Momentum Breakout Adaptives gleitendes Durchschnitts-Crossover-System


Erstellungsdatum: 2024-02-20 15:43:46 zuletzt geändert: 2024-02-20 15:43:46
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Momentum Breakout Adaptives gleitendes Durchschnitts-Crossover-System

1. Übersicht

Der Kern dieser Strategie ist der Einsatz von Adaptive-Gleichgewichts- und Dynamik-Indikatoren für den Durchbruch. Zuerst wird die Strategie mit dem Heat-Sun-Wert-Durchschnittspreis und dem Drei-Paar-Schleifen-Bewegungs-Durchschnittswert verwendet, um eine Adaptive-Gleichgewichts-Linie zu erstellen. Dann wird die Signalbeurteilung des Durchbruchs in Kombination mit dem Momentum-Indikator verwendet, um eine Handelsentscheidung zu treffen.

2. Strategieprinzipien

Die Strategie besteht aus drei Teilen:

  1. Konstruktion von Adaptive-Gleichgewichtslinien. Die Strategie nutzt die Heidelberg-Präsenz und drei doppelte gleitende Durchschnitte, um drei Adaptive-Gleichgewichtslinien zu erstellen. Diese können schnell auf Preisänderungen reagieren.

  2. Die Strategie verwendet die Differenz zwischen den drei Paaren der gleitenden gleitenden Durchschnitte der Preise als Dynamikindikator. Dieser Indikator kann die Veränderungen der Preisentwicklung hervorheben.

  3. Die Kreuzung der mittleren Linie als Handelssignal. Es wird ein Kaufsignal erzeugt, wenn die schnelle mittlere Linie die langsame mittlere Linie überschreitet. Es wird ein Verkaufssignal erzeugt, wenn die schnelle mittlere Linie die langsame mittlere Linie unterhalb der schnellen mittleren Linie überschreitet.

3. Strategische Vorteile

Diese Strategie, kombiniert mit einer Adaptive Average Line und einem Dynamometer, ermöglicht die schnelle Erfassung von Preisveränderungen und erzeugt Handelssignale.

  1. Die Verwendung von Heilongjiang Sonnenlichtpreisen zur Erstellung einer adaptiven Gleichung, um schneller auf Preisänderungen reagieren zu können.
  2. Drei doppelte Gleitende Moving Averages können die Preisdaten effizient glätten und die Ausnahmedaten verarbeiten.
  3. Der Dynamik-Indikator identifiziert klar die Veränderung der Preistrends.
  4. Die Kreuzung der Gleichung erzeugt ein klares Handelssignal.
  5. Die Einstellungen der Strategieparameter sind flexibel und anpassungsfähig.

4. Risiken und Gegenmaßnahmen

  1. Bei starken Preisschwankungen kann es zu Fehlsignalungen kommen. Die Parameter können entsprechend angepasst werden, um das Signal zu filtern.
  2. Die Strategie funktioniert besser in den Mehrköpermärkten. In den Leerköpermärkten ist die Stop-Loss-Schutzfinanzierung.

5. Optimierung der Gedanken

  1. Es ist möglich, mehr Arten von Moving Averages zu testen, um bessere Parameter zu finden.
  2. Zusätzliche Filterbedingungen können hinzugefügt werden, um falsche Signale zu vermeiden.
  3. Die Parameter können optimiert werden, um die Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Märkte anzupassen.

VI. Fazit

Die Strategie integriert die Anpassung der Durchschnittslinie und der Dynamik, reagiert schnell auf Preisänderungen und erzeugt ein schlichtes und effizientes Handelssignal. Durch die Anpassung der Parameter kann die Strategie flexibel an verschiedene Marktbedingungen angepasst werden. Dies ist eine sehr praktische Durchbruchshandelsstrategie.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2024-01-20 00:00:00
end: 2024-02-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("YASIN Crossover Strategy", overlay=true)

EMAlength = input(55, 'EMA LENGTH?')

src = ohlc4
var float haOpen = na
haOpen := na(haOpen[1]) ? src : (src + haOpen[1]) / 2
haC = (ohlc4 + haOpen + ta.highest(high, 1) + ta.lowest(low, 1)) / 4
EMA1 = ta.ema(haC, EMAlength)
EMA2 = ta.ema(EMA1, EMAlength)
EMA3 = ta.ema(EMA2, EMAlength)
TMA1 = 3 * EMA1 - 3 * EMA2 + EMA3
EMA4 = ta.ema(TMA1, EMAlength)
EMA5 = ta.ema(EMA4, EMAlength)
EMA6 = ta.ema(EMA5, EMAlength)
TMA2 = 3 * EMA4 - 3 * EMA5 + EMA6
IPEK = TMA1 - TMA2
YASIN = TMA1 + IPEK
EMA7 = ta.ema(hlc3, EMAlength)
EMA8 = ta.ema(EMA7, EMAlength)
EMA9 = ta.ema(EMA8, EMAlength)
TMA3 = 3 * EMA7 - 3 * EMA8 + EMA9
EMA10 = ta.ema(TMA3, EMAlength)
EMA11 = ta.ema(EMA10, EMAlength)
EMA12 = ta.ema(EMA11, EMAlength)
TMA4 = 3 * EMA10 - 3 * EMA11 + EMA12
IPEK1 = TMA3 - TMA4
YASIN1 = TMA3 + IPEK1
t1 = time(timeframe.period, "0020-0030")


// بررسی شرایط سیگنال خرید و فروش
buyCondition = YASIN1 > YASIN and YASIN1[1] <= YASIN[1]
sellCondition = YASIN1 < YASIN and YASIN1[1] >= YASIN[1]

// اعمال سیگنال خرید و فروش
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = buyCondition)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = sellCondition)