
Die Strategie basiert auf dem dynamischen Indikator Rectangle Channel und dem Dual Equilibrium-Indikator, um ein vollständiges Aktienhandelssystem zu realisieren. Die Strategie verwendet zunächst die schnellen EMAs und die langsamen EMAs, um die Dual Equilibrium-Handelssignale zu erstellen. Die Strategie wird dann in Verbindung mit dem Rectangle Channel-Indikator verwendet, um die Handelssignale weiter zu verifizieren und einen genaueren Einstieg zu ermöglichen.
Berechnen Sie den Mittelwert zwischen dem 5-Tage-Schnell-EMA und dem 50-Tage-Schnell-EMA. Die schnelle EMA zeigt die jüngsten Preisänderungen an, die langsame EMA die langfristigen Trends.
Die Umwandlung der EMA in TEMA (Triple Index Moving Average) und die Nutzung der gewogenen Berechnungsmethode von TEMA erhöhen die Sensibilität der Kurve und ermöglichen eine schnellere Erfassung von Preisänderungen.
Wenn ein schnelles TEMA über ein langsames TEMA durchläuft, wird ein Kaufsignal erzeugt; wenn ein schnelles TEMA unter einem langsamen TEMA durchläuft, wird ein Verkaufsignal erzeugt. Das Prinzip der doppelten Gleichgewichtskreuzung wird häufig für quantitative Transaktionen verwendet.
Berechnen Sie die Breite des Preiskanals und bilden Sie einen Kanalbereich. Nur wenn der Preis den Kanal durchbricht, wird ein Handelssignal in Betracht gezogen. Dies kann falsche Signale filtern und den Beginn eines echten Trends bestätigen.
Der SAR-Indikator beurteilt die Richtung des Gesamttrends und kann mit einer Kombination aus bi-linearer Handelssignal verwendet werden, um unnötige Umkehrungen zu vermeiden.
Die Kombination von Gleichgewichtskreuzungen und Kanalbrechern ermöglicht eine effektive Identifizierung des Trendbeginns und filtert die Geräusche, um die Kauf- und Verkaufssignale genauer und zuverlässiger zu machen.
Die TEMA-Kurve ist empfindlicher als die EMA-Kurve und kann die Preisänderungen schneller erfassen.
Die Verwendung von mehreren Indicator-Kombinationen ermöglicht die Schaffung von Verifikationsmechanismen zwischen den Indikatoren, um die Einschränkungen eines einzelnen Indikators zu vermeiden und die Strategie umfassender und robuster zu machen.
Strategieparameter sind flexibel eingestellt, EMA-Zyklen, Kanalbreite usw. können an die Marktlage angepasst und optimiert werden.
Die Wahrscheinlichkeit, dass die Aktienkurse in kurzer Zeit stark schwanken, kann zu Stop-Losses führen.
Die Aktienpreislücke, die durch die unerwarteten Ereignisse entstanden ist, hat dazu geführt, dass die Aktien nicht zu den erwarteten Preisen gehandelt haben.
Bei einer doppelten Gleichschaltung ist das Auftreten von Falschsignalen nicht vollständig vermieden, und es gibt immer noch eine gewisse Fehleinschätzung.
Die falsche Einstellung der Parameter kann zu zu häufigen oder verzögerten Handelssignalen führen.
Es können weitere Indikatoren wie KD, MACD usw. verwendet werden, um eine umfassende und zuverlässige Strategie zu verifizieren.
Es ist möglich, dynamische Zyklen einzurichten, die EMA und die Kanalparameter an die Marktfluktuation anpassen, um die Strategie flexibler zu machen.
Es können maschinelle Lernmodelle erstellt werden, um große Mengen an historischen Daten zu trainieren, die Parameter-Einstellungen automatisch zu optimieren und die menschliche Intervention zu reduzieren.
Es ist möglich, die Stimmung in den Märkten in Verbindung mit Textanalyse und Pressementalität zu beurteilen, um unnötige Geschäfte bei wichtigen Nachrichten zu vermeiden.
Diese Strategie kann durch die schnelle und langsame Kreuzung der TEMA-Evenline ein Handelssignal erzeugen und dann in Kombination mit dem Preiskanal und dem SAR-Indikator überprüft werden, um den Beginn eines Aktienpreistrends effektiv zu erkennen und in einer vernünftigen Position zu kaufen und zu verkaufen. Eine Kombination aus mehreren Indikatoren, die sich gegenseitig überprüfen, kann die Reliabilität des Signals verbessern.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("TEMA_System_SAR", overlay=true)
//Collect inputs parameters
fastEmaPeriod = input(5, minval=1, title="Fast TEMA Period")
slowEmaPeriod = input(50, minval=1, title="Slow TEMA Periods")
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay = input(defval = 4, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear = input(defval = 2010, title = "From Year", minval = 2000)
ToMonth = input(defval = 1, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay = input(defval = 1, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2000)
// === FUNCTION EXAMPLE ===
start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 09, 15) // backtest start window
finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 15, 30) // backtest finish window
window() => true
fastEma = ema(close, fastEmaPeriod)
slowEma = ema(close, slowEmaPeriod)
//convert EMA into TEMA
ema1 = ema(close, fastEmaPeriod)
ema2 = ema(ema1, fastEmaPeriod)
ema3 = ema(ema2, fastEmaPeriod)
fastTEMA = 3 * (ema1 - ema2) + ema3
// convert EMA into TEMA
ema4 = ema(close, fastEmaPeriod)
ema5 = ema(ema1, fastEmaPeriod)
ema6 = ema(ema2, fastEmaPeriod)
slowTEMA = 3 * (ema4 - ema5) + ema6
buy = close > fastTEMA
sell = close < fastTEMA
plot(fastTEMA, title = 'fast TEMA', linewidth=2, color=white)
plot(slowTEMA, title = 'slow TEMA', linewidth=2, color=yellow)
strategy.entry("long",strategy.long, when = window() and buy)
strategy.entry("short", strategy.short, when = window() and sell)