Diese Strategie verwendet die Überschneidung der 9-Tage- und 20-Tage- gleitenden Durchschnitte, um die Trendrichtung zu bestimmen und Handelsentscheidungen zu treffen.
Es handelt sich um eine einfache Trendstrategie, die auf der Überschneidung der gleitenden 9- und 20-Tage-Durchschnitte basiert.
Die Kerze ist grün, wenn der Schlusskurs heute höher ist als gestern, und rot, wenn er niedriger ist.
Setzen Sie die Farbe des 9-Tage-MA. Es ist grün, wenn der 9-Tage-MA steigt und der 20-Tage-MA steigt. Es ist rot, wenn der 9-Tage-MA sinkt und der 20-Tage-MA auch sinkt. Ansonsten ist es schwarz.
Setzen Sie die Farbe des 20-Tage-MA. Es ist schwarz, wenn der 20-Tage-MA steigt und schwarz, wenn er sinkt. Ansonsten keine Veränderung.
Zeichnen Sie den 200-Tage-MA in der Marine.
Zeichnen Sie die Kreuzungspunkte der 9-Tage- und 20-Tage-MA in Magenta.
Der volumengewichtete Durchschnittspreis (VWAP) wird in weiß dargestellt.
Wenn der 9-Tage-MA über den 20-Tage-MA geht, gehen Sie lang und wenn er darunter geht, gehen Sie kurz.
Das oben genannte Verfahren kombiniert gleitende Durchschnitte, Kerzen, Crossover-Punkte und Volumenpreisanalysen, um Markttrends und -signale zu ermitteln.
Diese einfache kurzfristige Strategie hat folgende Vorteile:
Es ist einfach zu bedienen, beobachten Sie einfach die Beziehung zwischen den beiden MAs.
Kleine Abzüge für den kurzfristigen Handel geeignet.
Es ist leicht, Trendsignale zu identifizieren.
Integriert mehrere technische Indikatoren für bessere Entscheidungen.
Einfacher und sauberer Code für einfaches Testen und Optimieren. MQL4 ermöglicht schnelle Implementierung und Parameter-Tuning.
Anwendbar für verschiedene Produkte und Zeitrahmen.
Trotz der Vorteile birgt die Strategie auch folgende Risiken:
Die MA-Parameter müssen für verschiedene Märkte optimiert werden.
Sie sind anfällig für Fehlbrüche und Rückzüge.
Nicht in der Lage, Märkte zu handhaben.
Falsche Kurzsignale können zu zunehmenden Verlusten in unruhigen Märkten führen.
Es kann nicht auf wichtige Nachrichten reagieren, sondern stützt sich ausschließlich auf historische Daten.
Um die Risiken zu beheben, sollten Sie die Positionsgröße anpassen, Stop-Loss verwenden, Parameter optimieren oder andere Faktoren kombinieren.
Die Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:
Optimierung der Zulassungszeiten, um die beste Kombination für verschiedene Märkte zu finden.
Hinzufügen anderer Indikatoren zu Filtersignalen, z.B. MACD, KD, Bollinger Bands. Dies kann falsche Signale reduzieren.
Fügen Sie Stop-Loss-Strategien wie Trailing Stop-Loss hinzu, um Verluste zu begrenzen.
Handel nur mit offensichtlichen Trends und vermeide Märkte mit Bandbreite.
Optimierung von Geldmanagementmodellen einschließlich Positionsgrößen, Stop-Loss, Trailing Stop-Loss usw. zur Verbesserung der Stabilität.
Testen Sie die Leistung verschiedener Produkte und Zeitrahmen und passen Sie die Parameter an.
Anwendung von Machine Learning-Modellen wie RNN und LSTM für Feature Engineering und Parameteroptimierung.
Zusammenfassend ist dies eine einfache und praktische kurzfristige Trendfolgestrategie. Es identifiziert Trends mithilfe von MA-Kreuzungen und integriert Candlesticks, MA und Volumenpreisanalyse für die Entscheidungsfindung. Aber es gibt auch einige Risiken, die durch Parameteroptimierung, Stop-Loss und Geldmanagement angegangen werden müssen. Maschinelles Lernen kann die Leistung weiter verbessern. Insgesamt bietet es einen zuverlässigen Ansatz für quantitativen Handel, der es wert ist, recherchiert und angewendet zu werden.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-09-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=1
strategy("Dieyson daytrade EMA 9+20+200+VWAP and bar & line color", overlay=true)
//bar color rules
Dgbar = close>close[1] and ema(close,20)>ema(close[1],20)
Drbar = close<close[1] and ema(close,20)<ema(close[1],20)
//Barcolors
barcolor(Dgbar ? green : na)
barcolor(Drbar ? red : na)
//MM09 Colorful
MMgreen9 = ema(close,9)>ema(close[1],9) and ema(close,20)>ema(close[1],20)
MMred9 = ema(close,9)<ema(close[1],9) and ema(close,9)<ema(close[1],9)
col8 = (MMgreen9 ? color(green,0) : na)
col28 = (MMred9 ? color(red,0) : na)
col38 = (not MMgreen9 and not MMred9 ? color(black,0) : na)
plot(ema(close,9), color=col8, style=line, linewidth=2)
plot(ema(close,9), color=col28, style=line, linewidth=2)
plot(ema(close,9), color=col38, style=line, linewidth=2)
//MM20 Colorful
MMgreen = ema(close,20)>ema(close[1],20)
MMred = ema(close,20)<ema(close[1],20)
col = (MMgreen ? color(black,0) : na)
col2 = (MMred ? color(black,0) : na)
col3 = (not MMgreen and not MMred ? color(black,0) : na)
col4 = color(navy,0)
plot(ema(close,20), color=col, style=line, linewidth=1)
plot(ema(close,20), color=col2, style=line, linewidth=1)
plot(ema(close,20), color=col3, style=line, linewidth=1)
plot(ema(close,200), color=col4, style=line, linewidth=3)
plot(cross(ema(close,9), ema(close,20)) ? ema(close,9) : na, style = cross,color=fuchsia, transp=0, linewidth = 4)
//plot(cross(ema(close,9), ema(close,200)) ? ema(close,9) : na, style = cross, color=fuchsia, transp=0,linewidth = 4)
colorvwap = color(white,0)
plot(vwap, color=colorvwap, style=line, linewidth=1)
c = crossover(ema(close,9), ema(close,20)) and ema(close,9) > ema(close,20)
v = crossunder(ema(close,9), ema(close,20))
strategy.entry("COMPRA", strategy.long,when=c)
strategy.entry("VENDA", strategy.short,when=v)