Momentum Crossover Bollinger Bands Trendfolgestrategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie nutzt Brin-Band-Indikatoren, um die Richtung der Markttrends zu bestimmen, und kombiniert mit Dynamik-Indikatoren, um Trend-Tracking-Handel zu realisieren. Der Name der Strategie verwendet Dynamik-Indikatoren, die Kreuzung von Kreuzungskreuzungen, um die Richtung der Trends zu bestimmen, die Brin-Band-Kreuzung, die Trend-Tracking-Strategie, die Trend-Tracking-Strategie, die Trend-Tracking-Strategie.
Strategieprinzip
Die Strategie besteht aus drei Hauptbereichen:
Beurteilen Sie die Richtung der Bollinger Bands. Die mittlere Spur der Bollinger Bands steht für die Gleichung, die obere Spur der Bollinger Bands für die Bandbreite. Wenn der Preis nahe der oberen Spur ist, ist es ein Überkauf, wenn er nahe der unteren Spur ist, ist es ein Überverkauf.
Berechnung der Dynamik. Die Strategie wählt die Hull-Dynamik. Die Hull-Dynamik wird durch den schnellen gleitenden Durchschnitt abzüglich dem langsamen gleitenden Durchschnitt ermittelt. Positive Werte bedeuten eine steigende Tendenz, negative Werte bedeuten eine rückläufige Tendenz.
Kreuzungssignal: Mehrfachsignale werden erzeugt, wenn ein schneller Moving Average von unten durch einen langsameren Moving Average geht; Abstandssignale werden erzeugt, wenn ein schneller Moving Average von oben nach unten geht.
Die Handelsregeln lauten: Die Richtung des Brin-Bandes repräsentiert die große Tendenz, die Kreuzung der Dynamik-Indikatoren repräsentiert die Einstiegsmomente. Wenn die Dynamik-Kreuzung mit der Richtung des Brin-Bandes übereinstimmt, wird ein Handelssignal erzeugt.
Strategische Vorteile
Kombination von Trend und Dynamik, um falsche Durchbrüche zu vermeiden. Verwenden Sie die Brin-Band, um einen großen Trend zu beurteilen, und verwenden Sie die Dynamik-Indikatoren, um den spezifischen Einstiegszeitpunkt zu beurteilen, um das Formset-Risiko zu vermeiden, das durch lokale Durchbrüche verursacht wird.
Brinbands bieten einen Stop-Loss, der effektiver ist als ein einfacher Moving Average.
Die Dynamik-Indikatoren gewährleisten, dass nach dem Eintritt genügend Kraft zur Weiterführung der Preisentwicklung in die ursprüngliche Richtung vorhanden ist, und die Trendverfolgung ist leichter.
Strategisches Risiko
Die Brin-Band-Ermittlung des Ausfallrisikos. Die Brin-Band-Ermittlung ist nicht immer vollständig korrekt und kann zu einer Verlustrate führen, wenn die Richtungsignale falsch angegeben werden.
Trendwechselrisiko. Auch wenn die Brin-Bänder den Trend auf der großen Ebene korrekt widerspiegeln, kann der Preis in der mittleren und kurzfristigen Periode einen Trendwechsel aufweisen.
Optimierung der Parameterrisiken. Strategieparameter wie die Berechnungsdauer müssen für verschiedene Marktdaten optimiert werden, um optimale Handelsergebnisse zu erzielen.
Richtung der Strategieoptimierung
Zusätzlich zu Brin-Band und Hull-Dynamik können weitere Indikatoren wie MACD, KDJ und andere hinzugefügt werden, um den Indikator FILTER zu bilden und die Genauigkeit der Beurteilung zu verbessern.
Adaptive Parameter-Optimierung. Mit Hilfe von Machine Learning-Algorithmen kann die Optimierung der Parameter in Echtzeit für verschiedene Sorten und Marktumgebungen durchgeführt werden, um die Strategie zu stabilisieren.
Optimierung der Stop-Loss-Strategie. Optimierung der Stop-Loss-Strategie, um die Gewinne vor einer großen Trendwende zu maximieren und bei einer Trendwende die Gewinne zu maximieren.
Zusammenfassen
Die Strategie integriert die Brin-Band-Bewertung von Großtrends und die Hull-Dynamik-Anzeige, um die Eintrittszeit zu beurteilen. Sie ermöglicht eine effektive Verfolgung der Trends. Gleichzeitig gibt es Raum für Verbesserungen, z. B. durch die Hinzufügung von mehr Indikatoren, die sich an die Optimierung von Parametern anpassen und die Optimierung der Stop-Loss-Strategie, um die Stabilität und die Gewinnquote zu verbessern.
/*backtest
start: 2024-01-26 00:00:00
end: 2024-02-25 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@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)