Strategie zur Umkehrung des gleitenden Durchschnitts

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-02-20 13:59:46
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Übersicht

Dies ist eine Umkehrstrategie, die auf einfachen gleitenden Durchschnitten basiert. Sie verwendet einfache gleitende Durchschnitte von 1 Tag und 5 Tagen. Wenn die kürzere SMA über die längere SMA überschreitet, geht sie lang. Wenn die kürzere SMA unter die längere SMA überschreitet, geht sie kurz. Es ist eine typische Trendstrategie.

Strategie Logik

Die Strategie berechnet den 1-Tage-SMA (sma1) und den 5-Tage-SMA (sma5) des Schlusskurses. Wenn sma1 über sma5 geht, tritt es in eine Long-Position ein. Wenn sma1 unter sma5 geht, tritt es in eine Short-Position ein. Nach Eröffnung einer Long-Position wird der Stop-Loss auf 5 USD unter dem Einstiegspreis und der Take-Profit auf 150 USD oben festgelegt. Für Short-Positionen beträgt der Stop-Loss 5 USD über dem Einstieg und der Take-Profit 150 USD unten.

Analyse der Vorteile

Verwendung von doppelten SMAs zur Bestimmung der Marktentwicklung, Vermeidung von Verlustgeschäften nach Stop Loss
SMA-Parameter einfach und vernünftig, gute Rückprüfungsergebnisse
Kleiner Stop-Loss, um bestimmten Kursschwankungen standzuhalten
Große Gewinnziele, um genug Geld zu verdienen.

Risikoanalyse

Double SMAs sind anfällig für Whipsaws, hohe Wahrscheinlichkeit von Stop Loss bei Schwankungen
Schwierig, Trendbewegungen zu erfassen, begrenzter Gewinn für langfristige Trades
Begrenzter Optimierungsraum, leicht zu überfüllen
Parameter müssen für verschiedene Handelsinstrumente angepasst werden

Verbesserungsrichtlinien

Weitere Filter hinzufügen, um falsche Signale zu vermeiden
Dynamische Stop-Loss- und Take-Profit-Verfahren
Optimierung der SMA-Parameter
Kombination von Volatilitätsindex und Positionsaufteilung

Schlussfolgerung

Diese einfache Doppel-SMA-Strategie ist leicht zu verstehen und umzusetzen, um die Strategie schnell zu verifizieren. Aber sie hat eine begrenzte Risikotoleranz und ein begrenztes Gewinnpotenzial. Weitere Optimierungen in Parametern und Filtern sind erforderlich, um mehr Marktbedingungen anzupassen. Als Starter-Quant-Strategie enthält sie grundlegende Bausteine für iterative Verbesserungen.

/*backtest
start: 2023-02-19 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 2d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Valeria 181 Bot Strategy Mejorado 2.21", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
 
var float lastLongOrderPrice = na
var float lastShortOrderPrice = na

longCondition = ta.crossover(ta.sma(close, 1), ta.sma(close, 5))
if (longCondition)
    strategy.entry("Long Entry", strategy.long)  // Enter long

shortCondition = ta.crossunder(ta.sma(close, 1), ta.sma(close, 5))
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short Entry", strategy.short)  // Enter short

if (longCondition)
    lastLongOrderPrice := close

if (shortCondition)
    lastShortOrderPrice := close

// Calculate stop loss and take profit based on the last executed order's price
stopLossLong = lastLongOrderPrice - 5  // 10 USDT lower than the last long order price
takeProfitLong = lastLongOrderPrice + 151  // 100 USDT higher than the last long order price
stopLossShort = lastShortOrderPrice + 5  // 10 USDT higher than the last short order price
takeProfitShort = lastShortOrderPrice - 150  // 100 USDT lower than the last short order price

// Apply stop loss and take profit to long positions
strategy.exit("Long Exit", from_entry="Long Entry", stop=stopLossLong, limit=takeProfitLong)

// Apply stop loss and take profit to short positions
strategy.exit("Short Exit", from_entry="Short Entry", stop=stopLossShort, limit=takeProfitShort)

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