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Swing-Handelsstrategie mit 20/50 EMA Cross

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-12 11:22:33
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Übersicht

Diese Strategie bestimmt die Ein- und Ausstiegspunkte, indem sie das goldene Kreuz und das Todeskreuz des 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitts (EMA20) und des 50-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitts (EMA50) berechnet.

Strategieprinzip

Die Kernindikatoren dieser Strategie sind der 20-tägige EMA und der 50-tägige EMA. Der EMA20 repräsentiert den kurzfristigen Trend und der EMA50 den mittelfristigen Trend. Wenn der kurzfristige Trend über den mittelfristigen Trend überschreitet, zeigt dies, dass sich der Markt vom Rückgang zum Aufstieg wendet. Long kann einen Gewinn erzielen. Wenn der kurzfristige Trend unter den mittelfristigen Trend überschreitet, zeigt er, dass sich der Markt vom Aufstieg zum Abstieg wendet. Short kann einen Gewinn erzielen. Daher werden die goldenen Kreuz- und Todeskreuzformationen des EMA20 und EMA50 zur Bestimmung der Ein- und Ausstiegspunkte verwendet.

Speziell berechnen Sie zuerst die Werte der 20-Tage-EMA und der 50-Tage-EMA. Dann zeichnen Sie die Liniensegmente der EMA20 und EMA50 auf dem Diagramm ab. Wenn die EMA20 über die EMA50 überschreitet, gehen Sie lang. Wenn die EMA20 unter die EMA50 überschreitet, gehen Sie kurz. Geben Sie gleichzeitig den Stop-Loss-Prozentsatz und das Risiko-Rendite-Verhältnis ein, um den Stop-Loss-Preis zu berechnen und den Gewinnpreis zu nehmen. Dies kann das Risiko und die Belohnung jedes Handels effektiv kontrollieren.

Analyse der Vorteile

Die Vorteile dieser Strategie sind:

  1. Die Verwendung des goldenen Kreuzes und des Todeskreuzes der EMA zur Bestimmung des Eintrittszeitraums kann den Wendepunkt der Trends effektiv erfassen.
  2. Die langen und kurzen Regeln sind klar und einfach, einfach zu bedienen.
  3. Verwenden Sie Stop-Loss und Take-Profit, um das Risiko-Rendite-Verhältnis zu kontrollieren, was zu einer stabilen Rendite führt.
  4. Hohe Effizienz der Kapitalverwertung ohne langfristige Positionen.

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Die EMA hat nachlassende Eigenschaften, die den besten Zeitpunkt für eine Preisumkehr verpassen können.
  2. Eine falsche Einstellung des Stop-Loss-Punkts kann zu unnötigen Verlusten führen.
  3. Plötzliche Ereignisse können dazu führen, dass die EMA falsche Signale erzeugt.
  4. Risiko für die Anpassung der Backtestdaten: Die tatsächliche Leistung kann von den Backtestergebnissen abweichen.

Optimierung

Die Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:

  1. Versuche verschiedene Parameterkombinationen von EMA, um die optimalen Parameter zu finden.

  2. Kombination mit anderen Indikatoren zur Signalfilterung und -überprüfung.

  3. Dynamische Anpassung der Stop-Loss- und Take-Profit-Kennzahlen.

  4. Die Aufbewahrungszeit sollte angemessen verkürzt werden, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass sie von plötzlichen Ereignissen betroffen ist.

Schlussfolgerung

Die EMA-Golden Cross- und Death Cross-Swing-Handelsstrategie bestimmt die Eintrittszeit durch einfache Indikatoren und kontrolliert Risiken mithilfe von Stop-Loss und Take-Profit. Sie ist sehr einfach zu bedienen und eignet sich für aktiven kurzfristigen Handel.

/*backtest
start: 2023-01-05 00:00:00
end: 2024-01-11 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Swing Trading with 20/50 EMA Cross", shorttitle = "EMA Cross", overlay = true)

// Define input for stop-loss and take-profit levels
var float stopLossPct = input.float(1, title = "Stop Loss (%)") / 100
var float rewardRiskRatio = input.float(2, title = "Risk-Reward Ratio")
takeProfitPct = stopLossPct * rewardRiskRatio

// Calculate EMA values
ema20 = ta.ema(close, 20)
ema50 = ta.ema(close, 50)

// Plot EMAs on the chart
plot(ema20, title = "20 EMA", color = color.blue)
plot(ema50, title = "50 EMA", color = color.red)

// Trading conditions
longCondition = ta.crossover(ema20, ema50)
shortCondition = ta.crossunder(ema20, ema50)

// Execute long and short trades
strategy.entry("Long", strategy.long, when = longCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short, when = shortCondition)

// Calculate stop-loss and take-profit levels based on risk-reward ratio
stopLossPrice = close * (1 - stopLossPct)
takeProfitPrice = close * (1 + takeProfitPct)

strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", stop = stopLossPrice, limit = takeProfitPrice)
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