Quantifizierungsstrategie für den gleitenden Durchschnitt

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-03-28 16:55:42
Tags:

Übersicht

Die Moving Average Crossover Quantitative Strategy ist eine quantitative Handelsstrategie, die Kauf- und Verkaufssignale basierend auf den Crossover-Signalen von zwei gleitenden Durchschnitten mit unterschiedlichen Perioden erzeugt. Diese Strategie verwendet einen 9-Tage- und einen 20-Tage-Simple Moving Average (SMA). Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn der kurzfristige gleitende Durchschnitt (9-Tage) über den langfristigen gleitenden Durchschnitt (20-Tage) kreuzt, und ein Verkaufssignal wird erzeugt, wenn der kurzfristige gleitende Durchschnitt unter den langfristigen gleitenden Durchschnitt kreuzt.

Strategieprinzipien

Der Kern dieser Strategie besteht darin, die Crossover-Signale gleitender Durchschnitte mit unterschiedlichen Perioden zu nutzen, um die Wendepunkte der Marktentwicklung zu erfassen.

Berechnen Sie die einfachen gleitenden Durchschnitte von 9 und 20 Tagen.
Bestimmen Sie, ob der kurzfristige gleitende Durchschnitt (9-Tage) über den langfristigen gleitenden Durchschnitt (20-Tage) kreuzt.
Bestimmen Sie, ob der aktuelle Schlusskurs größer ist als der Eröffnungskurs und größer als der 9-Tage- gleitende Durchschnitt.
Wenn sowohl crossoverCondition als auch buySignal wahr sind, wird die Kaufoperation ausgeführt und crossoverCondition auf falsch zurückgesetzt, um wiederholte Käufe zu vermeiden.
Bestimmen Sie, ob der kurzfristige gleitende Durchschnitt (9-Tage) unter dem langfristigen gleitenden Durchschnitt (20-Tage) kreuzt.
Wenn der aktuelle Schlusskurs unter dem gleitenden 9-Tage-Durchschnitt liegt, wird der Verkauf ausgeführt.

Durch die oben genannten Schritte kann die Strategie auf der ersten bullischen Kerze kaufen, nachdem der kurzfristige gleitende Durchschnitt den langfristigen gleitenden Durchschnitt überschritten hat, und auf der ersten bärischen Kerze verkaufen, nachdem der kurzfristige gleitende Durchschnitt den langfristigen gleitenden Durchschnitt überschritten hat, wodurch zeitnahe Eröffnungs- und Schließpositionen an Trendwendepunkten realisiert werden.

Analyse der Vorteile

Die Quantifizierungsstrategie für die Querschnittsabwicklung beweglichen Durchschnitts hat folgende Vorteile:

Einfache Logik: Die Strategie basiert auf den Crossover-Signalen von gleitenden Durchschnitten, mit klarer Logik und ist leicht zu verstehen und umzusetzen.
Starke Anpassungsfähigkeit: Durch die Anpassung der Periodenparameter der gleitenden Durchschnitte kann sie sich an verschiedene Märkte und Handelsinstrumente anpassen.
Trendverfolgung: Gleitende Durchschnitte können Markttrends effektiv verfolgen und ermöglichen es der Strategie, in Richtung des Haupttrends zu handeln.
Risikokontrolle: Auf der Grundlage von gleitenden Durchschnittsquerschnitten bestätigt die Strategie das Signal weiter, indem sie den aktuellen Trend der Kerze beurteilt und falsche Signale bis zu einem gewissen Grad vermeidet.

Risikoanalyse

Obwohl die quantitative Strategie des gleitenden Durchschnitts mit bestimmten Vorteilen verbunden ist, birgt sie dennoch folgende Risiken:

Verzögerung: Bei den gleitenden Durchschnitten handelt es sich um Verzögerungsindikatoren.
Unruhiger Markt: In einem unruhigen Markt können sich die kurzfristigen und langfristigen gleitenden Durchschnitte häufig kreuzen, was dazu führt, dass die Strategie mehr Handelssignale generiert und die Handelskosten erhöht.
Parameterrisiko: Unterschiedliche Marktumgebungen und Handelsinstrumente können unterschiedliche Parameter für gleitende Durchschnittszeiten erfordern.

Zur Bekämpfung der oben genannten Risiken können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Einführung anderer technischer Indikatoren oder Signalfilterbedingungen, wie Handelsvolumen und Volatilität, zur Verbesserung der Signalqualität.
Für unruhige Märkte sollten Sie Stop-Loss- oder Filtermechanismen einführen, um die Kosten durch häufigen Handel zu reduzieren.
Für verschiedene Märkte und Instrumente Parameteroptimierung und anpassungsfähige Anpassung zur Verbesserung der Robustheit der Strategie.

Optimierungsrichtlinien

Parameteroptimierung: Optimieren der Periodenparameter der gleitenden Durchschnitte, um die für den aktuellen Markt geeignetste Parameterkombination zu finden und die Strategieleistung zu verbessern.
Signalfilterung: Auf der Grundlage von gleitenden Durchschnittskreuzungen werden andere technische Indikatoren oder Bedingungen wie MACD und RSI eingeführt, um die Handelssignale sekundär zu bestätigen und die Signalzuverlässigkeit zu verbessern.
Positionsmanagement: Dynamische Anpassung der Positionsgröße anhand von Faktoren wie Markttrendstärke und Volatilität; Erhöhung der Positionsgröße, wenn der Trend stark ist, und Verringerung der Positionsgröße, wenn der Trend unklar oder die Volatilität steigt, um das Risiko-Rendite-Verhältnis zu verbessern.
Stop-Loss und Take-Profit: Einführung angemessener Stop-Loss- und Take-Profit-Mechanismen, um das Risiko eines einzelnen Handels zu kontrollieren und gleichzeitig die Gewinne laufen zu lassen, um die Strategierenditen zu verbessern.
Lang-Short-Hedging: Es sollte in Betracht gezogen werden, der Strategie Gegentrendsignale hinzuzufügen, um sowohl Long- als auch Short-Positionen gleichzeitig zu halten, um das Marktrisiko abzusichern und die Stabilität der Strategie zu verbessern.

Die oben genannten Optimierungsrichtungen können zur Verbesserung der Strategie beitragen, aber die konkrete Umsetzung muss noch an die tatsächliche Situation angepasst und getestet werden.

Zusammenfassung

Die Moving Average Crossover Quantitative Strategy ist eine einfache und effektive Trend-Folge-Strategie, die Veränderungen der Markttrends durch Crossover-Signale von gleitenden Durchschnitten mit verschiedenen Perioden erfasst. Die Strategielogik ist klar und anpassungsfähig, hat aber auch Probleme wie Verzögerungen und unsichere Marktrisiken. Durch die Einführung anderer technischer Indikatoren, die Optimierung von Parametern, die Verbesserung von Positionsmanagement und Risikokontrollmaßnahmen kann die Leistung dieser Strategie weiter verbessert werden, wodurch sie eine robustere und effektivere quantitative Handelsstrategie wird.

/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © ZeroHeroTrading

//@version=5
strategy("Simple 9/20 Crossover", overlay=true)

// Define moving averages
ma9 = ta.sma(close, 9)
ma20 = ta.sma(close, 20)

// Set persistent variable to keep track of crossover condition
var bool crossoverCondition = false

// 9 MA crosses above 20 MA
// Set crossover condition to true
if ta.crossover(ma9, ma20)
    crossoverCondition := true

// 9 MA crosses under 20 MA
// Reset crossover condition to false
if ta.crossunder(ma9, ma20)
    crossoverCondition := false   

// Set buy and sell signals
buySignal = crossoverCondition and close > open and close > ma9
sellSignal = close < ma9

// Execute trades based on signals
if (buySignal)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    // Avoid repeat entries by resetting crossover condition to false
    crossoverCondition := false

if (sellSignal)
    strategy.close("Long")

// Plot moving averages on the chart
plot(ma9, color=color.blue)
plot(ma20, color=color.red)

Mehr