Diese Strategie erzeugt Handelssignale, die auf dem Crossover und Crossunder zwischen zwei exponentiellen gleitenden Durchschnitten (EMAs), insbesondere dem 50-Perioden-EMA und dem 200-Perioden-EMA, basieren.
Berechnen Sie zwei EMAs: eine 50-Perioden-EMA und eine 200-Perioden-EMA. EMAs legen mehr Wert auf aktuelle Daten und reagieren besser auf kurzfristige Kursbewegungen.
Bestimmung der Handelssignale:
Handel auf der Grundlage von Signalen ausführen: Long bei Kaufsignalen, Short bei Verkaufssignalen.
Graphische EMAs und Handelssignale auf dem Diagramm für intuitive Visualisierung.
Die Strategie weist folgende Hauptvorteile auf:
Erfasst große Trendumkehrungen, funktioniert gut für Trending- und Ranging-Märkte.
Einfache und klare Entscheidungsregeln, einfach umzusetzen und zu überprüfen.
Die EMAs vereinfachen die Preisdaten, helfen, Signale zu erkennen und Lärm zu filtern.
Anpassungsfähige EMA-Perioden eignen sich für verschiedene Haltezeiten.
Kann andere Indikatoren kombinieren, um Signale weiter zu filtern und zu optimieren.
Es gibt auch einige Risiken, die zu berücksichtigen sind:
Mehr falsche Signale und möglicherweise übermäßige Trades in unruhigen Märkten.
Die Robustheit könnte sich verbessern, wenn nur einzelne Indikatorregeln angewandt werden.
Ohne Stop Loss besteht die Gefahr, dass unkontrollierte Trades verloren gehen.
Die EMA-Verzögerung kann die besten Einstiegs- und Ausstiegspunkte verpassen.
Es bedarf einer Rückprüfung, um optimale Parameter zu finden, die Ergebnisse können unterschiedlich sein.
Entsprechende Risikokontrolle und -optimierungen umfassen die Verwendung anderer Indikatoren als Filter, die Implementierung von Stop-Losses, die Einführung von Modellen für maschinelles Lernen usw.
Einige Möglichkeiten, wie die Strategie weiter optimiert werden kann:
Hinzufügen anderer Indikatoren (z.B. MACD, RSI) für ein Multifaktormodell.
Einbeziehung von Stop-Loss. z. B. fester Prozentsatz, Trailing Stop-Loss. Höchstverlust pro Handel.
Nutzen Sie maschinelles Lernen für optimale Parameter und verbessern Sie die Regeln für die Erzeugung von Signalen.
Backtest, um die am besten funktionierenden EMA-Kombinationen für das Marktregime zu finden.
Bewerten Sie die Transaktionskosten, fügen Sie Slipage, Provisionen hinzu, um die Positionsgröße zu optimieren.
Dies ist eine allgemein einfache, klassische Breakout-Strategie, die auf EMA-Crossovers basiert. Es hat Vorteile, aber auch einige inhärente Mängel und Verbesserungsmöglichkeiten.
/*backtest start: 2022-11-24 00:00:00 end: 2023-11-30 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("EMA Golden Crossover Strategy", overlay=true) // Input parameters fastLength = input(50, title="Fast EMA Length") slowLength = input(200, title="Slow EMA Length") // Calculate EMAs using ta.ema fastEMA = ta.ema(close, fastLength) slowEMA = ta.ema(close, slowLength) // Plot EMAs on the chart plot(fastEMA, color=color.blue, title="Fast EMA") plot(slowEMA, color=color.red, title="Slow EMA") // Strategy logic longCondition = ta.crossover(fastEMA, slowEMA) shortCondition = ta.crossunder(fastEMA, slowEMA) // Execute orders if (longCondition) strategy.entry("Buy", strategy.long) if (shortCondition) strategy.entry("Sell", strategy.short) // Plot buy and sell signals on the chart plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", color=color.green, style=shape.labelup, location=location.belowbar) plotshape(series=shortCondition, title="Sell Signal", color=color.red, style=shape.labeldown, location=location.abovebar)