Moving Average Range Engulfing-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Moving Average Range-Swallowing-Strategie ist eine Trend-Tracking-Strategie, die auf Moving Averages basiert. Sie beurteilt die Preisentwicklung durch die Berechnung der Kreuzung zweier Moving Averages und kombiniert diese mit einer Zone-Management-Strategie, um die Trends zu verfolgen und zu profitieren.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet zwei bewegliche Durchschnitte: die schnelle und die langsame Linie. Die kleineren Schnellparameter sind empfindlicher auf Preisänderungen; die größeren Schnellparameter sind zuverlässiger, um Trends zu beurteilen. Wenn die schnelle Linie von unten durch die langsame Linie geht, machen Sie mehr; wenn die schnelle Linie von oben durch die langsame Linie geht, machen Sie eine Lücke.
Zusätzlich wird eine Reihe von Hilfs-Moving Averages eingeführt, um die Richtung der wichtigsten Trends zu bestimmen und Fehlpaarungen zu vermeiden. Zusätzlich wird die HIGHEST- und LOWEST-Funktion in Verbindung mit ATR verwendet, um einen dynamischen Stop-Loss zu berechnen und Gewinne zu sperren.
Für jeden Handel kann die Strategie eine feste Anzahl von Aufträgen wählen oder dynamisch eine Position mit einem Maximalverlustprozentsatz nach den Parametern berechnen. Letzteres kann das Risiko für jeden Handel in einem bestimmten Umfang kontrollieren.
Analyse der Stärken
- Mit einem Dual-Moving-Average-System kann der Preistrend effektiv verfolgt werden.
- introdu mehrere Hilfslinear- und Richtungsfilterbedingungen, um den Geräuschhandel zu reduzieren
- Dynamische Berechnung von Stop-Loss-Leistungen und Positionsanpassungen, um den maximalen Verlust pro Handel zu begrenzen
- Positionsmanagement-Systeme ermöglichen die exponentielle Erhöhung der Gewinnspanne, während die maximale Rücknahme in einem bestimmten Bereich kontrolliert wird
Risikoanalyse
- Doppelte Moving Average-Strategien sind leicht zu arbitragen
- Hilfsline- und Filterbedingungen könnten einige Handelschancen verpassen
- Bei starken Marktschwankungen kann ein Stop-Loss durchbrochen werden, was zu größeren Verlusten führt.
- Extreme Umstände können zu massiven Verlusten führen, wenn Positionen zu groß sind.
Diese Risiken können durch die Optimierung der Parameter des Moving Averages, die Anpassung der Gewichtung der Hilfsmittellinien und die Änderung der Stop-Loss-Marge verringert werden. Gleichzeitig werden die Regeln für die Positionsverwaltung streng kontrolliert, um die Auswirkungen von Einzelschäden zu verringern.
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann in folgenden Richtungen optimiert werden:
- Versuchen Sie, mehr Arten von Moving-Average-Kombinationen zu testen, um optimale Parameter zu finden.
- Hinzufügen von Indikatoren für die Trendstärke, um eine Trendwende zu vermeiden
- Die Studie untersucht selbst adaptierte Stop-Loss-Algorithmen, um Stop-Loss intelligenter zu machen.
- Optimierung der Positionsmanagement-Strategien zur Gewinn-Risiko-Balance
Zusammenfassen
Die Moving Average Interval Eating Strategy ist insgesamt eine sehr praktische Quantifizierungs-Trading-Strategie. Sie kombiniert die Vorteile von Trend-Tracking und Risikokontrolle und eignet sich für Long-Line-Positionen. Durch die Optimierung von Parameteranpassungen und Funktionserweiterungen kann die Strategie robuster und intelligenter gemacht werden, um eine nachhaltigere Profitabilität zu erzielen.
/*backtest
start: 2024-01-10 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 45m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// This is a simple crossover Moving Average strategy, good for long term crypto trades.
// It buys when the MA "X" crosses up the MA "Y", viceversa for shorts.
// Both MAs are selectable from the Inputs section in the front panel.
// There is also a Position Management option thats
// sizes positions to have the same USD risk (using leverage) on each trade,
// based on the percentage distance to the stop loss level.
// If you turn this option on you will see how the profit
// grows exponentially while the drawdown percentage almost remains the same.
strategy("4 MA Strat", overlay=true, pyramiding=1,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity,
default_qty_value=100,
commission_value = 0.04,
initial_capital=100,
process_orders_on_close=false)
direction = input(0, title = "Strategy Direction", type=input.integer, minval=-1, maxval=1)
strategy.risk.allow_entry_in(direction == 0 ? strategy.direction.all : (direction < 0 ? strategy.direction.short : strategy.direction.long))
//Inputs
PSMGMT=input(defval=false, title="Position Management")
risk_per_trade=input(defval=5, title="Risk Per Trade % (for PSMGMT)", step=0.5)*.01
//SL & TP Inputs
i_SL=input(true, title="Use Swing Lo/Hi Stop Loss & Take Profit")
i_SwingLookback=input(10, title="Swing Lo/Hi Lookback")
i_SLExpander=input(defval=0, step=1, title="SL Expander")
i_MAFilter=input(false, title="Use MA4 as Bull / Bear filter")
//MA Type Selector
MAtype = input(false, title="----------------MA Selector-----------------")
MA1Period = input(9, title="MA1 Period")
MA1Type = input(title="MA1 Type", defval="EMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "ALMA"])
MA2Period = input(21, title="MA2 Period")
MA2Type = input(title="MA2 Type", defval="EMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "ALMA"])
MA3Period = input(50, title="MA3 Period")
MA3Type = input(title="MA3 Type", defval="SMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "ALMA"])
MA4Period = input(100, title="MA4 Period")
MA4Type = input(title="MA4 Type", defval="SMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA", "HMA", "ALMA"])
//MA Selector
MA1 = if MA1Type == "SMA"
sma(close, MA1Period)
else
if MA1Type == "EMA"
ema(close, MA1Period)
else
if MA1Type == "WMA"
wma(close, MA1Period)
else
if MA1Type == "RMA"
rma(close, MA1Period)
else
if MA1Type == "HMA"
hma(close, MA1Period)
else
if MA1Type == "ALMA"
alma(close, MA1Period, 0.85, 6)
MA2 = if MA2Type == "SMA"
sma(close, MA2Period)
else
if MA2Type == "EMA"
ema(close, MA2Period)
else
if MA2Type == "WMA"
wma(close, MA2Period)
else
if MA2Type == "RMA"
rma(close, MA2Period)
else
if MA2Type == "HMA"
hma(close, MA2Period)
else
if MA2Type == "ALMA"
alma(close, MA2Period, 0.85, 6)
MA3 = if MA3Type == "SMA"
sma(close, MA3Period)
else
if MA3Type == "EMA"
ema(close, MA3Period)
else
if MA3Type == "WMA"
wma(close, MA3Period)
else
if MA3Type == "RMA"
rma(close, MA3Period)
else
if MA3Type == "HMA"
hma(close, MA3Period)
else
if MA3Type == "ALMA"
alma(close, MA3Period, 0.85, 6)
MA4 = if MA4Type == "SMA"
sma(close, MA4Period)
else
if MA4Type == "EMA"
ema(close, MA4Period)
else
if MA4Type == "WMA"
wma(close, MA4Period)
else
if MA4Type == "RMA"
rma(close, MA4Period)
else
if MA4Type == "HMA"
hma(close, MA4Period)
else
if MA4Type == "ALMA"
alma(close, MA4Period, 0.85, 6)
// X Y Logic
x=input(title="x", defval="close", options=["MA1", "MA2", "MA3", "MA4", "close"])
y=input(title="y", defval="MA1", options=["MA1", "MA2", "MA3", "MA4", "close"])
X = if x == "MA1"
MA1
else
if x == "MA2"
MA2
else
if x == "MA3"
MA3
else
if x == "MA4"
MA4
else
if x == "close"
close
Y = if y == "MA1"
MA1
else
if y == "MA2"
MA2
else
if y == "MA3"
MA3
else
if y == "MA4"
MA4
else
if y == "close"
close
//SL & TP Calculations
SwingLow=lowest(i_SwingLookback)
SwingHigh=highest(i_SwingLookback)
bought=strategy.position_size != strategy.position_size[1]
LSL=valuewhen(bought, SwingLow, 0)-((valuewhen(bought, atr(14), 0)/5)*i_SLExpander)
SSL=valuewhen(bought, SwingHigh, 0)+((valuewhen(bought, atr(14), 0)/5)*i_SLExpander)
islong=strategy.position_size > 0
isshort=strategy.position_size < 0
SL= islong ? LSL : isshort ? SSL : na
//Position Management Calculations
capital=strategy.equity
distance_to_long_stop_loss=1-(LSL/strategy.position_avg_price)
distance_to_short_stop_loss=(SSL/strategy.position_avg_price)-1
PS=(capital*risk_per_trade)/distance_to_long_stop_loss
SPS=(capital*risk_per_trade)/distance_to_short_stop_loss
PSqty=PS/close
SPSqty=SPS/close
//Strategy Calculations
MAFilter=close > MA4
BUY = crossover(X , Y)
SELL = crossunder(X , Y)
BUY2 = crossover(X , Y) and MAFilter
SELL2 = crossunder(X , Y) and not MAFilter
//Entries
strategy.entry("long", true, qty=PSMGMT ? PSqty : na, when=not i_MAFilter ? BUY : BUY2)
strategy.entry("short", false, qty=PSMGMT ? SPSqty : na, when=not i_MAFilter ? SELL : SELL2)
//Exits
if i_SL //and SL != na
strategy.exit("longexit", "long", stop=LSL)
strategy.exit("shortexit", "short", stop=SSL)
if i_MAFilter
strategy.close("long", when=SELL)
strategy.close("short", when=BUY)
//Plots
plot(i_SL ? SL : na, color=color.red, style=plot.style_cross, title="SL")
plot(MA1, color=color.green, linewidth=1, title="MA1")
plot(MA2, color=color.yellow, linewidth=2, title="MA2")
plot(MA3, color=color.red, linewidth=3, title="MA3")
plot(MA4, color=color.white, linewidth=3, title="MA4")
plotshape(BUY ? 1 : na, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, title="Bullish Setup")
plotshape(SELL ? 1 : na, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, title="Bearish Setup")
//Debugging Plots
plot(LSL, transp=100, title="SwingLow")
plot(bought ? 1:0, transp=100, title="bought")
plot(PSqty, title="PSqty", transp=100)
plot(SPSqty, title="SPSqty", transp=100)
plot(PS, title="PS", transp=100)
plot(SPS, title="SPS", transp=100)
plot(distance_to_long_stop_loss, title="distance to LSL", transp=100)
plot(distance_to_short_stop_loss, title="distance to SSL", transp=100)
plot(capital, title="equity", transp=100)