ChaoZhang
Überblick
Die Strategie ist ein Trend-Tracking-System, basierend auf einer doppelten Gleichgewicht-Kreuzung, um Markttrends durch die Kreuzung von kurz- und langfristigen Moving Averages zu erfassen und das Handelsrisiko mit einem Risiko-Gewinn-Verhältnis von 1:3 zu verwalten. Die Strategie verwendet feste Stop-Loss- und Gewinnziele und kombiniert mit einem Moving-Loss-Mechanismus, um Gewinne zu schützen.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet den 74-Zyklus-Kurz- und den 70-Zyklus-Lang-SMA als Hauptindikator. Wenn der Kurz- und der Lang-Zyklus-Moving Average den langfristigen Durchschnitt aufwärts überschreitet, wird ein Multi-Signal erzeugt. Wenn der Kurz- und der Lang-Zyklus-Moving Average nach unten überschreitet, wird ein Shutdown-Signal erzeugt.
Strategische Vorteile
- Perfekte Risikomanagement: Ein fester Risiko-Gewinn-Verhältnis von 1:3 hilft bei langfristigen Geschäften, stabile Gewinne zu erzielen
- Signalklarheit: Die Verwendung der klassischen Linear-Crossing-Strategie ermöglicht ein klares, leicht zu verstehendes und ausführbares Handelssignal
- Hohe Automatisierungsstufe: umfasst vollständige Einstiegs- und Ausstiegslogik ohne menschliche Intervention
- Mobile Stop Loss Protection: Durch die mobile Stop-Loss-Mechanismen kann der realisierte Gewinn effektiv gesperrt werden
- Strenge Positionskontrolle: Festlegen der Positionsgröße und Vermeidung von Überrisiken
Strategisches Risiko
- Durchschnittsverzögerung: Der Moving Average ist ein Verzögerungsindikator und kann in schnell schwankenden Märkten zu Verzögerungssignalen führen
- Falschsignale können häufig in schwankenden Märkten erzeugt werden, was zu anhaltenden Verlusten führt
- Das Risiko eines festen Stop-Losses: Ein fester Stop-Loss im US-Dollar könnte bei starken Preisschwankungen nicht flexibel genug sein.
- Zeitrafferbeschränkung: Die Strategie läuft nur in einem bestimmten Zeitraffer und kann wichtige Handelsmöglichkeiten verpassen
Richtung der Strategieoptimierung
- Dynamische Anpassung der Durchschnittszyklen: Die Durchschnittszyklen können automatisch an die Marktfluktuation angepasst werden, um die Strategieadaptivität zu verbessern
- Einführung von Schwankungsfiltern: Hinzufügen von ATR oder anderen Schwankungsindikatoren, um die Stop-Loss-Marge bei hohen Schwankungen anzupassen
- Optimierung der Positionsverwaltung: Dynamische Positionsanpassungen basierend auf dem Kontowert, um die Effizienz der Kapitalnutzung zu verbessern
- Erhöhung der Marktumgebungsfilterung: Einführung von Trendstärkenindikatoren, um die Handelsfrequenz in den schwankenden Märkten automatisch zu senken
- Verbesserte Ausstiegsmechanismen: Entwicklung flexiblerer Profitmechanismen in Verbindung mit Preis- oder Dynamik-Breakthroughs
Zusammenfassen
Es handelt sich um eine strukturierte, logisch eindeutige Trendverfolgungsstrategie. Die Strategie wird durch die gleichmäßige Kreuzung von Trends und die Anwendung strenger Risikomanagement- und Positionskontrollen für den mittleren und langen Handel geeignet. Obwohl es inhärente Mängel wie ein Gleichgewichtsrückstand gibt, wird die Optimierungsrichtung durch die Empfehlung, insbesondere die Einführung von dynamischen Parameteranpassungen und Marktumfeldfilterungen, die Stabilität und Profitabilität der Strategie weiter verbessern.
/*backtest
start: 2024-02-18 00:00:00
end: 2025-02-17 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 4h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bitcoin Strategy by Jag", overlay=true)
// Input Parameters
shortSMALength = input.int(74, title="Short SMA Length")
longSMALength = input.int(70, title="Long SMA Length")
trailStopOffset = input.float(353, title="Trailing Stop Offset (USD)") // Trailing Stop Loss Offset in USD
tradeSize = input.float(1, title="Trade Size")
// Automatically set Take Profit as 3 times Stop Loss
fixedTakeProfit = trailStopOffset * 3
// Backtesting Date Range
startDate = timestamp(2025, 02,13, 0, 0)
endDate = timestamp(2025, 03, 31, 23, 59)
withinDateRange = true
// Indicators
shortSMA = ta.sma(close, shortSMALength)
longSMA = ta.sma(close, longSMALength)
// Crossover Conditions
longCondition = withinDateRange and ta.crossover(shortSMA, longSMA)
shortCondition = withinDateRange and ta.crossunder(shortSMA, longSMA)
// Entry Logic
if (strategy.position_size == 0) // Only allow new trades if no position is open
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long, tradeSize)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, tradeSize)
// Exit Logic for Long Position
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit("Long exit", "Long", stop=strategy.position_avg_price - trailStopOffset, limit=strategy.position_avg_price + fixedTakeProfit) // Using stop and limit
// Exit Logic for Short Position
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit("Short Exit", "Short", stop=strategy.position_avg_price + trailStopOffset, limit=strategy.position_avg_price - fixedTakeProfit) // Using stop and limit
// Plot Moving Averages
plot(shortSMA, color=color.blue, title="Short SMA")
plot(longSMA, color=color.black, title="Long SMA")
// Visual Signals
plotshape(series=longCondition and strategy.position_size == 0, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, text="BUY", size=size.small)
plotshape(series=shortCondition and strategy.position_size == 0, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, text="SELL", size=size.small)