Die Trading-Strategie für gleitende Durchschnittsumschläge ist eine Trend-Nachfolge-Strategie. Sie setzt Prozentsatzumschläge über und unter einer gleitenden Durchschnittslinie als Handelssignale ein, wenn der Preis die Umschläge durchbricht.
Die Strategie basiert auf einem 14-Perioden-Simple Moving Average (SMA). Der obere Umschlag wird berechnet als: SMA + SMA × Eingabeprozentsatz. Der untere Umschlag wird berechnet als: SMA - SMA × Eingabeprozentsatz. Dies bildet parallel zum SMA Auf- und Abhandelsbänder.
Wenn der Schlusskurs über das obere Band geht, wird eine Long-Position eingegangen. Wenn der Schlusskurs unter das untere Band geht, wird eine Short-Position eingegangen. Andernfalls halten Sie eine flache Position. Der Eingabeparameter
Die Strategie setzt auf drei Indikatoren:
xSMA - einfacher gleitender Durchschnitt über 14 Perioden, die Mittellinie.
xHighBand - Oberer Prozentsatz der Umhüllung.
xLowBand - Niedrigere Prozentsatzbedeckung
Zu den Vorteilen dieser Strategie gehören:
Einfache Logik, leicht zu verstehen und umzusetzen.
Kann sowohl für die Trendverfolgung als auch für die Identifizierung von Überkauf-/Überverkaufswerten verwendet werden.
Die Handelsfrequenz kann durch Anpassung der Parameter des Prozentsatzes der Umschläge gesteuert werden.
Flexibilität bei der Wahl von gleitenden Durchschnittsperioden für verschiedene Zeitrahmen und Instrumente.
Der umgekehrte Eingabeparameter ergänzt die Flexibilität.
Die Strategie birgt einige Risiken:
Tiefe Rückgänge über den Umschlagbereich hinaus können bei starken Trends auftreten, einige Gewinne verpassen, Prozentsatzparameter senken, um das Risiko zu kontrollieren.
Häufige falsche Signale können in unruhigen Märkten auftreten. Kann die gleitende Durchschnittsperiode erhöhen, um Signale zu filtern.
Zu schmale Umschläge können zu übermäßigen Whipsaws führen.
Eine plötzliche Volatilität durch Nachrichten kann zu Verlusten führen.
Die Strategie kann optimiert werden:
Testen Sie gleitende Durchschnitte verschiedener Zeiträume und finden Sie optimale Parameter mit den besten Signalen.
Optimierung der Prozentsätze für maximale Rentabilität und kontrolliertes Risiko.
Hinzufügen von Filtern wie MACD und KD, um schlechte Signale in unruhigen/komplexen Marktbedingungen zu vermeiden.
Kombination mit Trendstärkenindikatoren wie ADX zur Verbesserung des Eintrittszeitpunkts.
Testen Sie die Wirksamkeit verschiedener Instrumente.
Einbeziehung einer Stop-Loss-Strategie zur Begrenzung des Abwärtsrisikos pro Handel.
Insgesamt ist dies ein typischer Trend nach der Strategie mit einfachen Backtesting-Parametern. Es kann auch überkaufte/überverkaufte Ebenen identifizieren. Weitere Parameteroptimierung und Kombination mit anderen Indikatoren können seine praktische Wirksamkeit für den Handel erheblich verbessern. Dies ist eine wertvolle Strategie, die weiteren Forschung und Anwendung würdig ist.
/*backtest start: 2023-11-25 00:00:00 end: 2023-12-25 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=2 //////////////////////////////////////////////////////////// // Copyright by HPotter v1.0 04/03/2018 // Moving Average Envelopes are percentage-based envelopes set above and // below a moving average. The moving average, which forms the base for // this indicator, can be a simple or exponential moving average. Each // envelope is then set the same percentage above or below the moving average. // This creates parallel bands that follow price action. With a moving average // as the base, Moving Average Envelopes can be used as a trend following indicator. // However, this indicator is not limited to just trend following. The envelopes // can also be used to identify overbought and oversold levels when the trend is // relatively flat. // // You can change long to short in the Input Settings // WARNING: // - For purpose educate only // - This script to change bars colors. //////////////////////////////////////////////////////////// strategy(title="Moving Average Envelopes", overlay = true) Length = input(14, minval=1) PercentShift = input(1, minval = 0.01, step = 0.01) reverse = input(false, title="Trade reverse") xSMA = sma(close, Length) xHighBand = xSMA + (xSMA * PercentShift / 100) xLowBand = xSMA - (xSMA * PercentShift / 100) pos = iff(close > xHighBand, 1, iff(close <xLowBand, -1, nz(pos[1], 0))) possig = iff(reverse and pos == 1, -1, iff(reverse and pos == -1, 1, pos)) if (possig == 1) strategy.entry("Long", strategy.long) if (possig == -1) strategy.entry("Short", strategy.short) barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue ) plot(xSMA, color=blue, title="SMA") plot(xHighBand, color=red, title="High Band") plot(xLowBand, color=red, title="Low Band")