 18, title = "Slow MA Period", minval = 1)


// === SERIES SETUP ===
/// a couple of ma's..
maFast = ema(maFastSource, maFastLength)
maSlow = ema(maSlowSource, maSlowLength)



// === PLOTTING ===
fast = plot(maFast, title = "Fast MA", color = red, linewidth = 2, style = line, transp = 30)
slow = plot(maSlow, title = "Slow MA", color = green, linewidth = 2, style = line, transp = 30)



// === LOGIC ===
enterLong = crossover(maFast, maSlow)
exitLong = crossover(maSlow, maFast)



// Entry //
strategy.entry(id="Long Entry", long=true, when=enterLong)
strategy.entry(id="Short Entry", long=false, when=exitLong)


// === FILL ====

fill(fast, slow, color = maFast > maSlow ? green : red)