ianzeng123
Überblick
Die Multi-Perioden-Moving-Even-Trend-Wendepunkt-Rückstoß-Trading-Strategie ist ein quantitatives Handelssystem, das auf einer einfachen Moving-Even-Line (SMA) basiert und vier Kernelemente kombiniert. Die Strategie identifiziert Preisrückstoß-Chancen unter einem starken Trendumfeld durch die Überwachung von Moving-Even-Linien in verschiedenen Perioden (9, 20, 50, 100 und 200) und nutzt die genaue Stop-Loss-Position der historischen Schwankungen.
Strategieprinzip
Die Strategie basiert auf einem mehrschichtigen, bedingungsvollen Filtersystem:
Trendbestätigung:
- Mehrseitige Trends erfordern, dass der Preis über den 20- und 200-Tages-Durchschnittslinien liegt (trendUp)
- Der Abwärtstrend verlangt, dass der Preis unterhalb der 20- und 200-Tage-Durchschnittslinie liegt (TrendDown)
Durchschnittliche Linienordnung:
- Mehrfache Anforderung 20-tägiger Durchschnitt oberhalb 200-tägiger Durchschnitt
- Die Leerleiter verlangen, dass die 20-tägige Durchschnittslinie unter der 200-tägigen Durchschnittslinie liegt.
Schräglagebedingungen:
- Schräglage berechnet durch Vergleich des aktuellen Mittelwertes mit dem Mittelwert vor 5 Perioden
- Mehrköpfige Anforderung 20 und 200 Tage mittlere Schräglage positiv ((slopeUp)
- Die Schräglage der 20- und 200-Tage-Mittellinien ist negativ (slopeDown)
Rücktritt-Konditionen:
- PullbackUp: Die PullbackUp-Prozesse sind die Pullback-Prozesse, bei denen der Preis in der letzten Periode unterhalb des 20-Tage-Durchschnitts lag, während der aktuelle Preis wieder auf dem 20-Tage-Durchschnittsstand lag.
- PullbackDown verlangt, dass der Preis der vorherigen Periode über dem 20-Tage-Durchschnitt liegt, während der aktuelle Preis unter dem 20-Tage-Durchschnitt liegt
Stop-Loss-Einstellung:
- Mehrköpfe verwenden die niedrigsten Punkte der letzten 10 Zyklen als Stop-Loss
- Der nullkopf verwendet die höchsten punkte der letzten 10 zyklen als stop ((swingHigh))
Wenn alle entsprechenden Bedingungen gleichzeitig erfüllt sind, gibt die Strategie ein Mehrkopf- oder Leerkopfsignal und setzt die entsprechende Stop-Loss-Position ein.
Strategische Vorteile
Systematische Trend-FilterungDie Strategie filtert Schwächen und ordnet die Märkte effektiv durch mehrere Mittel- und Schräglagebedingungen aus und verbessert die Signalqualität erheblich, indem sie nur im Rahmen eines starken Trends gehandelt wird.
Genaue EintrittszeitDie Rückschritt-Bedingungen gewährleisten den Eintritt an einem risikoarmen Punkt nach der Bestätigung des Trends, vermeiden die Verfolgung von Höhen und Tiefen und erhöhen die Risiko-Rendite pro Handel.
Dynamische SchadensbegrenzungDer Stop-Loss basiert auf den tatsächlichen Schwankungen des Marktes und ist besser geeignet für unterschiedliche Marktbedingungen und Schwankungen als ein Fixpunkt-Stopp.
MehrfachbestätigungDie Wahrscheinlichkeit von Falschsignalen wird durch eine Kombination aus mehreren Bedingungen wie Durchschnittskreuzung, Preisposition und Verlappungsrichtung verringert.
Einfach zu verstehen und zu optimierenStrategische Logik klar und intuitiv, weniger Parameter und eine eindeutige Rolle, die eine optimierte Anpassung an die verschiedenen Marktmerkmale ermöglicht.
Strategisches Risiko
DurchschnittsverzögerungDie Lösung ist, die Einführung von sensibleren Indikatoren wie EMA oder VWMA als Ergänzung zu betrachten.
Zurück zur UnsicherheitDie Strategie kann die Tiefe des Rückschritts nicht vorhersagen, und manchmal kann der Preis den Trend wieder aufnehmen, bevor er den 20-Tage-Mittelwert erreicht, was zu verpassten Handelschancen führt. Es kann in Erwägung gezogen werden, dynamische Berechnungen auf der Grundlage des ATR zu erstellen, anstatt eine einzelne Preislinie zu verwenden.
FolgeverlustrisikenEs wird empfohlen, die Fluktuationsratefilter zu erhöhen, die Strategieparameter anzupassen oder den Handel bei hoher Volatilität auszusetzen.
ParameterempfindlichkeitDie Strategie ist sehr sensibel für Durchschnittszyklen und Rücklaufparameter. In verschiedenen Märkten und Zeitrahmen können unterschiedliche Parameter benötigt werden. Es wird empfohlen, die Parameterkombination zu ermitteln, die am besten für bestimmte Handelsarten geeignet ist, indem Rücklauf getestet wird.
Mangelnde Bestätigung der TransaktionenDie derzeitige Strategie basiert nur auf Preisdaten, und die fehlende Bestätigung der Transaktionsmenge kann zu falschen Signalen in einem Umfeld mit geringer Liquidität führen. Erwägen Sie die Erhöhung der Transaktionsmenge als zusätzlichen Filter.
Richtung der Strategieoptimierung
Anpassung der AnpassungsparameterEs kann in Betracht gezogen werden, die Durchschnittszyklus- und Slipback-Periode automatisch an die Marktfluktuation anzupassen, damit die Strategie in verschiedenen Marktumgebungen optimal funktioniert. So können beispielsweise kürzere Durchschnittszyklus-Perioden in niedrig-volatilen Märkten und längere Perioden in hoch-volatilen Märkten verwendet werden.
Filterbedingungen hinzugefügtEinführung eines relativ schwachen (RSI) oder stochastischen (Stochastic) Indikators als Hilfsfilter, um Rückschrittsignale nur in Überkauf-/Überverkaufszonen zu bestätigen und Falschsignale weiter zu reduzieren.
Dynamische PositionsverwaltungAnpassung der Positionsgröße auf Basis der Volatilität und der Trendstärke, Erhöhung der Positionen bei starker, niedrigerer Volatilität, Verringerung der Positionen bei schwacher, höherer Volatilität, Optimierung der Kapitaleffizienz.
Mehrfache ZeitrahmenbestätigungEinführung von Trendbestätigungsmechanismen für höhere Zeitrahmen, um sicherzustellen, dass die Handelsrichtung mit den größeren Trends übereinstimmt und das Risiko von Gegenhandelsgeschäften reduziert wird.
GewinnzielstellungDie derzeitige Strategie hat nur eine Stop-Loss-Einstellung und keine Gewinnziele. Eine Dynamik-Gewinn-Ziel-Einstellung auf der Grundlage der ATR oder der kritischen Resistenz/Unterstützung kann in Betracht gezogen werden, um die Optimierung des Risiko-Rendite-Verhältnisses zu erreichen.
Marktstaatliche Klassifizierung hinzugefügtEinführung von Marktsituationsbeurteilungen (Trends, Erschütterungen, Durchbrüche), Verwendung von unterschiedlichen Parameter-Sets oder Handelslogiken für verschiedene Marktsituationen.
Zusammenfassen
Die Multi-Periodic Moving Average-Trend-Wendepunkt-Retracing-Trading-Strategie ist ein strukturiertes, logisch klares, quantifiziertes Handelssystem, das durch mehrere Kombinationen von Mittellinien, Slip-Analyse und Preis-Retracing-Bedingungen die Low-Risk-Eintrittschancen in Trendmärkten effektiv erfasst. Die Strategie ist besonders geeignet für Marktumgebungen mit klaren mittelfristigen Trends und bietet den Händlern eine systematische Methode zur Trendverfolgung durch die Kontrolle des Risikos durch dynamische Stop-Loss-Mechanismen.
Obwohl die inherenten Risiken wie die Gleichlaufverzögerung und die Parametersensibilität vorhanden sind, kann die Stabilität und Anpassungsfähigkeit der Strategie durch die empfohlene Optimierungsrichtung, wie die Anpassung an die Parameter, die Mehrfachfilterbedingungen und die dynamische Positionsverwaltung, weiter verbessert werden. Letztendlich bietet die Strategie einen zuverlässigen Rahmen für quantitative Händler, die sich an die individuellen Risikopräferenzen und die Merkmale des Marktes anpassen können.
/*backtest
start: 2025-01-01 00:00:00
end: 2025-07-05 10:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("SMA Pullback Strategy with Swing SL", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
// === SMA Definitions ===
sma9 = ta.sma(close, 9)
sma20 = ta.sma(close, 20)
sma50 = ta.sma(close, 50)
sma100 = ta.sma(close, 100)
sma200 = ta.sma(close, 200)
// === Inputs ===
slopeLookback = input.int(5, title="Slope Lookback")
swingLookback = input.int(10, title="Swing High/Low Period")
// === Slope Calculation ===
slope20 = sma20 - sma20[slopeLookback]
slope200 = sma200 - sma200[slopeLookback]
// === Long Conditions ===
trendUp = close > sma20 and close > sma200
smaOrderUp = sma20 > sma200
slopeUp = slope20 > 0 and slope200 > 0
pullbackUp = close[1] < sma20[1] and close > sma20
swingLow = ta.lowest(low, swingLookback)
longCondition = trendUp and smaOrderUp and slopeUp and pullbackUp
// === Short Conditions ===
trendDown = close < sma20 and close < sma200
smaOrderDown = sma20 < sma200
slopeDown = slope20 < 0 and slope200 < 0
pullbackDown = close[1] > sma20[1] and close < sma20
swingHigh = ta.highest(high, swingLookback)
shortCondition = trendDown and smaOrderDown and slopeDown and pullbackDown
// === Strategy Entries & Exits ===
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", from_entry="Long", stop=swingLow)
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", from_entry="Short", stop=swingHigh)
// === Plotting SMAs ===
plot(sma9, title="SMA 9", color=color.gray)
plot(sma20, title="SMA 20", color=color.orange)
plot(sma50, title="SMA 50", color=color.purple)
plot(sma100, title="SMA 100", color=color.green)
plot(sma200, title="SMA 200", color=color.blue)
// === Plot Entry Signals ===
plotshape(longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(shortCondition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small)