Die gleitende Durchschnitts-Crossover-Strategie ist eine Zeitstrategie, die auf gleitenden Durchschnitten basiert. Sie erzeugt Kauf- und Verkaufssignale, indem sie verschiedene Perioden gleitende Durchschnitte berechnet und deren Crossover beurteilt.
Die Kernlogik dieser Strategie basiert auf dem Crossover zwischen zwei gleitenden Durchschnitten. Insbesondere berechnet sie den n-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt (kurz MA) und den m-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt (langen MA). Wenn der kurze MA den langen MA von unten nach oben durchbricht, wird ein Kaufsignal generiert. Wenn der kurze MA den langen MA von oben nach unten durchbricht, wird ein Verkaufssignal generiert. Dies spiegelt das Waschen und Korrigieren von kurzfristigen Trends auf langfristige Trends wider.
Darüber hinaus führt diese Strategie auch den exponentiellen gleitenden x-Tage-Durchschnitt (EMA) als Hilfsindikator ein. Im Vergleich zu SMA ist der EMA glatter und kann Preisänderungen schneller widerspiegeln. Sein Hilfswirkung ist, dass nur dann das tatsächliche Handelssignal ausgelöst wird, wenn der kurzfristige EMA auch das gleitende Durchschnittskreuzungssignal bestätigt. Dies vermeidet einige Störungen durch falsche Signale und verbessert die Stabilität der Handelsstrategien.
Die Kreuzung der gleitenden Durchschnittsstrategie hat folgende Vorteile:
Diese Strategie stützt sich ausschließlich auf die Verknüpfung zweier gleitender Durchschnitte, die sehr einfach, leicht zu verstehen und umzusetzen ist.
Intuitiv und anschaulich. Gleitende Durchschnitte können die Markttrends deutlich widerspiegeln und ihr Crossover ist auch ohne komplexe Berechnungen sehr intuitiv.
Eine lange Geschichte. Bewegliche Durchschnittsstrategien können bis ins frühe 20. Jahrhundert zurückverfolgt werden und haben 100 Jahre Marktprüfung durchlaufen, um zu einem der klassischen Werkzeuge der technischen Analyse zu werden.
Durch die Anpassung der gleitenden Durchschnittsparameter können Sie die Häufigkeit der Handelssignale kontrollieren und somit Risiken kontrollieren.
Die schwebende Durchschnitts-Crossover-Strategie eignet sich für verschiedene Produkte und Zeitzyklen und ist somit eine sehr vielseitige und flexible Handelsstrategie.
Diese Strategie birgt auch einige Risiken:
Häufige Positionswechsel: Wenn der Markt stark schwankt, können sich die gleitenden Durchschnitte häufig überschneiden, was zu einem zu häufigen Positionswechsel führt.
Verzögerungseffekte: Der gleitende Durchschnitt selbst hat eine gewisse Verzögerung, insbesondere bei langfristigen gleitenden Durchschnitten, die kurzfristige Handelsmöglichkeiten verpassen können.
Für verschiedene Produkte und Zeitzyklen müssen die Parameter der gleitenden Durchschnitte unabhängig getestet und optimiert werden, da sonst die Ergebnisse schlecht sein können.
Eine einzige gleitende Durchschnittsstrategie ist nicht die am besten funktionierende.
Diese Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:
Anpassung der gleitenden Durchschnittsparameter an unterschiedliche Zyklen. Verschiedene Kombinationen von kurzfristigen und langfristigen gleitenden Durchschnitten können getestet werden, um die optimalen Parameter zu finden.
Hinzufügen von Hilfsurteilen über das Handelsvolumen. Zum Beispiel, setzen Sie Indikatoren für den Durchbruch des Handelsvolumens, um ungültige Signale zu vermeiden.
Zum Beispiel können KDJ und MACD die tatsächliche Marktentwicklung beurteilen und unsichere Signale filtern.
Sie kombinieren die Grundlagen und passen die Parameter anhand der Ertragserwartungen an, um die Strategien zukunftsorientierter zu gestalten.
Portfolioanwendung von Strategien, Verwendung mit anderen Strategien oder Modellen zur Erzielung synergistischer Effekte.
Die gleitende Durchschnitts-Crossover-Strategie erzeugt Handelssignale durch das einfache Prinzip des gleitenden Durchschnitts-Crossovers. Sie ist intuitiv, leicht verständlich, flexibel in der Parameteranpassung und risikokontrollierbar. Aber sie hat auch inhärente Verzögerungseigenschaften und Risiken von zu häufigen Positionswechseln. Daher kann diese Strategie auf verschiedene Weise optimiert und kombiniert werden, um ihren Nutzen zu maximieren. Sie ist zu einer einfachen und effektiven Grundstrategie im quantitativen Handel geworden.
/*backtest start: 2022-12-25 00:00:00 end: 2023-12-07 05:20:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=5 strategy("MA Crossover Strategy", overlay=true) // Define input parameters shortLength = input(10, title="Short MA Length") longLength = input(40, title="Long MA Length") emaLength = input(20, title="EMA Length") // Calculate moving averages shortMA = ta.sma(close, shortLength) longMA = ta.sma(close, longLength) colorfulEMA = ta.ema(close, emaLength) // Create buy and sell conditions buyCondition = ta.crossover(shortMA, longMA) sellCondition = ta.crossunder(shortMA, longMA) // Execute buy and sell orders if (buyCondition) strategy.entry("Buy", strategy.long) strategy.close("Sell") if (sellCondition) strategy.entry("Sell", strategy.short) strategy.close("Buy") // Color the background based on buy and sell conditions bgcolor(buyCondition ? color.new(color.blue, 90) : na) bgcolor(sellCondition ? color.new(color.red, 90) : na) // Plot moving averages plot(shortMA, color=color.new(color.blue, 90), title="Short MA") plot(longMA, color=color.new(color.red, 90), title="Long MA") // Plot colorful EMA with transparency plot(colorfulEMA, color=color.new(color.green, 90), title="Colorful EMA")