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Strategie für eine doppelte Kreuzung von gleitenden Durchschnitten

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-02-27 13:51:51
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Übersicht

Diese Strategie berechnet und zeichnet den 20-Perioden einfachen gleitenden Durchschnitt (SMA) und den 21-Perioden exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA) aus, füllt die Farbe zwischen ihnen aus, um die Preisschwankungszone zu visualisieren.

Strategie Logik

Die Kernidee der doppelten gleitenden Durchschnitts-Crossover-Strategie besteht darin, die Crossovers zwischen schnellen und langsamen gleitenden Durchschnitten als Handelssignale zu verwenden. Der 20-Perioden-SMA reagiert schneller auf Preisänderungen, während der 21-Perioden-EMA etwas zurückbleibt, aber glatter ist. Wenn die kurz- und langfristigen Trends konsistent sind, d.h. die beiden gleitenden Durchschnitte nach oben oder unten kreuzen, zeigt dies, dass sich der Trend stärkt und die getroffenen Handelsentscheidungen wahrscheinlich profitabler sein werden.

Wenn der Schlusskurs den 20-Perioden-SMA überschreitet, zeigt er an, dass sowohl der kurzfristige als auch der langfristige Kurs im Aufwärtstrend ist, also gehen Sie lang. Wenn der Schlusskurs unterhalb der 21-Perioden-EMA überschreitet, zeigt er an, dass sowohl der kurzfristige als auch der langfristige Kurs im Abwärtstrend sind, also gehen Sie kurz. Die Ausgangssignale sind entgegengesetzt den Eintrittssignalen. Zum Beispiel, wenn der Preis unter den 20-Perioden-SMA fällt, schließen Sie Long-Positionen. Wenn der Preis über die 21-Perioden-EMA zurückschreitet, schließen Sie Short-Positionen.

Die Fülltechnik wird auch verwendet, um die Farbe zwischen den beiden gleitenden Durchschnitten zu füllen, um einen visuellen Indikator zu bilden, der bei der Beurteilung von Markttrends hilft.

Vorteile

Die doppelte Kreuzung der gleitenden Durchschnitte hat folgende Vorteile:

  1. Einfache Logik, leicht verständlich und umsetzbar;
  2. Die Kreuzungen der beiden gleitenden Durchschnitte geben zuverlässig Veränderungen der Trendrichtung an.
  3. Der visuelle Indikator zeigt intuitiv die Preisschwankungsniveaus an.
  4. Die Verzögerung von Stop-Loss und Take-Profit schließt die Gewinne ein und verringert die Risiken.
  5. Hohe Erweiterbarkeit für verschiedene Optimierungen auf der Grundlage dieser Strategie.

Risiken

Diese Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Anfällig für Whipsaws und erzeugt falsche Signale während der Bereichsbegrenzung;
  2. Unzulässige Stop-Loss- und Take-Profit-Einstellungen können zu Verlusten oder reduzierten Gewinnen führen;
  3. Unzureichende Parameter-Ausrichtung (z. B. Periodenlängen) kann sich negativ auf die Strategieleistung auswirken;
  4. Der automatische Handel kann zu aufeinanderfolgenden Verlusten führen.

Zur Bekämpfung der oben genannten Risiken können folgende Maßnahmen ergriffen werden:

  1. Fügen Sie Filter hinzu, um zu vermeiden, dass sie während schüttelnder Perioden eingehen;
  2. Optimierung der Stop-Loss- und Take-Profit-Parameter zur Balancierung von Risiko und Rendite;
  3. Prüfung der Robustheit der Parameter und Auswahl geeigneter Parameter für den Markt;
  4. In Ausnahmefällen manuell eingreifen, um größere Verluste zu vermeiden.

Möglichkeiten zur Verbesserung

Die Strategie kann in folgenden Bereichen verbessert werden:

  1. Hinzufügen anderer Filter für technische Indikatoren, wie Volumen und Volatilität, um falsche Ausbrüche zu vermeiden;
  2. Dynamische Optimierung der gleitenden Durchschnittsparameter auf Basis von maschinellem Lernen;
  3. Einbeziehung von Stimmungs- und Nachrichtenanalysen zur Verbesserung von Entscheidungen;
  4. Ein adaptiver Stop-Loss-Mechanismus ist integriert, um die Stop-Loss-Skala anhand der Marktbedingungen anzupassen.

Zusammenfassung

Diese Strategie identifiziert Trendänderungen unter Verwendung von Kreuzungen zwischen schnellen und langsamen gleitenden Durchschnitten und trifft entsprechende langen und kurzen Entscheidungen. Sie hat Vorteile wie Einfachheit, Intuitivität und Einfachheit der Implementierung, birgt aber auch einige Risiken. Die Risiken können durch Parameteroptimierung, Hinzufügen von Filtern, manueller Überwachung usw. reduziert und die Leistung verbessert werden. Die Strategie hat eine große Erweiterbarkeit und ist eine gründliche Forschung und Anwendung wert.

/*backtest
start: 2024-01-27 00:00:00
end: 2024-02-26 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("BMSB Breakout Strategy", shorttitle="BMSB Breakout", overlay=true)

source = close
smaLength = 20
emaLength = 21

sma = ta.sma(source, smaLength)
ema = ta.ema(source, emaLength)

outSma = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, sma)
outEma = request.security(syminfo.tickerid, timeframe.period, ema)

smaPlot = plot(outSma, color=color.new(color.red, 0), title='20w SMA')
emaPlot = plot(outEma, color=color.new(color.green, 0), title='21w EMA')

fill(smaPlot, emaPlot, color=color.new(color.orange, 75), fillgaps=true)

// Definir condiciones para la estrategia de compra y venta
buyCondition = ta.crossover(close, outSma)
sellCondition = ta.crossunder(close, outEma)

// Entrada larga (compra) y salida corta
strategy.entry("Long", strategy.long, when=buyCondition and not na(sellCondition))
strategy.close("Short", when=buyCondition)

// Entrada corta (venta) y salida larga
strategy.entry("Short", strategy.short, when=sellCondition and not na(buyCondition))
strategy.close("Long", when=sellCondition)

// Puedes ajustar la configuración de la estrategia y los valores predeterminados según tus preferencias

plotshape(series=buyCondition, location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, title="Buy Signal")
plotshape(series=sellCondition, location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, title="Sell Signal")
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