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Strategie zur Umkehrung des doppelten gleitenden Durchschnitts

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-15 16:38:33
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Übersicht

Dies ist eine kurzfristige Handelsstrategie, die doppelte gleitende Durchschnitte verwendet, um Marktumkehrungen zu bestimmen. Sie beurteilt den aktuellen Aufwärtstrend oder Abwärtstrend, indem sie die Schließungsbeziehung der vorherigen drei Kerzenbalken untersucht. Wenn eine Trendumkehr erkannt wird, werden geeignete Long- oder Short-Positionen eingegangen. Inzwischen verwendet die Strategie auch einen einfachen gleitenden Durchschnitt, um kurze Signale zu filtern und das Handelsrisiko zu reduzieren.

Strategieprinzip

Der wichtigste Beurteilungsindikator dieser Strategie ist die Schlusskursbeziehung der vorherigen drei Kerzenbalken. Wenn die vorherigen drei Balken alle schwarze Kerzen sind, wird beurteilt, dass der Strom in einem Abwärtstrend ist; wenn die vorherigen drei Balken alle weiße Kerzen sind, wird beurteilt, dass der Strom in einem Aufwärtstrend ist. Wenn nach einem Abwärtstrend eine große weiße Kerze erscheint, gehen Sie lang; wenn nach einem Aufwärtstrend eine große schwarze Kerze erscheint, gehen Sie kurz.

Die spezifische Urteilslogik für den Long-Going ist: Wenn die vorherigen drei Kerzenbalken alle schwarze Kerzen sind und die letzte Kerzenbalke eine große schwarze Kerze ist, dann gehen Sie lang.

Die spezifische Urteilslogik für den Short ist: Wenn die vorherigen drei Kerzenbalken alle weiße Kerzen sind und die letzte Kerzenbalke eine große weiße Kerze ist und der Preis unter dem einfachen gleitenden Durchschnitt liegt, dann gehen Sie kurz. Die Schließlogik besteht darin, die Position zu schließen, wenn der Preis den tiefsten Punkt der vorherigen Kerzenbalke durchbricht.

Die Länge des gleitenden Durchschnitts und die Größe, um große weiße und schwarze Kerzen zu beurteilen, werden durch die Eingabe des Benutzers festgelegt.

Vorteile der Strategie

  1. Verwenden Sie Kerzenmuster, um die Umkehrpunkte des Marktes zu bestimmen, sich nicht im Trend zu verfolgen und Verluste zu reduzieren.

  2. Kombinieren Sie den gleitenden Durchschnitt mit Filtersignalen und vermeiden Sie, dass Sie während der Zielrallye vorzeitig kurz gehen.

  3. Die Strategielogik ist einfach und klar, leicht zu verstehen und zu ändern.

  4. Anpassungsfähige Parameter passen zu verschiedenen Sorten und Zeitzyklen.

  5. Unter bestimmten Bedingungen ist es vorteilhaft, kurzfristige Anpassungsmöglichkeiten rechtzeitig zu nutzen.

Risiken der Strategie

  1. Der Markt kann drei aufeinanderfolgende große schwarze oder weiße Kerzen haben, die eine falsche Umkehrung bilden und bei Positionen Verluste verursachen.

  2. Wenn Sie nicht umkehren, werden Sie wahrscheinlich vom Trend verfolgt.

  3. Bei falschen Parameter-Einstellungen kann es zu Überhandelungen oder fehlenden Gelegenheiten kommen.

  4. Es ist leicht, in die Falle zu geraten, wenn der breitere Markt stark schwankt.

Optimierung der Strategie

  1. Verwenden Sie komplexere Indikatoren in Kombination mit Kerzenmustern, um die Umkehrung zu bestimmen, z. B. BOLL, MACD usw., um die Richtigkeit des Urteils zu verbessern.

  2. Um Volumenknappheit zu vermeiden, werden Handelsvolumen- oder Volatilitätsindikatoren in Kombination mit Kerzenmustern hinzugefügt.

  3. Fügen Sie Stop-Loss-Logik hinzu.

  4. Optimieren Sie die Parameter, um die beste Parameterkombination zu finden.

  5. Versuche mehr Sorten und Zyklusdaten, um die optimale Anwendungsumgebung zu finden.

Zusammenfassung

Im Allgemeinen ist diese Strategie eine relativ universelle kurzfristige Strategie, die kurzfristige Marktumkehrungen mit einfachen Indikatoren erfasst. Ihre Vorteile sind leicht zu verstehen, klare Logik und gute Ergebnisse durch eine gewisse Optimierung.

/*backtest
start: 2023-12-07 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 5m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © stormis
// Based on strategy by hackertrader (original idea by QuantpT)

//@version=5
strategy(title="Mean reversion", shorttitle="MeanRev", precision=16 , overlay=true)

moveLimit = input(70)
maLength = input(200)

ma = ta.sma(close, maLength)

downBar = open > close
isThreeDown = downBar and downBar[1] and downBar[2]
isThreeUp = not downBar and not downBar[1] and not downBar[2]
isBigMoveDown = ((open - close) / (0.001 + high - low)) > moveLimit / 100.0
isBigMoveUp = ((close - open) / (0.001 + high - low)) > moveLimit / 100.0

isLongBuy = isThreeDown and isBigMoveDown
isLongExit = close > high[1]

isShortBuy = isThreeUp and isBigMoveUp
isShortExit = close < low[1]

strategy.entry("Entry Long", strategy.long, when=isLongBuy)
strategy.close("Entry Long", when=isLongExit)

strategy.entry("Entry Short", strategy.short, when=close < ma and isShortBuy)
strategy.close("Entry Short", when=isShortExit)

plot(ma, color=color.gray)
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