Die TrendSurfing-Strategie ist eine Trendverfolgungsstrategie, die hauptsächlich auf doppelten gleitenden Durchschnitts-Crossover-Signalen basiert. Sie beinhaltet auch visuelle Dreiecksindikatoren, 200-Tage-EMA, ROC-Indikator und RSI-Indikator, um Lärm auszufiltern und Trendumkehrungen genau zu erfassen. Diese Strategie eignet sich für mittelfristige bis langfristige Holdings und kann in einem Bullenmarkt ein stetiges Wachstum erzielen.
Die Trendsurfing-Strategie setzt hauptsächlich auf das goldene Kreuz und das Todeskreuz, das durch schnelle gleitende Durchschnitte und langsame gleitende Durchschnitte gebildet wird, um Kauf- und Verkaufssignale zu generieren. Wenn der schnelle MA über den langsamen MA überschreitet, wird ein Kaufsignal generiert. Wenn der schnelle MA unter dem langsamen MA überschreitet, wird ein Verkaufssignal generiert.
Darüber hinaus enthält die Strategie mehrere Hilfsindikatoren, um falsche Signale auszufiltern oder die Trendqualität zu bestimmen, darunter:
Durch eine umfassende Beurteilung verschiedener Indikatoren kann die Trendsurfing-Strategie Trendwendepunkte genau lokalisieren und eindeutige mittel- bis langfristige Trends verfolgen, ohne sich durch Marktlärm oder kurzfristige Korrekturen irreführen zu lassen.
1. Erfassen Sie den mittelfristigen und langfristigen Trend
Die Strategie beurteilt grundsätzlich die Trendumkehrung anhand von MA-Kreuzungen und verwendet Indikatoren wie den 200-Tage-EMA, um kurzfristige Geräusche zu filtern, wobei der Fokus auf die mittelfristige bis langfristige Trendfassung liegt.
2. Mehrfache Indikatoren sorgen für eine qualitativ hochwertige Einreise
Neben dem MA-Crossover selbst ermöglicht die Einbeziehung von ROC, RSI und anderen Indikatoren die Vermeidung von Konsolidierungszonen an Umkehrpunkten und sorgt für einen qualitativ hochwertigen Einstieg.
3. Intuitive visuelle Dreiecksanzeigen
Grüne Dreiecke nach unten zeigen lange Einträge, rote Dreiecke nach oben zeigen kurze Einträge.
4. Anpassbare Parameter für verschiedene Bedürfnisse
Die Benutzer können die Parameter wie MA-Perioden, ROC-Länge, RSI-Länge usw. nach ihrem eigenen Handelsstil frei anpassen.
5. Verlust stoppen und Gewinn kontrollieren
Die Strategie setzt Stop-Loss und Take-Profit auf der Grundlage des ATR-Wertes multipliziert mit dem Risikoprozentsatz, wodurch die Risikokontrolle pro Handel ermöglicht wird.
1. Gefahr fehlender Geschäfte
Jede auf einer MA-Crossover-Strategie basierende Strategie birgt das inhärente Risiko, dass Trades verpasst oder ausgeschaltet werden, wenn die MA schwankt.
2. Überoptimierung durch falsche Parameter-EinstellungenBenutzer sollten vermeiden, hypothetisch ideale Parameterwerte zu verfolgen, wobei die Parameter anhand unterschiedlicher Marktbedingungen und Produkte getestet und angepasst werden sollten.
3. Unfähigkeit, die Ereignisse des Schwarzen Schwanen vollständig zu filtern
Unter extremen Marktbedingungen könnten die Strategien immer noch mit hohen Verlusten aufgrund von Systemrisiken auf dem Markt konfrontiert sein.
1. Test und Optimierung von Parameterwerten
Die Perioden der MAs, die Länge der ROC, die Werte des RSI usw. sollten einer strengen Rückprüfung und Optimierung unterzogen werden, um den Merkmalen der verschiedenen Handelsprodukte anzupassen.
2. Testen und Einbeziehen anderer Hilfsindikatoren
Weiterhin werden Kombinationen anderer Indikatoren wie BOLL, KDJ usw. mit MA-Kreuzungen für eine bessere Leistung getestet.
3. Koordinierung mit algorithmischem Handel für eine bessere RisikokontrolleEinführung von Algorithmen für maschinelles Lernen, um intelligentere Stop-Loss- und Profitnahmen zu ermöglichen und sich an dynamische Marktumgebungen anzupassen.
4. Erforschen Sie Kombinationen mit anderen Strategien oder Modellen
Die Kombination mit grundlegenden Aktienpicking-Strategien, statistischen Arbitrage-Strategien, Portfolioptimierungsmodellen usw. könnte die Risikokontrolle und die Rendite weiter verbessern.
Die TrendSurfing-Strategie ist eine einfache, unkomplizierte Trend-Tracking-Strategie mit kontrollierbarem Risiko. Handelssignale werden aus MA-Kreuzungen generiert und durch mehrere Hilfsindikatoren gefiltert. Sie eignet sich für mittelfristige bis langfristige Holdings, um die Trendentwicklung des Bullenmarktes stetig zu verfolgen. Wir werden diese Strategie durch Parameter-Tests, Indikator-Erweiterung, Risikokontrolle usw. weiter optimieren, um eine zuverlässigere Performance in verschiedenen Märkten zu erzielen.
[/trans]
/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Moving Average Crossover with Triangles, 200 EMA, ROC, and RSI", overlay=true)
// Define input parameters
fast_length = input(9, title="Fast MA Length")
slow_length = input(21, title="Slow MA Length")
roc_length = input(14, title="ROC Length")
rsi_length = input(14, title="RSI Length")
// Calculate moving averages
fast_ma = sma(close, fast_length)
slow_ma = sma(close, slow_length)
// Plot moving averages
plot(fast_ma, color=color.green, title="Fast MA")
plot(slow_ma, color=color.red, title="Slow MA")
// Plot 200 EMA
ema_200 = ema(close, 200)
plot(ema_200, color=color.white, title="200 EMA", linewidth=2)
// Calculate Rate of Change (ROC)
roc = roc(close, roc_length)
// Calculate RSI
rsi = rsi(close, rsi_length)
// Define strategy entry and exit conditions
long_condition = crossover(fast_ma, slow_ma) and roc > 0 and close > ema_200 and rsi > 55
short_condition = crossunder(fast_ma, slow_ma) and roc < 0 and close < ema_200 and rsi < 45
// Execute strategy
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_condition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_condition)
// Define stop loss and take profit levels
risk_percent = input(1, title="Risk Percentage", minval=0.1, maxval=5, step=0.1) / 100
atr_value = atr(14)
stop_loss = close - atr_value * risk_percent
take_profit = close + atr_value * risk_percent
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Long", loss=stop_loss, profit=take_profit)
strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", from_entry="Short", loss=stop_loss, profit=take_profit)
// Plot larger triangles on crossover and crossunder
plotshape(series=long_condition, title="Long Entry", color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small)
plotshape(series=short_condition, title="Short Entry", color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.small)