Strategie zur Umkehrung des gleitenden Durchschnitts
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie ist eine Querschnitt-Meanline-Umkehrstrategie, die auf einfachen Moving Averages basiert. Sie verwendet einfache Moving Averages mit einer Länge von 1 und einer Länge von 5.
Strategieprinzip
Diese Strategie berechnet den 1-Tage-Simple Moving Average sma1 und den 5-Tage-Simple Moving Average sma5 für den Close-Preis, indem sie den Sma5 auf Sma1 auflädt und den Sma5 auf Sma1 auflädt. Der Stop-Loss nach dem Opt-In ist 5 US-Dollar unter dem Einstiegspreis und der Stop-Loss ist 150 US-Dollar über dem Einstiegspreis; der Stop-Loss nach dem Abschluss ist 5 US-Dollar über dem Einstiegspreis und der Stop-Loss ist 150 US-Dollar unter dem Einstiegspreis.
Analyse der Stärken
- Verwenden Sie die doppelte Gleichung, um die Richtung des Markttrends zu bestimmen, um den Stop-Loss zu vermeiden und den Eintritt sofort rückgängig zu machen
- Die Moving Average-Parameter sind einfach und vernünftig, die Rückmessung ist gut.
- Die Stop-Loss-Marge ist geringer und kann auf bestimmte Marktschwankungen reagieren.
- Das ist eine sehr gute Idee, aber es ist nicht die richtige Lösung.
Risikoanalyse
- Die Strategie der doppelten Gleichgewichtslinie ist leicht zu ersetzen und hat eine hohe Stop-Loss-Wahrscheinlichkeit bei Marktschwankungen.
- Es ist unmöglich, Trends effektiv zu verfolgen, und es gibt nur begrenzte Möglichkeiten, die langfristige Gewinne zu erzielen.
- Parameteroptimierungsmöglichkeiten sind begrenzt und leicht zu optimieren
- Die Parameter müssen für verschiedene Sorten angepasst werden.
Optimierung:
- Hinzufügen von Filtern für andere Indikatoren, um falsche Signale zu vermeiden
- Dynamische Anpassung der Stop-Loss-Wertung
- Optimierung der Moving Average Parameter
- In Kombination mit Volatilitätsindikatoren, um die Größe der Positionen zu kontrollieren
Zusammenfassen
Diese Strategie ist eine einfache, zweigleisige Strategie, die sich durch einfache Bedienung und einfache Umsetzung auszeichnet und die Strategieideen schnell verifizieren kann. Die Tragfähigkeit und der Gewinnraum sind jedoch begrenzt und die Parameter und Filterbedingungen müssen optimiert werden, um sie an mehr Marktumgebungen anzupassen. Als erste quantifizierte Strategie für Anfänger enthält sie die grundlegenden Bestandteile, die als einfacher Rahmen für iterative Verbesserungen verwendet werden können.
/*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)