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Momentum-Tracking-Strategie auf Basis der Ichimoku-Cloud

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-18 12:32:46
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Übersicht

Diese Strategie kombiniert gleitende Durchschnitte, Relative Strength Index (RSI) und Ichimoku Cloud, um Preistrends zu identifizieren und entsprechend Trades zu tätigen.

Strategie Logik

Die Strategie verwendet vier gleitende Durchschnitte - 13, 21, 89 und 233 Tage. Der 13-Tage-MA stellt einen kurzfristigen Trend dar, während die 233-Tage-Linie einen langfristigen Trend zeigt. Die 21- und 89-Tage-MA liegen dazwischen. Wenn der kurzfristige MA über den mittelfristigen überschreitet, zeigt dies einen Aufbruch an und erzeugt Kaufsignale. Das gegenteilige Kreuz führt zu Verkaufssignalen.

Darüber hinaus werden die Konversionslinie (9-Tage-MA), die Basislinie (26-Tage-MA) und die führende Spanne (Durchschnitt der Konversion und Basislinien) der Ichimoku-Cloud verwendet.

Darüber hinaus werden 12- und 24-Tage-RSI angewendet. Der 12-Tage-RSI stellt kurzfristige Überkauf-/Überverkaufsniveaus dar, während die 24-Tage-Linie mittelfristige Situationen zeigt. Crossovers zwischen den beiden können helfen, Handelssignale zu bestätigen.

Vorteile

Identifizierung der Trendrichtung mit den MAs
Ichimoku-Wolke für Ein- und Ausstiegszeit
Vermeiden Sie falsche Ausbrüche mit RSI

Diese Strategie zeichnet sich aus, wenn es darum geht, den vorherrschenden Trend der Wertpapierpreise zu erfassen. Ein- und Ausstieg basierend auf MAs und Ichimoku verbessert die Präzision. Darüber hinaus hilft der RSI-Crossover, falsche Signale zu vermeiden. Zusammenfassend kombiniert dies die Stärken mehrerer Indikatoren, um effektiv entlang des Trends zu handeln.

Risiken

Trendumkehrrisiko
Händler sollten auf Preise achten, die gleitende Durchschnitte berühren, und bereit sein, Positionen zu schließen.
Optimierung der Parameter
Es gibt Räume zur Verbesserung von MA-Perioden, Ichimoku-Parametern usw. Händler können experimentieren, um das optimale Set für verschiedene Produkte zu finden.
Hohe Handelshäufigkeit
Die Strategie kann sehr häufig gehandelt werden, daher müssen die Provisionskosten berücksichtigt werden.

Verbesserungen

Hinzufügen von Stop-Loss-/Gewinnziel
Die Einführung solcher Risikomanagementmechanismen würde die Abnutzungen verringern.
Einstellung der Parameter
Optimieren Sie MA-Perioden, Ichimoku-Eingänge, RSI-Tage usw. für eine bessere Stabilität in verschiedenen Produkten.
Mehr Indikatoren aufnehmen
Andere abgeleitete Indikatoren für Volatilität und Volumen könnten zusätzliche Erkenntnisse liefern.

Schlussfolgerung

Dies ist ein typischer Trend nach der Strategie, die die Stärken von MAs, RSI und Ichimoku-Cloud nutzt. Es verriegelt zuverlässig die vorherrschenden Trends. Durch Verfeinerungen wie Stop-Loss, Parameteroptimierung usw. kann die Leistung weiter verbessert werden. Insgesamt ist dies eine stabile, profitable Momentum-Strategie, die für Anleger mit ausreichendem Risikobereitschaft geeignet ist, die nach anhaltenden Gewinnen suchen.

/*backtest
start: 2023-01-11 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3

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")
KijunSenPeriods = input(26, minval=1, title="Kijun Sen Periods")
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)))

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