Kurzfristige Handelsstrategie basierend auf dem gleitenden Durchschnitt der EMA


Erstellungsdatum: 2024-02-20 14:06:27 zuletzt geändert: 2024-02-20 14:06:27
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Kurzfristige Handelsstrategie basierend auf dem gleitenden Durchschnitt der EMA

Überblick

Die Strategie basiert auf dem EMA-Gleichgewichtskreuzprinzip und hat eine Short-Trading-Strategie entwickelt, die geeignete Short-Tradings ermöglicht, um bessere Gewinne zu erzielen, wenn der Aktienpreis sich zu einem gewissen Grad zurückbewegt.

Strategieprinzip

Die Strategie verwendet die EMA-Durchschnittslinie mit fünf verschiedenen Parametern, nämlich die 10-Tage-Linie, die 20-Tage-Linie, die 50-Tage-Linie, die 75-Tage-Linie und die 200-Tage-Linie. Die Generierung der Handelssignale erfolgt folgendermaßen:

  1. Wenn der Preis die 75-Tage-Linie überschreitet und die 50-Tage-Linie überschreitet, kann ein Kurzstrecken-Rückschlagsignal als eine bestimmte Größe des Aktienpreises betrachtet werden und als Leerlauf betrachtet werden.

  2. Nach dem Leerverkauf, wenn die 10-Tage-Linie unterhalb der 20-Tage-Linie durchbricht, bleibt der Leerlauf bestehen; wenn die 10-Tage-Linie wieder auf der 20-Tage-Linie durchbricht, wird der Leerstand gekauft und der Short-Line-Handel für diese Runde beendet.

Durch diese Trading-Logik kann man die größeren kurzfristigen Schwankungen der Aktienpreise erfassen und die Differenz zwischen den Preisen der Wertpapiere in der Umrechnungsphase ausnutzen.

Strategische Vorteile

Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass die Erzeugung von Handelssignalen einfach, klar und einfach zu implementieren ist. Handelsentscheidungen können nur durch die Kreuzung einiger beweglicher Durchschnittswerte getroffen werden. Komplexe Modelle und große Mengen an historischen Daten sind nicht erforderlich, was die Implementierung erschwert.

Darüber hinaus kann die Strategie mit einer Kombination aus mehreren EMA-Gleichlinien effektiv Marktgeräusche filtern und die Zeitpunkte für die Umkehr von mittelschweren und kurzfristigen Trends identifizieren, um so genaue Handelsentscheidungen zu treffen.

Strategisches Risiko

Das Hauptrisiko dieser Strategie besteht darin, dass die Aktienkurse in kurzer Zeit stark schwanken. Wenn die Aktienkurse unkontrolliert schnell steigen oder fallen, wird dies dazu führen, dass die Stop-Loss- oder Stop-Stop-Linie durchbrochen wird, was zu großen Verlusten führt. Darüber hinaus kann das Handelssignal zu häufig sein, wenn die falschen Parameter gewählt werden, was auch die Strategie beeinträchtigt.

Um das Risiko zu kontrollieren, sollten die Parameter der Durchschnittslinie entsprechend angepasst werden, so dass die Handelsfrequenz auf einem moderaten Niveau gehalten wird. Gleichzeitig sollten angemessene Stop-Loss-Margen festgelegt werden, um zu große Einzelschäden zu vermeiden.

Strategieoptimierung

Die Strategie optimiert vor allem die Parameteranpassung. Es können mehr Parameterkombinationen getestet werden, um die optimale Parameterkombination zu finden. Es können beispielsweise mehr Durchschnittswerte wie die 60-Tage-Linie, die 120-Tage-Linie usw. eingeführt werden, um eine reichere Handelssignalquelle zu bilden.

Optimierungen können auch in anderen Dimensionen wie Stop-Loss und Stop-Stop vorgenommen werden. Eine angemessene Lockerung der Stop-Loss-Marge kann die Wahrscheinlichkeit eines Fehlstop-Losses verringern; eine Verschärfung der Stop-Stop-Marge kann die Profitabilität verbessern. Die Anpassung dieser Parameter muss nach den Rückmeldungen ausgewählt werden.

Zusammenfassen

Die Strategie ist insgesamt relativ einfach und basiert auf einer EMA-Gleichgewichtskreuzung. Die Strategie wurde entwickelt, um eine einfache und praktikable Short-Line-Trading-Strategie zu entwickeln. Die Strategie ist signalisiert, klar und leicht umzusetzen, um die Handelschancen zu nutzen, die durch eine kurz- und mittelfristige Trendwende entstehen.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// © theswissguy

//@version=5
strategy("Jan 2024 Daily (Short)", initial_capital = 10000, overlay=true, commission_value = 1)

// use closing prices as data source throughout calcs.
ema_source = close
price = close

// set up the EMA curves.
ema10 = ta.ema(ema_source, 10)
ema20 = ta.ema(ema_source, 20)
ema50 = ta.ema(ema_source, 50)
ema75 = ta.ema(ema_source, 75)
ema200 = ta.ema(ta.ema(ema_source, 200), 35)

plot(ema10, color=color.red, title="EMA10")
plot(ema20, color=color.orange, title="EMA20")
plot(ema50, color=color.green, title="EMA50")
plot(ema75, color=color.yellow, title="EMA75")
plot(ema200, color=color.blue, title="EMA200", linewidth = 4)

// if EMA50 <= price <= EMA75 AND EMA10 < EMA20 - sell
dailySellIndicator = ta.crossover(price, ema75) and ta.crossunder(price, ema50) and ta.crossunder(ema10, ema20) 
dailyBuyIndicator = ta.crossover(ema10, ema20)

if(dailySellIndicator)
    strategy.entry("daily", strategy.short)
else if(dailyBuyIndicator)
    strategy.entry("daily", strategy.long)