Die Strategie kombiniert beispielsweise einen Moving Average, einen relativ starken RSI und einen Bilanztabellen-Indikator, um Trends in den Aktienpreisen zu identifizieren und im Kontext von Trends zu handeln. Die Kernidee ist, ein Kaufsignal zu erzeugen, wenn der kurzfristige Durchschnitt den mittleren langfristigen Durchschnitt überschreitet und die Wolken des Bilanztabellen überschreitet. Ein Verkaufsignal wird erzeugt, wenn der kurzfristige Durchschnitt den mittleren langfristigen Durchschnitt unterschreitet und die Wolken überschreitet.
Diese Strategie verwendet vier bewegliche Durchschnitte am 13, 21, 89 und 233. Die 13-Tage-Linie stellt den kurzfristigen Trend dar, die 233-Tage-Linie den langfristigen Trend, die 21-Tage-Linie und die 89-Tage-Linie die mittelfristige. Wenn ein Durchbruch des mittelfristigen Durchschnitts über dem kurzfristigen Durchschnitt erfolgt, wird die Kursentwicklung von unten nach unten gekennzeichnet, was ein Kaufsignal erzeugt. Umgekehrt ist ein Durchbruch des mittelfristigen Durchschnitts unter dem kurzfristigen Durchschnitt ein Verkaufssignal.
Darüber hinaus kombiniert diese Strategie die Umschaltlinie, die Benchmark und die Frontierlinie der ersten Gleichgewichtstabelle. Die Umschaltlinie verwendet einen 9-Tage-Moving Average, die Benchmark einen 26-Tage-Moving Average und die Frontierlinie einen mittleren kurzfristigen Moving Average. Wenn der Preis die Frontierlinie überschreitet, ist dies ein Kaufsignal und ein Verkaufssignal.
Schließlich verwendet die Strategie auch die 12-Tage- und 24-Tage-Linie des RSI-Indikators. Die 12-Tage-Linie repräsentiert kurzfristige Überkauf-Überverkäufe und die 24-Tage-Linie repräsentiert mittelfristige Überkauf-Überverkäufe. Die Strategie bestätigt das Handelssignal, indem sie die Kreuzung der 12-Tage-RSI-Linie mit der 24-Tage-RSI-Linie beurteilt.
Die Strategie ist in der Lage, die wichtigsten Trendrichtungen der Aktienpreise sehr gut zu identifizieren. Der Moving Average kombiniert mit einem Gleichgewichtstabellenindikator, um die Kauf- und Verkaufssignale genauer zu machen. Darüber hinaus verhindert die Einführung des RSI-Indikators mögliche falsche Durchbrüche.
Trendumkehrrisiko
Händler müssen die Veränderungen im Markt genau beobachten und bei Anzeichen für eine Berührung der Durchschnittswerte auf der Hut sein und ihre Positionen rechtzeitig platzieren.
Parameteroptimierung
Die Periodenzustellung des Moving Averages, die Parameter der Gleichgewichtstabelle, etc. haben Optimierungsmöglichkeiten, so dass der Händler die optimale Kombination von Parametern für verschiedene Sorten auswählen kann.
Hohe Handelsfrequenz
Die Frequenz der Strategie ist relativ hoch und die Gebühren müssen berücksichtigt werden. Die Parameter können entsprechend angepasst werden, um unnötige Transaktionen zu reduzieren.
Erhöhung der Stop-Loss-Strategie
Derzeit gibt es keine Stop-Loss-Stopp-Logik in der Strategie, was ein gewisses Risiko mit sich bringt. In der Zukunft kann man erwägen, solche Module in der Strategie aufzunehmen.
Parameteroptimierung
Für verschiedene Handelsarten kann die optimale Kombination aus Moving-Average-Perioden, First-Equilibrium-Parametern, RSI-Perioden usw. optimiert werden. Dies kann die Stabilität der Strategie weiter verbessern.
Zusammen mit weiteren Indikatoren
Zusätzlich zu den verwendeten Indikatoren können auch andere Derivate wie Volatilität und Veränderungen des Handelsvolumens in Verbindung gebracht werden, um eine umfassendere Beurteilung zu erhalten.
Die Strategie kombiniert bewegte Mittelwerte, relativ starke Indikatoren und erste Gleichgewichtstabellen Indikatoren, um die wichtigsten Trends in den Wertpapierpreisen zu identifizieren, und gehört zu den typischen Trend-Tracking-Strategien. Der Vorteil der Strategie besteht darin, dass die Portfolio-Indikatoren umfassend sind, um die Trends gut zu erfassen. Die Handelsfrequenz ist jedoch hoch, und es besteht ein gewisses Rücknahmerisiko.
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end: 2024-01-17 00:00:00
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basePeriod: 1h
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strategy("EMA + Ichimoku Kinko Hyo Strategy", shorttitle="EMI", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=1000, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
TenkanSenPeriods = input(9, minval=1, title="Tenkan Sen Periods")
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SenkouSpanBPeriods = input(52, minval=1, title="Senkou Span B Periods")
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
TenkanSen = donchian(TenkanSenPeriods)
KijunSen = donchian(KijunSenPeriods)
SenkouSpanA = avg(TenkanSen, KijunSen)
SenkouSpanB = donchian(SenkouSpanBPeriods)
SenkouSpanH = max(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
SenkouSpanL = min(SenkouSpanA[displacement - 1], SenkouSpanB[displacement - 1])
ChikouSpan = close[displacement-1]
Sema = ema(close, 13)
Mema = ema(close, 21)
Lema = ema(close, 89)
XLema = ema(close, 233)
plot(Sema, color=blue, title="13 EMA", linewidth = 2)
plot(Mema, color=fuchsia, title="21 EMA", linewidth = 1)
plot(Lema, color=orange, title="89 EMA", linewidth = 2)
plot(XLema, color=teal, title="233 EMA", linewidth = 2)
plot(KijunSen, color=maroon, title="Kijun Sen", linewidth = 3)
plot(close, offset = -displacement, color=lime, title="Chikou Span", linewidth = 2)
sa=plot (SenkouSpanA, offset = displacement, color=green, title="Senkou Span A", linewidth = 1)
sb=plot (SenkouSpanB, offset = displacement, color=red, title="Senkou Span B", linewidth = 3)
fill(sa, sb, color = SenkouSpanA > SenkouSpanB ? green : red)
longCondition = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24)) and close>ChikouSpan and Sema>KijunSen
strategy.entry("Long",strategy.long,when = longCondition)
strategy.close("Long", when = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24) and (close<KijunSen and close<ChikouSpan)))
shortCondition = (rsi(close, 12)<rsi(close, 24)) and close<ChikouSpan and Sema<KijunSen
strategy.entry("Short",strategy.short, when = shortCondition)
strategy.close("Short", when = (rsi(close, 12)>rsi(close, 24) and (close>KijunSen and close>ChikouSpan)))