Trendfolgestrategien basierend auf gleitenden Durchschnittskreuzungen
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie basiert auf dem Gold- und Quadrat-Dead-Fork-Prinzip des Moving Averages. Durch die Berechnung der Überschneidung der schnellen (kurzfristige Moving Average) und der langsamen (langfristige Moving Average) Linie wird ein Markttrend ermittelt und ein Trendverfolgung ermöglicht. Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn die schnelle Linie von unten nach oben die langsame Linie durchbricht; ein Verkaufssignal wird erzeugt, wenn die schnelle Linie von oben nach unten die langsame Linie durchbricht.
Strategieprinzip
Die Strategie basiert hauptsächlich auf dem Gleichgewicht-Kreuzungsprinzip. Die Schnelllinie ist auf 50 Tage und die Langlebigkeit auf 200 Tage eingestellt. Der Schlusskursdurchschnitt der letzten 50 Tage und 200 Tage wird als Schnelllinie und Langlebigkeit berechnet. Wenn die Schnelllinie von unten die Langlebigkeit durchbricht, wird dies als ein Aufwärtstrend für die Aktienpreise beurteilt, was ein Kaufsignal erzeugt.
Die Sensitivität der Strategie kann durch die Einstellung einer Kombination aus schnellen und langsamen Linien mit verschiedenen Parametern angepasst werden. Je kleiner die Schnellen-Parameter sind, desto schneller wird ein Trend ermittelt, aber es kann mehr Falschsignale erzeugen. Je größer die langsamen Linien-Parameter sind, desto besser wird ein Trend ermittelt, aber es wird ein langsamer Trend ermittelt.
Analyse der Stärken
- Die Verwendung von Moving Average Crossing Principle, um die Marktentwicklung und die Trendwendepunkte effektiv zu beurteilen, und die automatische Verfolgung von Trends
- Die schnelle und langsame Linienparameter sind vernünftig eingestellt und sind sowohl empfindlich als auch geräuscharm, um die Markttrends besser zu beurteilen
- Strategie ist einfach zu verstehen, logisch klar, die Parameter sind flexibel und leicht zu implementieren und zu optimieren
- Streng steuerbare Stop-Loss-Punkte, die zur Risikokontrolle beitragen
Risikoanalyse
- Moving-Average-Strategien können zu einer größeren Anzahl von Umkehr- oder Falschsignalen führen, die durch zusätzliche Filterung anderer Indikatoren ersetzt werden müssen.
- Bei Turbulenzen können falsche Handelssignale erzeugt werden, die Häufigkeit der Schwankungen bestimmter Aktien zu bewerten.
- Die Einstellung von Stop-Loss-Punkten erfordert die Berücksichtigung der Eigenschaften der einzelnen Aktien. Zu strikt kann die Kosten erhöhen, zu locker kann die Verluste erhöhen
Optimierungsrichtung
- In Kombination mit anderen technischen Indikatoren wie MACD, KD usw. Filtert falsche Signale
- Moving-Average-Parameter basierend auf den Eigenschaften der einzelnen Aktien und der Schwankungsfrequenz
- Anpassung der Stop-Loss-Distanz für hochflüchtige Aktien
- Optimierungsstrategien für verschiedene Parameterkombinationen testen
- Erhöhung der Regeln für die Eröffnung und Aufnahme von Positionen
Zusammenfassen
Die Strategie nutzt das Gleichgewichtskreuzungsprinzip, um die Richtung der Markttrends automatisch zu bestimmen und die Bewegung zu verfolgen, um die wichtigsten Trends effektiv zu erfassen. Die Sensitivität der Strategie wird durch die Einstellung von Parametern für die schnelle und langsame Gleichgewichtung der Strategie gesteuert und die Strategie wird durch die Unterstützung anderer Indikatoren-Filtersignale stabil und wirksam ausgewogen. Die Strategie eignet sich für mittlere und lange Linienoperationen, wobei Parameter entsprechend den Merkmalen der Aktien und der Geschäftsbedingungen angepasst und die Eintritts- und Stop-Loss-Regeln optimiert werden können, um bessere Handelswirkung zu erzielen.
/*backtest
start: 2023-02-16 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Gleitend Strategie", overlay=true)
// Einstellungen für die gleitenden Durchschnitte
short_MA_length = input(50, title="Kürzerer MA Länge")
long_MA_length = input(200, title="Längerer MA Länge")
// Berechnung der gleitenden Durchschnitte
short_MA = ta.sma(close, short_MA_length)
long_MA = ta.sma(close, long_MA_length)
// Kaufsignal: Kürzerer MA über Längerer MA
buy_signal = ta.crossover(short_MA, long_MA)
// Verkaufssignal: Kürzerer MA unter Längerer MA
sell_signal = ta.crossunder(short_MA, long_MA)
// Stop Loss und Take Profit Ebenen
stop_loss = strategy.position_avg_price * 0.985
take_profit = strategy.position_avg_price * 1.02
// Trading-Logik
if (buy_signal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
if (sell_signal)
strategy.close("Buy")
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Buy", stop=stop_loss, limit=take_profit)
// Bedingungen für Short-Positionen
if (sell_signal)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", "Sell", stop=stop_loss, limit=take_profit)
// Plot der gleitenden Durchschnitte
plot(short_MA, color=color.blue, title="Kürzerer MA")
plot(long_MA, color=color.red, title="Längerer MA")