Diese Strategie gehört zum Scalping-Strategietypen und zielt darauf ab, Positionen häufig zu eröffnen und zu schließen, um von kleinen Gewinnen zu profitieren und gleichzeitig Abwärtsrisiken zu begrenzen.
Die Strategie verwendet 4 gleitende Durchschnitte - 9, 50, 100 und 200 Perioden.
Die spezifischen Handelsregeln sind:
Diese Kombination identifiziert Situationen, in denen sich der Preis kurzfristig im Abwärtstrend befindet, aber eine Umkehrung eintreten kann.
Die Exit-Regel gilt, wenn 9 MA über 200 MA liegt.
Die Risiken können verringert werden, indem
Die Strategie kann verbessert werden, indem
Optimierung von MA-Kombinationen
Mehr Prüfzeiten für eine bessere Rückkehrerkennung.
Erweiterung der Gewinnspanne
Erlauben Sie eine größere TP-Distanz für mehr Trendgewinne.
Hinzufügen weiterer Indikatoren
Wie KDJ, MACD zur Bestätigung, um ungültige Trades zu reduzieren.
Optimierung der Positionsgröße
Dynamische Größenpositionen basierend auf spezifischen TP und SL.
Hinzufügen von Wiedereinreisebestimmungen
Wenn der Trend anhält, sollten Sie nach TP erneut eintreten.
Diese Scalping-Strategie identifiziert potenzielle kurzfristige Umkehrungen mit MA-Kombinationen für häufige kleine Gewinne. Dies kontrolliert effektiv einzelne Verluste und Risiken und macht sie für das Wachstum kleiner Konten geeignet. Es gibt jedoch Einschränkungen wie kleine Gewinnspanne und übermäßige Trades. Verbesserungen können durch Parameter-Tuning, TP-Anpassung, Filter hinzufügen usw. vorgenommen werden, um Gewinne zu erweitern, während die Stärken beibehalten werden, wodurch die Strategie robuster und effizienter wird.
/*backtest
start: 2023-08-21 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
//strategy(shorttitle='Moving Average Scalper (by Coinrule)',title='Moving Average Scalper', overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 30, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
//Backtest dates
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
fromDay = input(defval = 10, title = "From Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
fromYear = input(defval = 2019, title = "From Year", type = input.integer, minval = 1970)
thruMonth = input(defval = 1, title = "Thru Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
thruDay = input(defval = 1, title = "Thru Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
thruYear = input(defval = 2112, title = "Thru Year", type = input.integer, minval = 1970)
showDate = input(defval = true, title = "Show Date Range", type = input.bool)
start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00) // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => true // create function "within window of time"
//MA inputs and calculations
movingaverage_signal = sma(close, input(9))
movingaverage_fast = sma(close, input(50))
movingaverage_slow = sma(close, input(200))
movingaverage_mid= sma(close, input(100))
//Entry
bullish = crossover(movingaverage_signal, movingaverage_fast)
strategy.entry(id="long", long = true, when = bullish and movingaverage_fast < movingaverage_mid and movingaverage_mid < movingaverage_slow and window())
//Exit
bearish = crossover(movingaverage_signal, movingaverage_slow)
Stop_loss= ((input (2))/100)
Take_profit= ((input (8))/100)
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - Stop_loss)
longTakeProfit = strategy.position_avg_price * (1 + Take_profit)
strategy.close("long", when = bearish)
// close < longStopPrice or close > longTakeProfit and window())
//PLOT
plot(movingaverage_signal, color=color.black, linewidth=2 )
plot(movingaverage_fast, color=color.orange, linewidth=2)
plot(movingaverage_slow, color=color.purple, linewidth=2)
plot(movingaverage_mid, color=color.blue, linewidth=2)