Doppelte gleitende Durchschnitts-Ausbruchsstrategie


Erstellungsdatum: 2024-02-27 13:51:51 zuletzt geändert: 2024-02-27 13:51:51
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Doppelte gleitende Durchschnitts-Ausbruchsstrategie

Überblick

Die Strategie visualisiert die Preisschwankungsregionen durch Berechnung und Darstellung eines 20-Zyklus-Simple Moving Average (SMA) und eines 21-Zyklus-Index-Moving Average (EMA) und Füllung in Farbe zwischen ihnen. Sie erzeugt ein Kaufsignal, wenn der Preis einen 20-Zyklus-SMA überschreitet; sie erzeugt ein Verkaufsignal, wenn der Preis einen 21-Zyklus-EMA unterschreitet. Die Strategie hat gleichzeitig eine Stop-Loss- und Stop-Stop-Funktion.

Strategieprinzip

Die Kernidee der Dual Moving Average Breakout Strategie besteht darin, die Kreuzung zwischen einem schnellen und einem langsamen Moving Average als Kauf- und Verkaufssignal zu nutzen. Der 20-Zyklus-SMA ist relativ empfindlicher und reagiert schnell auf Preisänderungen. Der 21-Zyklus-EMA reagiert etwas nach, aber viel glatter.

Konkret, wenn der Schlusskurs den 20-Zyklus-SMA überschreitet, sind sowohl die kurzfristige als auch die langfristige Aufwärtsbewegung zu sehen, also mehr zu tun; wenn der Schlusskurs den 21-Zyklus-EMA unterbricht, sind sowohl die kurzfristige als auch die langfristige Abwärtsbewegung zu sehen, also leer zu machen. Das Ausgleichssignal ist im Gegensatz zum Einstiegssignal, wenn der Preis den 20-Zyklus-SMA unterbricht, ist der Überhang ausgeglichen, wenn der Preis den 21-Zyklus-EMA unterbricht, ist der Ausgang ausgeglichen.

Die Strategie nutzt gleichzeitig die Fülltechnik, um Farbe zwischen zwei Moving Averages zu füllen, um visuelle Indikatoren zu bilden, die zur Beurteilung der Marktentwicklung beitragen.

Strategische Vorteile

Die Strategie, den Dual Moving Average zu brechen, hat folgende Vorteile:

  1. Die Grundsätze sind einfach, leicht zu verstehen und umzusetzen.
  2. Die Beurteilung der Marktentwicklung ist durch die Doppel-Linien-Kreuzung genauer.
  3. Der visuelle Indikator zeigt intuitiv die Preisschwankungen an.
  4. Mit einem Tracking-Stop-Loss-Stopp-Funktion, die Gewinne sichern und Risiken reduzieren kann;
  5. Die Strategie ist sehr skalierbar und kann optimiert werden.

Strategisches Risiko

Die Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Das ist eine sehr schwierige Aufgabe, denn es ist sehr schwierig, das System zu kontrollieren.
  2. Die falsche Einstellung der Stop-Loss-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop-Stop kann zu Verlusten oder geringeren Gewinnen führen.
  3. Fehlende Einstellungen von Parametern (z. B. die Länge der Zyklen) beeinträchtigen die Effektivität der Strategie.
  4. Automatische Transaktionen können zu Verlusten führen.

Angesichts der genannten Risiken können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

  1. Es gibt eine Reihe von Maßnahmen, um die Eintrittsverhinderung während der Erschütterung zu erhöhen.
  2. Optimierung der Stop-Loss-Parameter und Ausgleich von Risiko-Gewinn;
  3. Testparameter für die Robustheit und Auswahl von Kennzahlen, die für den Markt geeignet sind;
  4. Man muss sich in die Situation einmischen, um zu verhindern, dass sich die Verluste weiter ausweiten.

Strategieoptimierung

Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:

  1. Filter für andere technische Indikatoren, wie Handelsvolumen, Volatilität usw., werden hinzugefügt, um falsche Durchbrüche zu vermeiden.
  2. Dynamische Optimierung von Moving Average-Parametern auf Basis von maschinellen Lernmethoden;
  3. Das Ziel ist es, die Effizienz der Entscheidungsprozesse in Verbindung mit Emotionsindikatoren und Nachrichtenseiten zu verbessern.
  4. Anpassung der Stop-Loss-Regelung an die Marktveränderungen.

Zusammenfassen

Diese Strategie beurteilt Trendänderungen in der Marktwirtschaft durch die Kreuzung von schnellen und langsamen Doppelbewegten Durchschnittswerten und trifft entsprechend Kauf- und Verkaufsentscheidungen. Die Strategie hat Vorteile wie Einfachheit, Intuition und Erreichbarkeit, aber auch gewisse Risiken. Die Risiken können durch Parameteroptimierung, Erhöhung der Filterbedingungen und künstlicher Intervention reduziert und die Strategiewirksamkeit verbessert werden.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("BMSB Breakout Strategy", shorttitle="BMSB Breakout", overlay=true)

source = close
smaLength = 20
emaLength = 21

sma = ta.sma(source, smaLength)
ema = ta.ema(source, emaLength)

outSma = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, sma)
outEma = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, ema)

smaPlot = plot(outSma, color=color.new(color.red, 0), title='20w SMA')
emaPlot = plot(outEma, color=color.new(color.green, 0), title='21w EMA')

fill(smaPlot, emaPlot, color=color.new(color.orange, 75), fillgaps=true)

// Definir condiciones para la estrategia de compra y venta
buyCondition = ta.crossover(close, outSma)
sellCondition = ta.crossunder(close, outEma)

// Entrada larga (compra) y salida corta
strategy.entry("Long", strategy.long, when=buyCondition and not na(sellCondition))
strategy.close("Short", when=buyCondition)

// Entrada corta (venta) y salida larga
strategy.entry("Short", strategy.short, when=sellCondition and not na(buyCondition))
strategy.close("Long", when=sellCondition)

// Puedes ajustar la configuración de la estrategia y los valores predeterminados según tus preferencias

plotshape(series=buyCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, title="Buy Signal")
plotshape(series=sellCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, title="Sell Signal")