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Strategie für das Doppelspur-Oszillatormuster

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-14 14:12:16
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Übersicht

Die Dual-Track Oscillator Pattern Strategie ist eine quantitative Handelsstrategie, die auf Bollinger Bands und EMA-Indikatoren basiert. Sie versucht, kurzfristige Kursschwankungen durch die Identifizierung von Oszillatormustern auf der Grundlage von Bollinger Bands und EMA zu erfassen.

Strategie Logik

Die Strategie verwendet sowohl Bollinger Bands als auch EMA als technische Indikatoren. Bollinger Bands enthalten obere, mittlere und untere Bands, um zu beurteilen, ob der Preis oszilliert.

Zuerst wird das mittlere Band der Bollinger Bands als n-Tage einfacher gleitender Durchschnitt des Preises berechnet, wobei n auf 20 Tage standardisiert wird. Die oberen und unteren Bands sind mittleres Band plus/minus zwei Standardabweichungen. Dann wird die 9-Tage-EMA berechnet.

Wenn der Preis über die EMA geht, ist es ein Kaufsignal. Wenn der Preis unter die EMA geht, ist es ein Verkaufssignal. Also erfasst die EMA als schneller gleitender Durchschnitt den kurzfristigen Trend, während das mittlere Band als langsamer gleitender Durchschnitt einige falsche Signale filtert.

Durch die Verfolgung von doppelten EMA- und Bollinger-Band-Mittellinien zielt die Strategie darauf ab, kurzfristige Kursschwankungen zu erfassen.

Analyse der Vorteile

Die Doppelstreckenstrategie hat folgende Vorteile:

Mit Hilfe von EMA- und Bollinger-Band-Doppelstrecken kann es sowohl den Trend als auch die Oszillation beurteilen und kurzfristige Kursschwankungen genauer erfassen.
EMA als schnelle MA und mittlere Band als langsame MA arbeiten zusammen, um falsche Signale wirksam zu filtern und die Signalqualität zu verbessern.
Die Indikatorparameter sind einstellbar. Der n-Wert und die Standardabweichung der Bollinger Bands können für eine bessere Anpassungsfähigkeit an die Marktbedingungen angepasst werden.
Die Strategielogik ist einfach und klar und eignet sich sehr gut für kurzfristige schwankende Märkte.
Sie kann optimiert werden, indem Parameter angepasst und andere Filter eingefügt werden, um die Stabilität weiter zu verbessern.

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch einige potenzielle Risiken:

Bollinger-Bänder Ober- und Unterbänder können leicht Unterstützung und Widerstand bilden und einen vorzeitigen Stop-Loss auslösen.
Die Differenz zwischen EMA und mittlerem Band kann auftreten, wenn sie sich kreuzen und falsche Signale erzeugen.
In stark trendigen Märkten kann die EMA W-Boden und M-Oberflächen bilden und den Trend verfehlen.
Die Handelssignale werden erheblich abnehmen, wenn die Schwingung schwächer wird und die Rentabilität nicht aufrechterhalten werden kann.
Eine unzureichende Einstellung der Parameter kann zu Überhandelungen oder fehlenden Gelegenheiten führen.
Die Transaktionskosten erodieren die tatsächlichen Gewinne, die Positionsgröße muss kontrolliert werden.

Optimierungsrichtlinien

Die Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:

Fügen Sie Lautstärke hinzu, um Qualitätsschwache Crossover-Signale zu filtern.
Verknüpfen Sie RSI, um Kauf/Verkauf in Überkauf/Überverkauf zu vermeiden.
Verwenden Sie ATR, um einen vernünftigeren Stop-Loss und Gewinn zu erzielen.
Hinzufügen von Trendbeurteilungen, um falsche Signale in Trendmärkten zu vermeiden.
Optimierung von Parametern wie EMA-Periode und Bollinger-Band-Einstellungen für verschiedene Marktbedingungen.
Verwenden Sie maschinelles Lernen zur dynamischen Optimierung von Parametern für die Robustheit.
Ein algorithmischer Handel mit strengen Ein- und Ausstiegsregeln, um menschliche Eingriffe zu minimieren.

Zusammenfassung

Das Dual-Track-Oszillator-Muster-Strategien verfolgt den Preis unter Verwendung von doppelten Bändern der EMA und der Bollinger-Bänder Mittellinie. Es kauft, wenn die EMA über die mittlere Bandlinie überschreitet, und verkauft, wenn die EMA unter die mittlere Bandlinie überschreitet, um kurzfristige Kursschwankungen zu erfassen. Diese einfache kurzfristige Strategie hat den Vorteil, falsche Signale zu filtern und Trends zu beurteilen, hat aber auch einige Risiken. Durch die kontinuierliche Optimierung von Parametern, Eintritts-/Austrittsregeln usw. kann sie robuster und anwendbar für mehr Marktumgebungen werden, was sie zu einem lohnenden Strategieansatz macht, um zu lernen und anzuwenden.

/*backtest
start: 2022-11-07 00:00:00
end: 2023-11-13 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(shorttitle="BBXEMA", title="Bollinger Bands Cross EMA", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, overlay=true)
length = input(20, minval=1)
lengthEMA = input(9)
src = input(close, title="Source")
srcEMA = input(close, title="Source EMA")
//mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50)

// === INPUT BACKTEST RANGE ===
FromYear  = input(defval = 2019, title = "From Year", minval = 2009)
FromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
ToYear    = input(defval = 9999, title = "To Year", minval = 2009)
ToMonth   = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
ToDay     = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => true
basis = sma(src, length)
EMA = ema(srcEMA,lengthEMA)
//dev = mult * stdev(src, length)
//upper = basis + dev
//lower = basis - dev

Buy = crossover(EMA,basis)
Sell = crossunder(EMA,basis)

bb = plot(basis, color=color.red)
signal = plot(EMA, color=color.green)
//p1 = plot(upper, color=color.blue)
//p2 = plot(lower, color=color.blue)
//fill(p1, p2)

strategy.entry("Buy",true,when=window() and Buy)
strategy.close_all(when=window() and Sell)

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