
Eine Trendverfolgungsstrategie ist eine Trendverfolgungsstrategie, bei der der Moving Average als Marktfilter eingesetzt wird, um Positionen zu erstellen, wenn ein Umkehrsignal in den Aktienkursen auftritt, um einen niedrigen Kauf zu erzielen, einen hohen Verkauf zu erzielen und den Trend nach der Umkehr des Aktienpreises zu verfolgen, um einen Überschuss zu erzielen.
Die Kernlogik der Strategie ist: Eintritt von Positionen, wenn der Schlusskurs unter dem Tief von vor N Tagen liegt; Ausgleich von Positionen, wenn der Schlusskurs über dem Hoch von vor N Tagen liegt. Gleichzeitig wird der 200-Tage-Simple Moving Average als Marktfilter verwendet, um Positionen nur zu erstellen, wenn der Preis über dem 200-Tage-Moving Average liegt.
Die Strategie basiert auf der Theorie des Preiswechsels, dass der Trend der Aktienpreise wiederholt Höhen und Tiefen aufweist. Wenn der Preis die Tiefen, die vor N Tagen gebildet wurden, überschreitet, ist es an der Zeit, eine Mehrpositionsposition aufzubauen. Wenn der Preis die Höhen vor N Tagen überschreitet, ist es an der Zeit, die Position zu beenden.
Die Strategie umfasst folgende Kernmodule:
Die Verwendung eines 200-Tage-Simplen Moving Averages als Indikator für die Marktentwicklung. Positionen sind nur dann erlaubt, wenn der Aktienkurs über 200 liegt. Dies verhindert die Einrichtung von Short-Positionen in einem Bullenmarkt oder der Einrichtung von Mehrpositionen in einem Bärenmarkt.
Beurteilungslogik: Schlusskurs < der niedrigste Kurs vor N Tagen
Der Schlusskurs liegt unter dem Tiefstwert von N Tagen zuvor (default 5 Tage) und zeigt einen Absturz, der ein Kaufsignal auslöst.
Urteilslogik: Abschlusspreis > Höchstpreis vor N Tagen
Der Schlusskurs ist höher als der Höchstwert von N Tage zuvor (die Standardzeit beträgt 5 Tage), was bedeutet, dass die Aktienumkehr beendet ist und ein Stoppsignal ausgelöst wird.
Ein Stop-Loss von 5% ab dem Startpreis ist notwendig, um zu hohe Verluste zu vermeiden.
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Die Strategie birgt auch einige Risiken:
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Die Umkehr-Tracking-Strategie kombiniert mit einem Moving Average-Indikator, der nach der Feststellung des Marktumfelds durch die Umkehrtheorie zum Kaufzeitpunkt auswählt. Der Stop-Stop-Loss-Mechanismus kontrolliert das Risiko, um einen niedrigen Kauf zu erzielen und einen Überschuss zu erzielen. Die Strategie kann durch Optimierung der Parameter, Hinzufügen von Hilfsfiltern usw. verbessert werden, um bessere Gewinne in Trends zu erzielen.
/*backtest
start: 2024-01-06 00:00:00
end: 2024-02-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// @version=4
// © HermanBrummer
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// BUYS WHEN THE CLOSE IS SMALLER THAN THE LOW OF 5 DAYS AGO
// SELLS WHEN THE CLOSE IS HIGHER THEN THE HIGH OF 5 DAYS AGO
// USES A 200 MOVING AVERGE AS A FILTER, AND DOESN'T TAKE TRADES IF THE MARKET IS BELOW IT'S 200 MA
// USES A 5% STOP LOSS FROM ENTRIES
strategy("REVERSALS", overlay=true)
StopLoss = input(.95, step=0.01)
HowManyBars = input( 5 )
/// EXITS
if close > sma(high,HowManyBars)[1]
strategy.close_all()
/// ENTRIES
MarketFilter = sma(close, 200)
F1 = close < sma(low,HowManyBars)[1]
F2 = close > MarketFilter
plot(MarketFilter, "MarketFilter", color.yellow)
strategy.entry("Long", true, 1, when=F1 and F2)
/// STOP LOSS
StopLossLine = strategy.position_avg_price * StopLoss
plot(StopLossLine, "StopLossLine", #FF0000)
strategy.exit("Exit", stop=StopLossLine)