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Mengenmäßige Handelsstrategie auf Basis von SMA-Crossover

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-12 10:51:33
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Übersicht

Diese Strategie berechnet SMA-Linien verschiedener Perioden, um Goldenkreuz- und Todenkreuzmuster zu implementieren und somit Kauf- und Verkaufssignale zu generieren.

Strategieprinzip

  1. Berechnung der 5-Tage-Linie (sma5), der 20-Tage-Linie (sma20) und der 200-Tage-Linie (sma200) von drei SMA-Linien mit unterschiedlichen Zyklen
  2. Wenn der gleitende Durchschnitt des kurzen Zyklus über den gleitenden Durchschnitt des langen Zyklus von unten kreuzt, wird ein Kaufsignal generiert.
  3. Wenn der gleitende Durchschnitt des kurzen Zyklus unter den gleitenden Durchschnitt des langen Zyklus von oben überschreitet, wird ein Verkaufssignal erzeugt.
  4. Abwicklung von Transaktionen auf der Grundlage von Kauf- und Verkaufssignalen

Wenn die 5-Tage-Linie die 200-Tage-Linie überschreitet, bedeutet dies, dass der Markt einen kurzfristigen Aufschwung erreicht hat und ein Kaufsignal generiert wird. Wenn die 5-Tage-Linie unterhalb der 200-Tage-Linie überschreitet, bedeutet dies, dass der Markt einen kurzfristigen Bären-Ausblick erreicht hat und ein Verkaufssignal generiert wird. Durch die Erfassung des Kreuzmusters von gleitenden Durchschnitten verschiedener Zyklen können Markttrends entsprechend erfasst werden.

Vorteile der Strategie

  1. Einfach zu implementieren. Es muss nur mehrere SMA-Linien verschiedener Zyklen berechnen und Ein- und Ausstieg durch einfache gleitende Durchschnittsmuster beurteilen.
  2. Der Markt ist anfällig für den allgemeinen Markttrend und kann von dem Trendeffekt profitieren. Zum Beispiel, wenn die 5-Tage-Linie über die 200-Tage-Linie geht, befindet sich der Markt in einem mittel-langfristigen Bullenzustand.
  3. Wenn der Markt große Anpassungen sieht, wird die schwebende Durchschnitts-Crossover-Strategie umgehend Verkaufssignale ausstellen, um Rückgänge effektiv zu kontrollieren.

Risiken und Gegenmaßnahmen

  1. Wenn der Markt in einer Bandbreite ist, kann der gleitende Durchschnitt mehrere falsche Kreuzungen aufweisen, was zu unnötigen Handelsfrequenzen und Kosten führt.
  2. Die Auswahl des Einstellzyklus ist sehr wichtig. Wenn die gleitenden Durchschnittsparameter nicht richtig ausgewählt werden, kann der Signalleffekt unbefriedigend sein. Entsprechende gleitende Durchschnittszykluskombinationen sollten je nach verschiedenen Sorten bestimmt werden.
  3. Bei großen Schwarzen Schwanen kann die schwebende Durchschnitts-Crossover-Strategie erhebliche Verluste erleiden.

Optimierung der Strategie

  1. Wenn das gleitende Durchschnitts-Crossover-Signal angezeigt wird, verweisen Sie auch auf Indikatoren wie MACD und KDJ, um falsche Signale in volatilen Märkten zu vermeiden.

  2. Kombinieren Sie mit Trendbeurteilungsindikatoren. Verwenden Sie beispielsweise die 5-Tage-Linie und die 200-Tage-Linie, um in diesem Fall Kauf- und Verkaufspunkte zu erstellen. Kombinieren Sie auch den ADX-Indikator, um die Trendstärke zu beurteilen, und führen Sie Signale nur aus, wenn der Trend stark genug ist.

  3. Anpassung der gleitenden Durchschnittsparameter in Echtzeit basierend auf Marktbedingungen und Volatilität, wodurch Handelssignale praktischer werden.

  4. Kombination zwischen verschiedenen Sorten: Die Strategie auf verschiedene Arten von Aktien und Devisenprodukten anwenden, um die Gesamtstrategieleistung zu verbessern.

Schlussfolgerung

Diese Strategie beurteilt den Markttrend einfach durch SMA-Crossover-Muster und implementiert eine typische Trend-Nachstrategie. Der Vorteil liegt in der Einfachheit des Betriebs und der Fähigkeit, wichtige Trends effektiv zu erfassen. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass sie leicht falsche Signale erzeugt und nicht mit riesigen Marktschwankungen fertig werden kann. Zukünftige Verbesserungen können in Bereichen wie Signalfiltration und Parameteroptimierung vorgenommen werden.


/*backtest
start: 2024-01-04 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("SMA Crossover Strategy", overlay=true)

// Define SMAs
sma5 = sma(close, 5)
sma10 = sma(close, 10)
sma20 = sma(close, 20)
sma50 = sma(close, 50)
sma130 = sma(close, 130)
sma200 = sma(close, 200)

// Plot SMAs on the chart
plot(sma5, color=color.blue, title="5 SMA")
plot(sma10, color=color.orange, title="10 SMA")
plot(sma20, color=color.red, title="20 SMA")
plot(sma50, color=color.green, title="50 SMA")
plot(sma130, color=color.purple, title="130 SMA")
plot(sma200, color=color.black, title="200 SMA")

// Generating the buy and sell signals
buySignal = crossover(sma5, sma200)
sellSignal = crossunder(sma5, sma200)

// Execute trades based on signals
if (buySignal)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sellSignal)
    strategy.close("Sell")



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