Die Ressourcen sind geladen. Beförderung...

Momentum Breakout Moving Average Handelsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-01 17:13:40
Tags:

Übersicht

Diese Strategie erzeugt Handelssignale für Aktien mit geringer Volatilität, indem sie gleitende Durchschnitte, MACD-Indikatoren und Kerzenmuster kombiniert. Sie kann Kauf- oder Verkaufssignale drucken, um zu warnen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Ich verwende sie als Zeitsparer, um zu erkennen, welche Charts angesehen werden sollen. Sie können die Eingaben und Einstellungen an Ihre Bedürfnisse anpassen. Ich schlage vor, zwei oder drei Aufträge zuzulassen.

Strategie Logik

Die Strategie verwendet hauptsächlich drei Indikatoren für die Bewertung von Handelssignalen:

Bewegliche Durchschnitte: Berechnet drei gleitende Durchschnitte - schnell, langsam und Basislinie und erzeugt ein Kaufsignal, wenn die schnelle Linie über die langsame Linie geht.
MACD-Indikator: Berechnet MACD-Histogramm und Signallinie, erzeugt Kaufsignal, wenn das MACD-Histogramm über 0 geht.
Candlestick Patterns: Berechnet den prozentualen Anstieg innerhalb einer einzelnen Kerze, erzeugt ein Kaufsignal, wenn der Anstieg einen bestimmten Prozentsatz übersteigt und von den Market Makern als Mark-up beurteilt wird.

Für Verkaufssignale setzt die Strategie ein Stop-Loss- und Take-Profit-Level fest.

Vorteile

Kombiniert drei verschiedene Arten von technischen Indikatoren zur gegenseitigen Überprüfung und vermeidet falsche Signale.
Gute Liquidität, geeignet für Aktien mit geringer Volatilität. Gleitende Durchschnitte identifizieren mittelfristige und langfristige Trends, MACD erfasst kurzfristige Impulse, Kerzenzeichen identifizieren Marktmacherverhalten.
Setzt Stop-Loss- und Take-Profit-Bedingungen, um Gewinne zu erzielen und Verluste zu vermeiden.
Einfache und klare Logik, einfach umzusetzen, intuitive, einstellbare Parameter, flexible Anpassung an unterschiedliche Marktbedingungen.
Die Indikatorparameter werden optimiert und auf Stabilität und Rentabilität geprüft.

Risiken

Da eine Trend-Nachfolge-Strategie, die in vielschichtigen Märkten in der Bandbreite unwirksam ist, häufig kleine Gewinne/Verluste hervorrufen kann.
Kerzenmuster sind subjektiv, schwierig, Marktmacherverhalten genau zu beurteilen, können einige falsche Signale erzeugen.
Stop-Loss und Take-Profit müssen für verschiedene Aktien angepasst werden, zu klein kann den Verlust vorzeitig stoppen, zu groß kann den Gewinn begrenzen.
Die Strategie ist relativ komplex und muss mehrere Indikatoren gleichzeitig berücksichtigen, was hohe technische Fähigkeiten der Händler erfordert.

Anweisungen zur Verbesserung

Hinzufügen von Marktverurteilungen, Beobachtung von Trends in offensichtlichen Trending-Phasen, Vermeidung des Handels während der Konsolidierung.
Optimieren Sie gleitende Durchschnittsparameter, passen Sie Perioden an die Merkmale der Aktien an. Experimentieren Sie mit verschiedenen gleitenden Durchschnittsarten.
Einführung von maschinellem Lernen, um das Verhalten von Market Makern zu modellieren, um falsche Signale zu reduzieren.
Entwicklung dynamischer Stop-Loss- und Take-Profit-Strategien anstelle von festen Einstellungen.
Vereinfachen Sie die Strategie, indem Sie sehr subjektive Indikatoren entfernen, um falsche Signale zu reduzieren.

Schlussfolgerung

Diese Strategie integriert gleitende Durchschnitte, MACD und Market Maker Verhalten Urteil in eine relativ vollständige Low-Risk-Aktienhandelsstrategie. Es hat bestimmte Vorteile, aber auch einige Aspekte, die verbessert werden können. Obwohl komplex, ist die technische Anforderung nicht zu anspruchsvoll für Händler. Mit kontinuierlicher Optimierung und Tests kann diese Strategie zu einem sehr praktischen quantitativen Handelswerkzeug werden. Es bietet eine Referenzlösung für den kurz- mittelfristigen Handel mit niedrigen Volatilität Aktien.

/*backtest
start: 2022-10-25 00:00:00
end: 2023-10-31 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Simple Stock Strategy", overlay=true)

//Simple Trading Strategy for Stocks//
// by @ShanghaiCrypto //

////SMA////
fastLength = input(12)
slowLength = input(26)
baseLength = input(100)
price = close

mafast = sma(price, fastLength)
maslow = sma(price, slowLength)
mabase = sma(price, baseLength)

///MACD////
MACDLength = input(9)
MACDfast = input(12)
MACDslow = input(26)
MACD = ema(close, MACDfast) - ema(close, MACDslow)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD

////PUMP////
OneCandleIncrease = input(6, title='Gain %')
pump = OneCandleIncrease/100

////Profit Capture and Stop Loss//////
stop = input(2.0, title='Stop Loss %', type=float)/100
profit = input(6.0, title='Profit %', type=float)/100
stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - stop)
take_level = strategy.position_avg_price * (1 + profit)

////Entries/////
if crossover(mafast, maslow)
    strategy.entry("Cross", strategy.long, comment="BUY")

if (crossover(delta, 0))
    strategy.entry("MACD", strategy.long, comment="BUY")
    
if close > (open + open*pump)
    strategy.entry("Pump", strategy.long, comment="BUY")

/////Exits/////
strategy.exit("SELL","Cross", stop=stop_level, limit=take_level)
strategy.exit("SELL","MACD", stop=stop_level, limit=take_level)
strategy.exit("SELL","Pump", stop=stop_level, limit=take_level)

////Plots////
plot(mafast, color=green)
plot(maslow, color=red)
plot(mabase, color=yellow)
plot(take_level, color=blue)
plot(stop_level, color=orange)

Mehr