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Einfacher Trend nach Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-05 13:09:37
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In diesem Artikel wird eine Trend-Folge-Strategie detailliert analysiert, die auf einfachen gleitenden Durchschnitten basiert.

Strategieübersicht

Die Strategie verwendet 21-tägige, 50-tägige, 100-tägige und 200-tägige einfache gleitende Durchschnitte gleichzeitig. Es erzeugt Kauf- und Verkaufssignale, wenn der Preis durch diese gleitenden Durchschnitte bricht. Darüber hinaus verwendet die Strategie auch den Donchian Channel, um Handelssignale zu ergänzen, wenn der Preis durch den 20-tägigen oder 55-tägigen Höchst-/Tiefstpreis bricht.

Strategieprinzip

Das Kernprinzip besteht darin, mehrere gleitende Durchschnittszeitrahmen zu verwenden, um die Trendrichtung zu bestimmen. Insbesondere verwendet die Strategie 4 einfache gleitende Durchschnitte mit verschiedenen Zeitrahmen: 21 Tage, 50 Tage, 100 Tage und 200 Tage. Die Zeitrahmen dieser gleitenden Durchschnitte erweitern sich allmählich von kurzfristig zu langfristig und werden verwendet, um Trends auf verschiedenen Ebenen zu identifizieren.

Wenn der kurzfristige gleitende Durchschnitt über den langfristigen überschreitet, wird ein Kaufsignal generiert. Dies zeigt an, dass der Markttrend umgekehrt und in einen Aufwärtstrend eingetreten sein kann. Wenn der kurzfristige gleitende Durchschnitt unter den langfristigen überschreitet, wird ein Verkaufssignal generiert. Dies bedeutet, dass der Markttrend möglicherweise begonnen hat, sich umzukehren und in einen Abwärtstrend einzusteigen.

Darüber hinaus nutzt die Strategie auch den Donchian-Kanal zur Ergänzung von Handelssignalen, d. h. wenn der Preis den 20-Tage- oder 55-Tage-Höchst-/Tiefstpreis durchbricht, werden auch Kauf-/Verkaufssignale ausgelöst, um Trendgewinne zu erzielen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Strategie die gleitende Durchschnittstheorie und den Donchian Channel über mehrere Zeitrahmen kombiniert, um die Trendrichtung zu bestimmen, die zu einer typischen Trendfolgestrategie gehört.

Vorteile

Mehrzeitrahmendesign kann mittelfristige und langfristige Trends effektiv erfassen
Die Verwendung von gleitenden Durchschnitten und Donchian Channel macht die Signale zuverlässiger
Einfache Implementierung, geeignet für Anfänger beim quantitativen Handel

Risiken

Risiko eines falschen Ausbruchs: Die Preise können für einen bestimmten Zeitraum heftig schwanken, was zu falschen Signalen von gleitenden Durchschnitten oder Donchian Channel führt
Die Strategie eignet sich besser für Märkte mit offensichtlichen Trends
Es ist schwierig, die Parameter von gleitenden Durchschnitten und dem Donchian-Kanal effektiv einzustellen.

Lösungen für die Risiken:

Hinzufügen von Filterbedingungen, um falsche Ausbrüche zu vermeiden, z. B. Hinzufügen von Volumenbedingungen
angemessene Verringerung des Stop-Loss-Bereichs, um dem Marktbereich gerecht zu werden
Versuchen Sie, Machine-Learning-Algorithmen einzuführen, um Parameter automatisch zu optimieren

Optimierungsrichtlinien

Fügen Sie volumebasierte Filter hinzu, um falsche Signale bei heftigen Kursschwankungen zu vermeiden
Versuchen Sie, gleitende Durchschnitte durch Indikatoren zu ersetzen, die die Preise besser glätten können, z. B. Kaufmans Adaptive Moving Average
Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen zur automatischen Optimierung von Parametern zur besseren Anpassung an aktuelle Marktbedingungen
Einbeziehung von Volatilitätsindikatoren zur Messung der Trendstärke und Vermeidung von Spannungen auf den Märkten

Schlussfolgerung

In diesem Artikel wurde eine einfache Trendfolgestrategie detailliert analysiert, die auf mehrfachen Zeitrahmen gleitenden Durchschnitten und Donchian Channel basiert. Die Strategie bestimmt die Trendrichtung mit verschiedenen Längen gleitenden Durchschnitten, mit einfachen und klaren Prinzipien, die leicht zu implementieren sind. Gleichzeitig werden die Vorteile, potenziellen Risiken und zukünftigen Optimierungsideen diskutiert. Mit einem tiefen Verständnis und einer richtigen Optimierung kann diese Strategie meines Erachtens zu einem nützlichen Werkzeug für den quantitativen Handel werden.

/*backtest
start: 2022-12-29 00:00:00
end: 2024-01-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Trend Following", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 10)

maxIdLossPcnt = input(1, "Max Intraday Loss(%)", type=float)
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// strategy.risk.max_intraday_loss(maxIdLossPcnt, strategy.percent_of_equity)

if (close > highest(high[1], 20))
    strategy.entry("Long fast", strategy.long)
    entryLong = true
    

if (close < lowest(low[1], 20))
    strategy.entry("Short fast", strategy.short)
    entryShort = true
    
if (close > highest(high[1], 55))
    strategy.entry("Long slow", strategy.long)
    entryLong = true

if (close < lowest(low[1], 55))
    strategy.entry("Short slow", strategy.short)
    entryShort = true

len1 = input(21, minval=1, title="21 SMA")
src1 = input(close, title="21 SMA")
out1 = sma(src1, len1)
plot(out1, title="21 SMA", color= white)

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src2 = input(close, title="50 SMA")
out2 = sma(src2, len2)
plot(out2, title="50 SMA", color= blue)

len3 = input(100, minval=1, title="100 SMA")
src3 = input(close, title="100 SMA")
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plot(out3, title="100 SMA", color= orange)

len4 = input(200, minval=1, title="200 SMA")
src4 = input(close, title="200 SMA")
out4 = sma(src4, len4)
plot(out4, title="200 SMA", color= green)

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