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Strategie mit der EMA

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-06 17:55:42
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Übersicht

Der Name dieser Strategie lautet Trend Following with EMA, eine quantitative Handelsstrategie, die auf Trend-Folgen und exponentiellen gleitenden Durchschnitts (EMA) -Technischen Indikatoren basiert.

Strategie Logik

Die Hauptlogik dieser Strategie ist:

  1. Wenn der niedrige Kurs den Schlusskurs überschreitet, zeigt dies an, dass der Preis anfängt zu steigen und sich ein Trend bildet, wird zu diesem Zeitpunkt eine Long-Position eröffnet;

  2. Wenn sich der Kurs von einem Abwärtstrend in einen Aufwärtstrend ändert, d. h. der Schlusskurs über dem Eröffnungskurs und die EMA-Linie unterhalb liegt, wird auch eine Long-Position eröffnet;

  3. Wenn sich der Kurs von einem Aufwärtstrend zu einem Abwärtstrend ändert, d. h. der Schlusskurs unter dem Eröffnungskurs fällt, wird die bestehende Longposition geschlossen.

  4. Bei der Ermittlung des Abwärtstrends wird die Kreuzung zwischen dem 180-Perioden-Hoch und der EMA verwendet.

  5. Wenn sich der Kurs von einem Aufwärtstrend zu einem Abwärtstrend ändert, d. h. der Schlusskurs unter dem Eröffnungskurs und die EMA-Linie über dem Eröffnungskurs liegt, wird auch eine Leerposition eröffnet;

  6. Wenn sich der Kurs von einem Abwärtstrend in einen Aufwärtstrend ändert, d. h. der Schlusskurs über den Eröffnungskurs steigt, wird die bestehende Leerposition geschlossen.

Analyse der Vorteile

Diese Strategie kombiniert Trend- und gleitende Durchschnittsindikatoren, die die Wendepunkte der Preisentwicklung effektiv erfassen können.

  1. Der Trend, der dem folgenden Teil folgt, kann die Richtung der Preisentwicklung bestimmen und die Wahrscheinlichkeit falscher Operationen verringern;
  2. Der gleitende Durchschnittsanteil kann kleine Preisschwankungen effektiv filtern und größere Amplitude-Tendenzen erkennen;
  3. Die Kombination der beiden Indikatoren kann die Zuverlässigkeit der Handelssignale verbessern und falsche Positive vermeiden.
  4. Die Einstellungen der Parameter sind angemessen und flexibel, um sich an verschiedene Produkte und Handelsstile anzupassen.

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. In Szenarien heftiger Kursschwankungen wird es eine Verzögerung des EMA geben, die den besten Einstiegspunkt verpassen kann;
  2. Trendbeurteilungsindikatoren sind parametersensitiv. Verschiedene Zyklus-Einstellungen führen zu unterschiedlichen Handelssignalen und Renditen;
  3. Die Frequenz des Wechselns von Long- und Short-Positionen kann zu hoch sein, was zu einer Erhöhung der Verschiebungskosten und Provisionskosten führt.

Die Lösungen für die Risiken sind:

  1. Optimierung des Zyklusparameters der EMA zur Verringerung der Verzögerungswahrscheinlichkeit;
  2. Parameteroptimierung durchführen, um die für das Produkt am besten geeigneten Zyklusparameter zu finden;
  3. Stellen Sie Stop-Loss- und Take-Profit-Bedingungen fest, um zu häufige Positionswechsel zu vermeiden.

Optimierungsrichtlinien

Die Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:

  1. Hinzufügen eines auf Volatilität basierenden Positionsmanagementmoduls zur dynamischen Anpassung von Positionen an die Volatilität des Marktes;
  2. Hinzufügen von Modellen des maschinellen Lernens zur Beurteilung von Preistrends, die einfache Crossover-Bewertungen ersetzen, um die Genauigkeit zu verbessern;
  3. Verfeinern Sie Handelssignale, indem Sie Fundamentaldaten einbeziehen, um falsche Signale bei Veränderungen der Unternehmensleistung zu vermeiden;
  4. Durchführung einer Optimierung von Parametern für mehrere Produkte, um die beste Parameterkombination für Zyklen zu finden und die Stabilität zu verbessern und die Renditen zu maximieren.

Schlussfolgerung

Im Allgemeinen ist dies eine typische Trend-Folge-Strategie, die die Eigenschaften des Preises selbst nutzt, um Richtung und Trends zu bestimmen. Es ist einfach, effektiv, einfach umzusetzen und als anfängliche quantitative Handelsstrategie geeignet. Es gibt jedoch einige Probleme wie Indikatorverzögerung und Parameterempfindlichkeit. Diese Probleme können durch die Einführung mehrerer Datenquellen und die Verwendung von maschinellem Lernen verbessert werden. Daher besteht ein großes Potenzial für die Erweiterung und Optimierung dieser Strategie. Es ist eine empfohlene hochfrequente quantitative Handelsstrategie.


/*backtest
start: 2023-11-28 00:00:00
end: 2023-12-05 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Trend + EMA", overlay=true, initial_capital=10000, currency=currency.USD, pyramiding=0)

tim=input("180", title="Period for trend")
ema_period=input(180, title="EMA period")

opn = request.security(syminfo.tickerid, tim, open)
cls = request.security(syminfo.tickerid, tim, close)

emaline = ema(close, ema_period)

plot(opn, color=red)
plot(cls, color=green)
plot(emaline, color=black)

if (crossover(low, emaline))
    strategy.entry("long", strategy.long)

if (crossover(cls, opn) and emaline < opn and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("long", strategy.long)

if (crossunder(cls, opn) and strategy.position_size > 0)
    strategy.close_all()

if (crossunder(high, emaline) and high < emaline)
    strategy.entry("short", strategy.short)

if (crossunder(cls, opn) and emaline > opn and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("short", strategy.short)

if (crossover(cls, opn) and strategy.position_size < 0)
    strategy.close_all()


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