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Walnuss-Trend nach Strategie basierend auf der Entfernung von 200 EMA

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-03-01 10:50:03
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Erreicht am Ende des Tages das Gewinnziel

Kurzer Ausgang:Schließung <= 200 EMA erreicht Gewinnziel Ende des Tages

Der Stop-Loss beträgt 20% der Optionsprämie.

II. Vorteile

Die wichtigsten Vorteile dieser Strategie sind:

  1. Verwendung des 200-Tage- gleitenden Durchschnitts zur Ermittlung der mittelfristigen und langfristigen Entwicklung, wobei kurzfristige Marktlärm zu vermeiden ist
  2. Feststellung der Preisentwicklung nach Mechanismus zur Nachverfolgung der Preisentwicklung auf mittlere und lange Sicht
  3. Optimierung der Eintrittszeit, wenn die letzte Kerzenrichtung mit dem Haupttrend übereinstimmt
  4. Ein angemessener Stop-Loss und Gewinnspanne, um größere Verluste zu vermeiden

III. Risiken

Die wichtigsten Risiken dieser Strategie sind:

  1. Bei einer Konsolidierung des Marktes um den gleitenden Durchschnitt können mehrere Verluste eintreten
  2. Plötzliche Trendumkehrung löst Stop-Loss aus
  3. Eine unangemessene Auswahl von Parametern wie beispielsweise der gleitende Durchschnitt führt zu einer ungenauen Beurteilung des Trends

Zur Verringerung der oben genannten Risiken können folgende Aspekte optimiert werden:

  1. Anpassung der gleitenden Durchschnittsparameter oder Hinzufügung anderer Indikatoren zur Bestimmung des wesentlichen Trends
  2. Optimieren Sie den Stopp-Loss-Mechanismus, wie die Anpassung der Stopp-Distanz basierend auf der Preisänderung
  3. Optimieren Sie die Eintrittsbedingungen mit mehr Beurteilungsindikatoren

IV. Optimierungsrichtlinien

Die wichtigsten Optimierungsrichtungen für diese Strategie sind:

  1. Optimierung der gleitenden Durchschnittsparameter, Prüfungseffekte verschiedener Periodenparameter
  2. Hinzufügen anderer Indikatoren wie Bollinger Bands, KDJ, um den Haupttrend zu bestimmen
  3. Anpassung der Stop-Loss-Strategie an den dynamischen Kurs
  4. Optimierung der Eintragungsbedingungen, um falsche Eintragungen aufgrund kurzfristiger Korrekturen zu vermeiden

V. Schlussfolgerung

Dieser Artikel analysiert ausführlich die Logik, Stärken, Schwächen und Optimierungsrichtungen der Trendfolgestrategie basierend auf der Entfernung zwischen Preis und 200-Tage-Geschwindigkeitsdurchschnitt. Diese Strategie beurteilt den mittelfristigen Trend, indem sie die Preisentwicklung vom langfristigen gleitenden Durchschnitt verfolgt. Positionen werden eingerichtet, wenn die Abweichung eine Schwelle überschreitet und geschlossen, wenn Stop-Loss- oder Take-Profit-Ziele erreicht werden. Diese Strategie kann den mittelfristigen Trend gut verfolgen, hat aber immer noch einen gewissen Paramteroptimierungsraum. Zukünftige Verbesserungen können aus mehreren Perspektiven vorgenommen werden, um die Strategie in verschiedenen Marktbedingungen robuster zu machen.


/*backtest
start: 2024-02-22 00:00:00
end: 2024-02-24 06:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Intraday Price Away from 200 EMA Strategy", overlay=true)

// Define inputs
emaPeriod = input(200, title="EMA Period")
thresholdPercent = input(0.75, title="Threshold Percent", minval=0)  // Define the threshold percentage

// Calculate 200 EMA
ema = ema(close, emaPeriod)

// Calculate distance from 200 EMA as a percentage
distance_percent = ((close - ema) / ema) * 100

// Track average entry price
var float avgEntryPrice = na

// Buy conditions
buy_condition = close < ema and abs(distance_percent) >= thresholdPercent and close[1] < close[2]

// Exit conditions for buy
exit_buy_condition = close >= ema or time_close(timeframe.period) or (avgEntryPrice * 1.5) <= close

// Sell conditions
sell_condition = close > ema and abs(distance_percent) >= thresholdPercent and close[1] > close[2]

// Exit conditions for sell
exit_sell_condition = close <= ema or time_close(timeframe.period) or (avgEntryPrice * 1.5) >= close

// Execute buy and sell orders only if there are no open trades
if strategy.opentrades == 0
    strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_condition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sell_condition)

// Update average entry price for buy condition
if buy_condition
    avgEntryPrice := close

// Update average entry price for sell condition
if sell_condition
    avgEntryPrice := close

// Close buy position if exit condition is met
strategy.close("Buy", when=exit_buy_condition)

// Close sell position if exit condition is met
strategy.close("Sell", when=exit_sell_condition)

// Plot 200 EMA
plot(ema, color=color.blue, linewidth=2)

// Plot buy and sell signals
plotshape(buy_condition, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.small)
plotshape(sell_condition, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.small)


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