Bitcoin-Scalping-Strategie basierend auf gleitenden Durchschnittskreuzungen und Candlestick-Mustern
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie ist eine Bitcoin-Scalping-Strategie, die auf einem 5-Minuten-Zeitraum basiert. Sie nutzt die Kreuzung von 9- und 15-Zyklen-Moving Averages sowie die K-Line-Form als Handelssignal. Insbesondere erzeugt sie ein Kaufsignal, wenn der schnelle Moving Average aufwärts durch den langsamen Moving Average geht und der K-Line einen Kopf oder eine reine Sonnenlinie bildet.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet zwei unterschiedliche Perioden, um Trends zu ermitteln. Der 9-Zyklus-Moving Average ist empfindlicher und kann kurzfristige Trends erfassen. Der 15-Zyklus-Moving Average ist stabiler und filtert einige Geräusche aus. Wenn ein schnellerer Moving Average einen langsameren Moving Average nach oben durchquert, wird ein kurzfristiger Trend zu einem Aufwärtstrend umgewandelt.
Zusätzlich wird die Strategie auch mit K-Linien-Formen gefiltert. Ein Kaufsignal wird nur erzeugt, wenn starke K-Linien, wie z. B. Bars oder reine Sonnenstrahlen, gebildet werden. Dies verhindert, dass ein falsches Handelssignal bei der Berechnung erzeugt wird.
Die spezifischen Handelssignale und Regeln sind wie folgt:
Wenn ein 15-Perioden-Moving Average über einem 9-Perioden-Moving Average hinwegt und der Winkel des 15-Perioden-Moving Averages größer als 30 Grad ist, wird der kurzfristige Trend zu einem Aufwärtstrend umgestellt.
Wenn die K-Linie als Kopf oder als reine Sonnenstraße dargestellt wird, was eine starke Aufwärtsbewegung anzeigt, wird ein Kaufsignal erzeugt.
Wenn der 9-Perioden-Moving-Average unter dem 15-Perioden-Moving-Average durchbricht, wird der kurzfristige Trend in einen Abwärtstrend umgewandelt, wodurch ein Verkaufssignal erzeugt wird, ohne dass eine K-Linienform beurteilt werden muss.
Nach dem Eintritt wird ein Stop-Loss von 0,5% und ein Stop-Loss von 0,5% festgelegt.
Analyse der Stärken
Die Strategie hat folgende Vorteile:
Der Rückzug ist klein, der Gewinn stabil. Als Scalping-Strategie wurde ein kleiner Stop-Loss-Margin eingerichtet, die Einzelschäden sind begrenzt und es wird nicht stark zurückgezogen, auch wenn der Markt rückläufig ist.
Das Signal ist deutlicher. Die Kreuzung des Moving Averages in Verbindung mit der K-Linienform identifiziert Trendwendepunkte und verhindert unwirksame Durchbrüche.
Einfache Autohandelsprozesse. Strategische Signalregeln sind klar, die Parameter sind einfach anzupassen und sind für den algorithmischen Handel geeignet.
Als digitale Währung ist Bitcoin sehr volatil, kurzfristige Anpassungen sind häufig, und diese Strategie kann kurzfristige Handelsmöglichkeiten erfassen.
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch einige Risiken:
Bitcoin-Handeln ist sehr zweiseitig, die Stop-Loss-Triggerung ist sehr wahrscheinlich, und die Stop-Loss-Triggerung kann zu Verlusten führen.
Die Parameter-Einstellungen müssen ständig optimiert werden. Die Moving-Average-Parameter und die Stop-Loss-Stopp-Einstellungen müssen an den Markt angepasst werden, sonst wird die Wirkung reduziert.
Die Effektivität hängt von der Tendenz ab. In einer konsolidierten Situation kann diese Strategie zu häufigen Geschäften mit geringen Verlusten führen.
Die entsprechenden Lösungen sind wie folgt:
Erhöhung der Einzelbestellungen, um die Gewinn- und Verlustquote zu gewährleisten;
Das ist eine sehr wichtige Aufgabe, die sich in den kommenden Jahren ergeben wird.
Identifizieren Sie die Situation und vermeiden Sie ungültige Geschäfte bei der Berechnung.
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann auch in folgenden Richtungen optimiert werden:
Erhöhung der Anpassungsmechanismen für die Stop-Loss-Stopp-Regelung, beispielsweise die Realzeit-Anpassung der Stop-Loss-Regelung für die Verfolgung von Moving Averages, die dynamische Änderung der Zielgewinnspanne usw.;
In Kombination mit anderen Indikatoren filtern Sie Signale. Der RSI beurteilt beispielsweise Überkauf und Überverkauf, erhöhte Transaktionsmengen usw.
Verschiedene Arten von Verträgen zu testen. Die Strategie wird für Scalping-Transaktionen in Arten wie Rohöl, Aktienindex-Futures eingesetzt.
Parameteroptimierung und Rückmessoptimierung zur Bestimmung der optimalen Parameter.
Zusammenfassen
Insgesamt ist die Strategie eine wirksame Bitcoin-Scalping-Strategie. Sie ist einfach und leicht umzusetzen und ist sehr konfigurierbar. Durch ständige Optimierung und Anpassung können stabile Scalping-Handelserträge erzielt werden. Aber es ist auch notwendig, Risiken zu wachen, die Stop-Loss- und Positionspositionen vernünftigerweise zu kontrollieren. Darüber hinaus kann die Strategie entsprechend der Markt- und eigenen Situation optimiert werden, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
/*backtest
start: 2024-01-29 00:00:00
end: 2024-02-28 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Moving Average Crossover Strategy with Candlestick Patterns", overlay=true)
// Define input parameters
fast_length = input(9, "Fast MA Length")
slow_length = input(15, "Slow MA Length")
stop_loss_percent = input(0.5, "Stop Loss (%)")
target_percent = input(0.5, "Target (%)")
angle_threshold = input(30, "Angle Threshold (degrees)")
// Calculate moving averages
fast_ma = sma(close, fast_length)
slow_ma = sma(close, slow_length)
// Define candlestick patterns
is_pin_bar() =>
pin_bar = abs(open - close) > 2 * abs(open[1] - close[1])
high_tail = max(open, close) - high > abs(open - close) * 1.5
low_tail = low - min(open, close) > abs(open - close) * 1.5
pin_bar and high_tail and low_tail
is_marubozu() =>
marubozu = abs(open - close) > abs(open[1] - close[1]) * 0.75
no_upper_shadow = high == max(open, close)
no_lower_shadow = low == min(open, close)
marubozu and no_upper_shadow and no_lower_shadow
is_full_body() =>
full_body = abs(open - close) > abs(open[1] - close[1]) * 0.95
full_body
// Plot moving averages
plot(fast_ma, color=color.blue, title="Fast MA")
plot(slow_ma, color=color.red, title="Slow MA")
// Calculate angle of slow moving average
ma_angle = abs(180 * (atan(slow_ma[1] - slow_ma) / 3.14159))
// Generate buy/sell signals based on angle condition and candlestick patterns
buy_signal = crossover(fast_ma, slow_ma) and ma_angle >= angle_threshold and (is_pin_bar() or is_marubozu() or is_full_body())
sell_signal = crossunder(fast_ma, slow_ma)
// Calculate stop-loss and target levels
stop_loss_level = close * (1 - stop_loss_percent / 100)
target_level = close * (1 + target_percent / 100)
// Execute trades based on signals with stop-loss and target
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_signal)
strategy.exit("Exit", "Buy", stop=stop_loss_level, limit=target_level)
// Plot buy/sell signals on chart (optional)
plotshape(series=buy_signal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=sell_signal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)
// Plot angle line
hline(angle_threshold, "Angle Threshold", color=color.black, linestyle=hline.style_dashed)