Doppelter gleitender Durchschnitt – SuperTrend – quantitative Handelsstrategie
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie verwendet die beiden Indikatoren Binär-Gleichgewicht und SuperTrend, um Handelssignale zu erstellen, während sie in Kombination mit verschiedenen Zeiträumen die Richtung des Trends beurteilt, um einen effizienten Gewinn zu erzielen.
Strategieprinzip
Diese Strategie verwendet MACD und SuperTrend als Indikatoren, um den Zeitpunkt des Markteintritts zu bestimmen. In MACD wird die kurzfristige Trendrichtung und in Supertrend die mittelfristige Trendrichtung bestimmt.
Wenn die schnelle Linie die langsame Linie von unten nach oben durchbricht, wird ein Kaufsignal erzeugt, wenn der mittelfristige Supertrend ein Aufwärtstrend ist, und ein letztes Kaufsignal erzeugt wird, um mehr zu machen. Umgekehrt, wenn die schnelle Linie die langsame Linie von oben nach unten durchbricht, wird ein Verkaufsignal erzeugt, wenn der mittelfristige Supertrend ein Abwärtstrend ist, und ein letztes Verkaufsignal erzeugt wird.
Stop Loss und Stop Stop sind als Fixwerte eingestellt.
Analyse der Stärken
Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass die Marktbewegung durch die gleichzeitige Verwendung von Doppel-Gleichgewichten und Supertrends in einer Kombination aus kurz- und mittelfristiger Sicht ermittelt wird, was die Entscheidungs-Effizienz erheblich erhöht und einen falschen Durchbruch verhindert. Darüber hinaus kann Supertrend an die Parameter der Marktvolatilität angepasst werden, um sich an die breitere Marktumgebung anzupassen.
Risikoanalyse
Das Hauptrisiko dieser Strategie besteht darin, dass ein fester Stop-Loss-Satz einen größeren Gewinnspielraum verpassen kann. Darüber hinaus kann die Strategie nicht funktionieren, wenn die mittelfristigen und mittelfristigen Beurteilungen uneins sind. Wir können dieses Risiko durch einen Floating Stop-Loss-Satz verringern.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Erhöhung der Stop-Loss-Stop-Dynamik und Anpassung der Stop-Loss-Stop-Stop-Sets an die Marktvolatilität und Trends.
Optimieren Sie die MACD-Parameter, um die Mittelwert-Parameter zu finden, die für die Zielvariante geeignet sind.
Optimierung der Supertrend-Parameter und Anpassung ihrer Marktsensitivität.
Das Ziel ist es, die Beurteilung anderer Indikatoren zu erweitern, um ein Signal in mehr Dimensionen zu liefern und die Effektivität der Strategie zu verbessern.
Zusammenfassen
Diese Strategie kombiniert die Vorteile der beiden Indikatoren Binär-Gleichgewicht und SuperTrend erfolgreich und filtert Fehlsignale durch die Kombination von verschiedenen Zyklen, wodurch eine bessere Rendite in einem Trendmarkt erzielt wird. Wir können die Stabilität und Profitabilität der Strategie durch Parameteroptimierung und Mechanismus-Anpassung weiter verbessern.
/*backtest
start: 2024-01-28 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
//Supertrend Strategy by breizh29 using *rajandran.r* Supertrend Indicator
strategy("Super Trend 2 MACD", overlay=true)
// MACD input
source = input(close)
fastLength = input(12, minval=1, title="MACD fast moving average")
slowLength=input(26,minval=1, title="MACD slow moving average")
signalLength=input(9,minval=1, title="MACD signal line moving average")
// Calculation
fastMA = sma(source, fastLength)
slowMA = sma(source, slowLength)
Macd = fastMA - slowMA
Signal = sma(Macd, signalLength)
res = input(title="Main SuperTrend Time Frame", defval="120")
Factor=input(1, minval=1,maxval = 100)
Pd=input(1, minval=1,maxval = 100)
tp = input(500,title="Take Profit")
sl = input(400,title="Stop Loss")
Up=hl2-(Factor*atr(Pd))
Dn=hl2+(Factor*atr(Pd))
MUp=request.security(syminfo.tickerid,res,hl2-(Factor*atr(Pd)))
MDn=request.security(syminfo.tickerid,res,hl2+(Factor*atr(Pd)))
Mclose=request.security(syminfo.tickerid,res,close)
TrendUp=close[1]>TrendUp[1]? max(Up,TrendUp[1]) : Up
TrendDown=close[1]<TrendDown[1]? min(Dn,TrendDown[1]) : Dn
MTrendUp=Mclose[1]>MTrendUp[1]? max(MUp,MTrendUp[1]) : MUp
MTrendDown=Mclose[1]<MTrendDown[1]? min(MDn,MTrendDown[1]) : MDn
Trend = close > TrendDown[1] ? 1: close< TrendUp[1]? -1: nz(Trend[1],1)
Tsl = Trend==1? TrendUp: TrendDown
MTrend = Mclose > MTrendDown[1] ? 1: Mclose< MTrendUp[1]? -1: nz(MTrend[1],1)
MTsl = MTrend==1? MTrendUp: MTrendDown
linecolor = Trend == 1 ? green : red
plot(Tsl, color = linecolor , style = line , linewidth = 2,title = "SuperTrend")
Mlinecolor = MTrend == 1 ? blue : orange
plot(MTsl, color = Mlinecolor , style = line , linewidth = 2,title = "Main SuperTrend")
plotshape(cross(close,Tsl) and close>Tsl , "Up Arrow", shape.triangleup,location.belowbar,green,0,0)
plotshape(cross(Tsl,close) and close<Tsl , "Down Arrow", shape.triangledown , location.abovebar, red,0,0)
up = Trend == 1 and Trend[1] == -1 and MTrend == 1
down = Trend == -1 and Trend[1] == 1 and MTrend == -1
plotarrow(up ? Trend : na, title="Up Entry Arrow", colorup=lime, maxheight=60, minheight=50, transp=0)
plotarrow(down ? Trend : na, title="Down Entry Arrow", colordown=red, maxheight=60, minheight=50, transp=0)
golong = Trend == 1 and Trend[1] == -1 and MTrend == 1 and Macd > Signal
goshort = Trend == -1 and Trend[1] == 1 and MTrend == -1 and Macd < Signal
strategy.entry("Buy", strategy.long,when=golong)
strategy.exit("Close Buy","Buy",profit=tp,loss=sl)
strategy.entry("Sell", strategy.short,when=goshort)
strategy.exit("Close Sell","Sell",profit=tp,loss=sl)