Diskussion zum Artikel "Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 12): EURUSD Ausbruchsstrategie"

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Neuer Artikel Klassische Strategien neu interpretieren (Teil 12): EURUSD Ausbruchsstrategie :

Begleiten Sie uns heute, wenn wir uns der Herausforderung stellen, eine profitable Ausbruchs-Handelsstrategie in MQL5 zu entwickeln. Wir haben das Währungspaar EURUSD ausgewählt und versucht, Kursausbrüche auf dem stündlichen Zeitrahmen zu handeln. Unser System hatte Schwierigkeiten, zwischen falschen Ausbrüchen und dem Beginn eines echten Trends zu unterscheiden. Wir haben unser System mit Filtern überlagert, die unsere Verluste minimieren und gleichzeitig unsere Gewinne erhöhen sollen. Am Ende haben wir unser System erfolgreich profitabel und weniger anfällig für falsche Ausbrüche gemacht.

In diesem Artikel werden wir gemeinsam eine Handelsstrategie in MQL5 erstellen. Wir werden eine Ausbruchs-Handelsstrategie implementieren und diese iterativ verbessern, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Lassen Sie uns einige der Spezifikationen unserer Strategie erörtern.

Wir werden uns auf das EURUSD-Paar konzentrieren und seine Bewegungen auf dem H1-Zeitrahmen handeln. Unsere Ausbruchsstrategie wird zunächst die aktuellen Höchst- und Tiefstkurse des EURUSD-Paares erfassen. Im Laufe der Zeit werden wir abwarten, ob sich die Kurse vollständig außerhalb des Kanals öffnen und schließen, der durch den anfänglichen Höchst- und Tiefstkurs entstanden ist.

Wenn dies geschieht, hat unsere Handelsstrategie eine Tendenz gefunden, dass sich die Märkte wahrscheinlich weiterhin in eine bestimmte Richtung bewegen werden. Dies ist nicht der Punkt, an dem unsere Positionen eingegeben werden. Wir werden unsere Positionen einnehmen, wenn sich unser Vorurteil bestätigt hat. Sobald sich die Kurse vollständig öffnen und über dem Extrempunkt der Kerze schließen, die aus unserem anfänglichen Kanal ausgebrochen ist, eröffnen wir Kaufspositionen, wenn wir uns über dem Kanal befinden, und andernfalls Verkaufspositionen.


Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana

 
Hallo! Warum verwenden wir gleitende Durchschnitte von 5 und 60 Perioden? Wäre es nicht besser, zunächst eine Optimierung durchzuführen und die besten Perioden auf der Grundlage historischer Daten auszuwählen?
 
Aliaksandr Kazunka # : Hello! Why do we use 5- and 60-period moving averages ? Wouldn't it be better to optimize first and select the best periods based on historical data?

Hello Aliasandr, brilliant question, because you're right! It would be better to first optimize and select the best period based on historical data. But that is a different question in its own right, and deserves attention to detail. 

We have covered how to use Machine Learning For Period Selection using the William's Percent Range, and we also covered how to use all periods at once using manifold learning, each in their own articles. 

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