Diskussion zum Artikel "Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisors in MQL5 (Teil 3): Dynamische Trendfolge- und Mean-Reversion-Strategien"

[MetaQuotes]

Neuer Artikel Erstellen von selbstoptimierenden Expert Advisors in MQL5 (Teil 3): Dynamische Trendfolge- und Mean-Reversion-Strategien :

Die Finanzmärkte werden in der Regel entweder in eine Handelsspanne oder in einen Trendmodus eingeteilt. Diese statische Sichtweise des Marktes kann es uns leichter machen, kurzfristig zu handeln. Sie ist jedoch von der Realität des Marktes abgekoppelt. In diesem Artikel geht es darum, besser zu verstehen, wie genau sich die Finanzmärkte zwischen diesen beiden möglichen Modi bewegen und wie wir unser neues Verständnis des Marktverhaltens nutzen können, um Vertrauen in unsere algorithmischen Handelsstrategien zu gewinnen.

Wie wir in der Einleitung des Artikels erläutert haben, sind Handelsstrategien, die auf gleitenden Durchschnitten basieren, bei Händlern besonders beliebt, da sie uns am langfristigen Markttrend orientieren. Ein eher außergewöhnliches Beispiel für die Anwendung dieses Prinzips ist in Abbildung 1 dargestellt. Der Screenshot ist dem täglichen EURUSD-Wechselkurs entnommen und zeigt einen Aufwärtstrend, der Ende November 2016 begann und bis April 2018 andauerte. Ein in jeder Hinsicht beeindruckender Lauf. Der Indikator für den gleitenden Durchschnitt hat ebenfalls bestätigt, dass sich die Kurse in einem lang anhaltenden Aufwärtstrend befinden. 

Generell können wir feststellen, dass unsere Kaufpositionen immer dann aufgebaut werden konnten, wenn die Kurse über unserem gleitenden Durchschnitt schlossen, und unsere Verkaufspositionen immer dann, wenn die Kurse unter unserem gleitenden Durchschnitt schlossen. 

Abb. 1: Ein Beispiel für unser Trendfolgesystem mit gleitendem Durchschnitt in der Praxis

Autor: Gamuchirai Zororo Ndawana