Momentum Crossover Bollinger-Band-Trendverfolgungsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-02-26 16:52:16
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Übersicht

Diese Strategie verwendet Bollinger Bands, um die Richtung der Markttrends zu bestimmen, und kombiniert Momentum-Indikatoren, um Trend-Tracking-Transaktionen umzusetzen. Das Momentum im Strategiennamen stellt die Annahme von Momentum-Indikatoren dar, Crossover stellt die Bestimmung von Multi-Doing- und Short-Selling-Signalen auf der Grundlage von Indikator-Crossovers dar, Bollinger Bands stellt die Verwendung von Bollinger Bands zur Bestimmung von Trendrichtungen dar, Trend stellt die Strategie dar, um Trends zu verfolgen, und Tracking stellt dar, dass die Strategie Trends für den Handel verfolgen kann.

Strategieprinzip

Die Strategie kann hauptsächlich in drei Teile unterteilt werden:

Beurteilen Sie die Richtung der Bollinger Bands. Die mittlere Schiene der Bollinger Bands repräsentiert den gleitenden Durchschnitt und die oberen und unteren Schienen den Volatilitätsbereich. Wenn der Preis in der Nähe der oberen Schiene ist, ist er überkauft. Wenn er in der Nähe der unteren Schiene ist, ist er überverkauft. Die Richtung der Bollinger Bands repräsentiert die Richtung des Preistrends.
Berechnen Sie die Dynamik. Diese Strategie verwendet die Hull Dynamik. Die Hull Dynamik wird aus dem schnellen gleitenden Durchschnitt abzüglich des langsamen gleitenden Durchschnitts abgeleitet. Ein positiver Wert stellt einen Aufwärtstrend dar, und ein negativer Wert stellt einen Abwärtstrend dar.
Crossover-Signal: Wenn der schnelle gleitende Durchschnitt den langsamen gleitenden Durchschnitt von unten überquert, wird ein langes Signal erzeugt.

Die Handelsregel lautet: Die Richtung der Bollinger Bands repräsentiert den Haupttrend, und der Crossover des Momentum-Indikators repräsentiert den Zeitpunkt des Markteintritts. Ein Handelssignal wird erzeugt, wenn der Momentum-Crossover mit der Richtung der Bollinger Bands übereinstimmt. Das heißt, um die Trendrichtung der Bollinger Bands zu verfolgen.

Vorteile der Strategie

Vermeiden Sie falsche Durchbrüche, indem Sie Trends und Dynamik kombinieren. Adoptieren Sie Bollinger-Bänder, um große Trends zu beurteilen, und verwenden Sie dann Dynamikindikatoren, um bestimmte Einstiegspunkte zu bestimmen, um das Formrisiko zu vermeiden, lokale Durchbrüche zu verfolgen.
Bollinger Bands bieten Stop-Loss-Punkte, die effektiver sind als einfache gleitende Durchschnitte.
Effizientere Trendverfolgung: Momentum-Indikatoren können ausreichend Leistung gewährleisten, um die Preise nach dem Markteintritt weiter in die ursprüngliche Richtung zu drängen, wodurch die Trendverfolgung reibungsloser wird.

Risiken der Strategie

Risiko einer Fehlbestimmung der Bollinger-Bänder: Bollinger-Bänder bestimmen den Trend nicht immer vollständig genau, was möglicherweise fehlerhafte Richtungssignale liefert und so die Verlustrate erhöht.
Selbst wenn Bollinger-Bänder den großen Trend korrekt widerspiegeln, können sich die Preise mittelfristig und kurzfristig umkehren, was beim Handel zu beachten ist.
Risiko einer Parameteroptimierung: Strategieparameter wie der Berechnungszyklus müssen für verschiedene Marktdaten optimiert werden, um den besten Handelseffekt zu erzielen.

Optimierungsrichtung der Strategie

Zusätzlich zu Bollinger-Bändern und Hull-Momentum können weitere Indikatoren wie MACD und KDJ hinzugefügt werden, um einen Indikator FILTER zu bilden, um die Richtigkeit der Beurteilung zu verbessern.
Adaptive Parameteroptimierung. Verbinden Sie sich mit Machine-Learning-Algorithmen, um Parameter in Echtzeit entsprechend verschiedenen Sorten und Marktumgebungen zu optimieren, um die Stabilität der Strategie zu verbessern.
Optimierung der Stop-Loss-Strategie. Optimieren Sie die Stop-Loss-Strategie, um die Sperrgewinne zu maximieren, bevor sich wichtige Trends ändern, und stoppen Sie Verluste am schnellsten, wenn sich Trends umkehren.

Zusammenfassung

Diese Strategie integriert Bollinger-Bänder zur Bestimmung von groß angelegten Trends und Hull-Impulsindikatoren zur Bestimmung bestimmter Einstiegspunkte, die Trends effektiv verfolgen. Gleichzeitig gibt es noch Raum für Verbesserungen, wie z. B. das Hinzufügen von mehr Indikatorfiltern, adaptive Parameteroptimierung, Optimierung der Stop-Loss-Strategie und so weiter, um Stabilität und Rentabilität zu verbessern.

/*backtest
start: 2024-01-26 00:00:00
end: 2024-02-25 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
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*/

//@version=4 
//                                                Hull Moving Average Crossover by SeaSide420
strategy("Hull Moving Average Crossover Strategy", overlay=true)
keh=input(title="HullMA cross",defval=10)
p=input(ohlc4)
n2ma=2*ta.wma(p,math.round(keh/2))
nma=ta.wma(p,keh)
diff=n2ma-nma
sqn=math.round(math.sqrt(keh))
n2ma1=2*ta.wma(p[1],math.round(keh/2))
nma1=ta.wma(p[1],keh)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=math.round(math.sqrt(keh))
n1=ta.wma(diff,sqn)
n2=ta.wma(diff1,sqn)
hullcross1 = n1
hullcross2 = n2
longcross1=(n1[0]-n1[3])+(n1[0]-n2[4])*100
longcross2=(n2[0]-n2[3])+(n2[0]-n1[4])*100
closelong = n1<n2 and longcross1<longcross2
if (closelong)
    strategy.close("Long")
closeshort = n1>n2 and longcross1>longcross2
if (closeshort)
    strategy.close("Short") 
longCondition = n1>n2 and longcross1>longcross2 and strategy.opentrades<1
if (longCondition)
    strategy.entry("Long",strategy.long)
shortCondition = n1<n2 and longcross1<longcross2 and strategy.opentrades<1
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short",strategy.short)
b=hullcross1>hullcross2?color.green:color.red
c=hullcross2>hullcross1?color.green:color.red
plot(ta.cross(hullcross1, hullcross2) ? hullcross1 : na,color=c, linewidth = 5, offset=3)
barcolor(longcross1 < longcross2 ? color.black : color.white)
bgcolor(longcross2 < longcross1 ? color.green : color.black, transp=85)
plotshape(ta.cross(longcross2, longcross1) ? longcross2 : na,   text="X", style=shape.labeldown, location=location.bottom)

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