Vorwort

Dieser zweimal wöchentlich erscheinende quantitative Bericht (25. April bis 12. Mai) analysiert die Markttrends von Bitcoin und Ethereum und nutzt Schlüsselindikatoren wie die Long-Short-Ratio, das offene Interesse und die Finanzierungssätze. Der Bericht untersucht die Anwendung der „Dense Moving Average Breakout Strategy“ auf dem ETH/USDT-Markt und erläutert ihren logischen Rahmen und ihren Signalidentifikationsmechanismus. Durch systematische Parameteroptimierung und Backtesting zeigt die Strategie eine robuste Leistung bei der Trenderkennung und Risikokontrolle, mit einer klaren Durchführungsdisziplin. Insgesamt übertrifft sie einen einfachen Kauf-und-Halten-Ansatz für ETH und bietet einen praktischen Rahmen für den quantitativen Handel.

Zusammenfassung

• In den letzten beiden Wochen sind sowohl BTC als auch ETH gestiegen, wobei ETH einen größeren Gewinn verzeichnete und mehr Volatilität zeigte.
• ETHs Long-Short-Verhältnis hat deutlich geschwankt, was auf eine starke kurzfristige Handelsaktivität und Marktspekulation während der Rallye hindeutet, wobei sich die Short-Positionen nicht klar zurückgezogen haben.
• Das Open Interest von BTC ist langsamer gestiegen, während ETH Anfang Mai einen stärkeren Anstieg verzeichnete.
• Der gesamte Derivatemarkt erlebte Anfang Mai eine Welle von Short-Liquidationen, gefolgt von Long-Liquidationen am 12. Mai, was auf eine zunehmende Marktdivergenz unter hoher Hebelwirkung hinweist.
• Quantitative Analyse verwendete die „Dichte gleitende Durchschnittsausbruchsstrategie“, die unter optimalen Parameter-Einstellungen eine Rendite von bis zu 127 % erzielte.

Marktübersicht

1. Preisvolatilitätsanalyse von Bitcoin und Ethereum

Seit Mitte April zeigen sowohl BTC als auch ETH einen stabilen Aufwärtstrend und halten bis Anfang Mai ein relativ synchronisiertes Tempo. Während dieses Zeitraums stieg BTC von rund 78.000 USDT auf fast 105.000 USDT, während ETH von etwa 1.600 USDT auf rund 2.600 USDT stieg. ETHs Zunahme war deutlich größer als die von BTC und zeigte eine größere Preissensibilität. Anfang Mai erlebten beide Assets einen deutlichen Anstieg, wahrscheinlich ausgelöst durch die Entspannung der Zollpolitik, wobei BTC in eine Erholungsphase eintrat.

BTC, mit seinem höheren Preis und geringerer Volatilität, zeigte eine stabilere Entwicklung; im Gegensatz dazu lieferte ETH eine stärkere und schnellere Erholung. Anfangs fehlte es dem Markt an bullischen Erwartungen für ETH, was dazu führte, dass es zurückblieb. Allerdings, als der Mai näher rückte - mit dem bevorstehenden Pectra-Upgrade und der Zollentlastung - erhielt ETH erneute Aufmerksamkeit und einen Anstieg des Handelsvolumens, und konnte in der Leistung aufholen. Diese Divergenz deutet auf eine erneute kurzfristige Fokussierung auf den Allokationswert von ETH im Markt hin.[1][2]

Abbildung 1: BTC stieg auf fast 105.000 USDT, während ETH in Richtung 2.600 USDT stieg - was einen aggressiveren Anstieg und eine schnellere Preisreaktion zeigt.

In Bezug auf die Volatilität haben sowohl BTC als auch ETH von Anfang April bis Mitte Mai signifikante Veränderungen in den Schwankungsmustern erlebt. Mitte April stieg die Volatilität von BTC häufig an, was auf eine gesteigerte Marktsentiment und scharfe Preisänderungen hindeutete. Allerdings begann die Volatilität Ende April und Anfang Mai zu schrumpfen, was auf eine kurze Phase der Marktstabilisierung hindeutet.

Im Gegensatz dazu verzeichnete die Volatilität von ETH mehrere scharfe Anstiege, insbesondere um den Preisausbruch herum, wobei sie zuweilen sogar die von BTC übertraf. Dies deutet darauf hin, dass ETH während ihres Aufwärtstrends intensivere kurzfristige Schwankungen erlebte. Insgesamt war die Volatilität von BTC gleichmäßiger verteilt, während die von ETH zu einigen kritischen Momenten konzentriert war, insbesondere im Zusammenhang mit wichtigen Preisausbrüchen – was darauf hindeutet, dass ETH anfälliger für momentumgetriebene Kapitalflüsse ist.

Abbildung 2: BTC zeigte eine relativ konstante Volatilität, während ETH mehrere scharfe Spitzen in der Volatilität erlebte.

Insgesamt zeigte ETH während dieses Marktzyklus einen größeren Preisanstieg und konzentriertere Volatilitätsschwankungen, was auf eine stärkere Preisreaktion zu Schlüsselmomenten hinweist. Im Gegensatz dazu zeigte BTC einen stabileren Aufwärtstrend mit einem gleichmäßiger verteilten Volatilitätsprofil, was seine relative Widerstandsfähigkeit gegenüber Marktschwankungen widerspiegelt.

Obwohl beide Vermögenswerte einen synchronisierten Preisanstieg erlebten, divergierten ihre Volatilitätsmuster und Rhythmen deutlich, was auf unterschiedliche Markteigenschaften und strukturelle Dynamiken hinweist.

Aus kurzfristiger Handelssicht kann die Überwachung der Kapitalzuflüsse und der Volatilitätsänderungen von BTC als wichtiger Indikator für die allgemeine Risikobereitschaft des Marktes dienen.

2. Analyse des Long-to-Short-Verhältnisses (LSR) für Bitcoin und Ethereum

Das Long-to-Short-Verhältnis (LSR) ist ein wichtiger Indikator zur Messung des relativen Volumens von aggressiven Long- gegenüber Short-Positionen auf dem Markt. Es wird häufig verwendet, um die Marktsentimente und die Stärke der vorherrschenden Trends zu bewerten. Ein LSR-Wert größer als 1 deutet darauf hin, dass aggressive Kaufaufträge (Long) aggressiven Verkaufsaufträgen (Shorts) übersteigen, was auf eine bullische Marktneigung hindeutet.

Laut Daten von Coinglass haben sowohl BTC als auch ETH in den letzten zwei Wochen einen klaren Aufwärtstrend gezeigt. Ihre LSR-Muster zeigen jedoch unterschiedliche Grade der Divergenz. Bei BTC sah der LSR einen leichten Anstieg in der frühen Phase der Rallye, blieb jedoch um 1 schwankend, fiel sogar um den 10. Mai unter 1. Dies legt nahe, dass trotz steigender Preise auch Kurzpositionen erhöht wurden - was darauf hindeutet, dass einige Anleger sich entschieden haben, sich abzusichern oder Short-Positionen auf höherem Niveau zu eröffnen. Der Markt hat keine klare, einseitig bullische Struktur gebildet, und es gibt immer noch einige Skepsis hinsichtlich der Nachhaltigkeit der Rallye.

Im Gegensatz dazu zeigte ETH's LSR mehr Volatilität. Während seines schnellen Anstiegs von 2.000 $ auf 2.600 $ stieg das Verhältnis nicht stetig an, sondern erlebte stattdessen mehrere scharfe Schwankungen, einschließlich eines bemerkenswerten Rückgangs um den 10. Mai herum. Dies deutet darauf hin, dass der Preisanstieg von ETH von intensivem kurzfristigem Handel und einem Marktkräfteverhältnis begleitet wurde, wobei die Short-Positionen bestehen blieben. Die Marktsentiment blieb während der Rallye gespalten.

Obwohl BTC und ETH in den letzten zwei Wochen erhebliche Preisanstiege verzeichneten, zeigten ihre LSRs keinen nachhaltigen Anstieg. Im Gegenteil, die Daten spiegeln eine weit verbreitete Vorsicht und Absicherungsaktivitäten auf höheren Preisniveaus wider, was darauf hindeutet, dass der bullische Schwung keine klare strukturelle Unterstützung hat und dass die Anlegerstimmung vorsichtig bleibt.

Abbildung 3: BTC LSR sinkt aufgrund der Volatilität, was auf eine geschwächte bullische Dynamik auf höheren Ebenen hinweist

Abbildung 4: ETH LSR zeigt hohe Volatilität, die eine signifikante Marktsentimentsdivergenz widerspiegelt

3. Open Interest Analyse

Laut Daten von Coinglass haben sowohl das offene Interesse an BTC als auch an ETH insgesamt einen Aufwärtstrend gezeigt, was auf eine steigende Marktteilnahme und Handelsaktivität hindeutet. Das offene Interesse an BTC stieg stetig von rund 60 Milliarden US-Dollar an, erlebte einige Schwankungen, hielt aber größtenteils auf erhöhten Niveaus und stabilisierte sich schließlich Anfang Mai. Das offene Interesse an ETH stieg von etwa 18 Milliarden auf fast 24 Milliarden US-Dollar und folgte einem ähnlichen Muster wie BTC, jedoch mit einer stabileren Entwicklung. Bemerkenswert ist, dass ETH Anfang Mai einen deutlichen Anstieg verzeichnete, was auf erneute Kapitalzuflüsse und aktive Positionierungen in dieser Zeit hindeutet.[4]

Insgesamt bestätigt der gleichzeitige Anstieg des Open Interests und der Preise für beide Vermögenswerte ein zunehmendes Marktengagement und eine größere Verwendung von Hebelwirkung. Während jedoch die Zuflüsse von BTC nach Ende April abflachten, zeigte ETH Anfang Mai eine stärkere Aufwärtsdynamik, was auf einen Anstieg des Interesses am Derivatehandel mit ETH über den kurzen Zeitraum hinweg hinweist.

Abbildung 5: Das offene Interesse an BTC zeigt eine langsamere Aufwärtsbewegung, während ETH Anfang Mai einen stärkeren Anstieg verzeichnet.

4. Finanzierungsrate

Die Finanzierungssätze für BTC und ETH haben sich im Allgemeinen leicht um 0% herum leicht schwankend, wobei sie häufig zwischen positiv und negativ wechseln, was auf einen relativ ausgeglichenen Kampf zwischen Long- und Short-Positionen hindeutet. Ende April verzeichnete BTC mehrere Fälle von negativen Finanzierungssätzen, wobei es um den 20. April einen bemerkenswerten Rückgang auf -0,025% gab, was darauf hinweist, dass zu diesem Zeitpunkt Short-Positionen dominant waren - möglicherweise aufgrund von Absicherungsaktivitäten im großen Maßstab. ETH zeigte ein ähnliches Muster in diesem Zeitraum, wenn auch mit etwas geringeren Schwankungen, was auf eine vorübergehende Verschiebung hin zu einer bärischen Stimmung ohne nachhaltigen Druck hinweist.

Als die Preise stiegen und das offene Interesse zunahm, wurden die Finanzierungssätze sowohl für BTC als auch für ETH allmählich positiv, stabilisierten sich zwischen 0 % und 0,01 %. Dies spiegelt ein wachsendes bullisches Sentiment und aktive Long-Positionierung wider. Die Tatsache, dass die Finanzierungssätze nicht steil anstiegen, deutet jedoch darauf hin, dass zwar der Hebel für Long-Positionen zugenommen hat, der Markt jedoch nicht überhitzt ist und die Stimmung vorsichtig optimistisch bleibt.

Abbildung 6: Die Finanzierungssätze für BTC und ETH werden allmählich positiv und bleiben zwischen 0 % und 0,01 %, was auf eine wachsende bullische Tendenz und aktive Long-Positionierung hinweist

5. Kryptowährungsliquidationsdiagramm

Laut Coinglass-Daten hat der Kryptowährungsmarkt seit Mitte April wechselnde Wellen von Long- und Short-Liquidationen erlebt, wobei Short-Liquidationen Anfang Mai besonders prominent waren. Am 8. Mai stiegen die Short-Liquidationen signifikant an und erreichten an einem einzigen Tag 836 Millionen US-Dollar, was auf eine starke Preiserholung hindeutet, die viele Short-Positionen zur Liquidation zwang.

Am 12. Mai, als die Marktschwankungen zunahmen, stiegen die langen Liquidationen deutlich an, mit einem täglichen Gesamtbetrag von 476 Millionen US-Dollar, was darauf hindeutet, dass einige Händler, die zu höheren Kursen Long-Positionen eingegangen waren, den Rückgang nicht standhalten konnten und zwangsliquidiert wurden. Dies deutet darauf hin, dass trotz eines insgesamt bullishen Trends die kurzfristige Volatilität hoch bleibt und sowohl Longs als auch Shorts an wichtigen Wendepunkten gelitten haben. Der Derivatemarkt bleibt äußerst aktiv und risikokonzentriert.

Dieses Muster entspricht früheren Beobachtungen steigender Preise, zunehmendem Open Interest und positiven Finanzierungssätzen, was zeigt, wie Shorts während großer Preisausbrüche ausgelöscht wurden und den Bullen vorübergehend einen Vorteil verschaffte. Selbst in einem Aufwärtstrend können Long-Positionen jedoch weiterhin mit Liquidationen bei lokalen Hochs konfrontiert werden, insbesondere während Phasen verstärkter Volatilität wie Mitte Mai. Dies unterstreicht die anhaltende Volatilität auf dem Markt, wo hoher Hebel und aktives Risiko-Hedging nach wie vor prägende Merkmale des Handels mit Krypto-Derivaten sind.

Abbildung 7: Kurzliquidationen stiegen am 8. Mai sprunghaft an und erreichten an einem einzigen Tag 836 Millionen Dollar

Quantitative Analyse – Dichte Durchschnittsausbruchsstrategie

(Haftungsausschluss: Alle Prognosen in diesem Artikel basieren auf historischen Daten und Markttrends und dienen nur zu Informationszwecken. Sie sollten nicht als Anlageberatung oder Garantie für zukünftige Marktleistung angesehen werden. Anleger sollten Risiken sorgfältig abwägen und kluge Entscheidungen treffen, wenn sie sich an entsprechenden Investitionen beteiligen.)

1. Strategieübersicht

Die „Dense Moving Average Breakout Strategy“ ist ein auf Momentum basierender Ansatz, der eine technische Trendanalyse einbezieht. Die Strategie identifiziert potenzielle Richtungsmarktbewegungen, indem sie die Konvergenz mehrerer kurz- bis mittelfristiger gleitender Durchschnitte (z. B. 5-Tage, 10-Tage, 20-Tage) über einen definierten Zeitraum beobachtet. Wenn diese gleitenden Durchschnitte beginnen, sich zu annähern und eng zu gruppieren, signalisiert dies in der Regel eine Konsolidierungsphase und deutet darauf hin, dass sich der Markt auf einen Ausbruch vorbereitet.

Wenn der Preis entscheidend über die gruppierten gleitenden Durchschnitte bricht, wird dies als bullisches Breakout-Signal interpretiert. Umgekehrt deutet ein Durchbruch unter das Bänd des gleitenden Durchschnitts auf ein bärisches Signal hin.

Um die Praktikabilität zu verbessern und das Risikomanagement zu optimieren, integriert die Strategie auch festprozentige Take-Profit- und Stop-Loss-Mechanismen, die rechtzeitige Ein- und Ausstiege bei aufkommenden Trends ermöglichen, um Belohnung und Risiko auszubalancieren. Insgesamt ist diese Strategie darauf ausgelegt, kurz- bis mittelfristige Trendchancen zu nutzen und ein diszipliniertes und umsetzbares Handelsrahmenwerk anzubieten.

2. Kernparameter-Einstellungen

3. Strategie-Logik und Betriebsmechanismus

Einstiegsbedingungen

• Moving Average Konvergenzprüfung: Berechnen Sie den Abstand zwischen den maximalen und minimalen Werten von sechs gleitenden Durchschnitten - SMA20, SMA60, SMA120, EMA20, EMA60 und EMA120. Wenn der Abstand unter einen definierten Schwellenwert fällt (z.B. 1,5% des Preises), wird dies als Konvergenz des gleitenden Durchschnitts betrachtet.
  Der "Schwellenwert" bezieht sich auf den kritischen Wert, bei dem ein Effekt ausgelöst wird, entweder als Minimum oder Maximum.

• Preis Ausbruch Bedingungen:

  • Wenn der aktuelle Preis bricht über dem höchsten der sechs gleitenden Durchschnitte aus, es gilt als ein bullishes Ausbruchssignal und löst eine kaufenBetrieb.
  • Wenn der aktuelle Preis fällt unter den niedrigsten der sechs gleitenden Durchschnitte, es wird als ein bärisches Ausbruchssignal betrachtet und löst eine verkaufenBetrieb.

Ausstiegsbedingungen: Dynamischer Take-Profit- und Stop-Loss-Mechanismus

• Long-Position beenden:

  • Wenn der Preis fällt unter den niedrigsten gleitenden Durchschnittzum Zeitpunkt des Eintritts, ein Stop-Losswird ausgelöst.
  • Wenn der Preis steigt um mehr als die Entfernung zwischen dem Einstiegspreis und dem niedrigsten MA × Risiko-Rendite-Verhältnis, a Take-Profitwird ausgelöst.

• Ausstieg aus der Short-Position:

  • Wenn der Preis steigt über dem höchsten gleitenden Durchschnittzum Zeitpunkt des Eintritts, ein Stop-Losswird ausgelöst.
  • Wenn der Preis fällt um mehr als die Entfernung zwischen dem Einstiegspreis und dem höchsten MA × Risiko-Rendite-Verhältnis, a take-profitwird ausgelöst.

Beispiel-Diagramm

• Handelssignal Auslöser
  Die untenstehende Tabelle zeigt das zuletzt ausgelöste Einstiegssignal der Strategie am 8. Mai 2025, basierend auf dem 2-Stunden-Kerzenchart für ETH/USDT. Wie man sieht, stieg der Preis nachdem sich die sechs gleitenden Durchschnitte eng angenähert hatten - und damit die definierten Einstiegsbedingungen der Strategie erfüllt waren. Das System führte eineKaufauftrag zum Zeitpunkt des Ausbruchs, erfolgreich den Ausgangspunkt der anschließenden Rallye erfassend.

Abbildung 8: Einstiegspunktillustration basierend auf Strategiebedingungen für ETH/USDT am 8. Mai 2025

• Handelsausführung und Ergebnis
  Das System hat die Position automatisch verlassen, nachdem das voreingestellte Risiko-Rendite-Verhältnis erreicht wurde, in Übereinstimmung mit dem dynamischen Take-Profit-Mechanismus, der den Kernanteil des Preisschwungs effektiv sichert. Obwohl es im Anschluss nach oben ging, hat der Handel strikt die Strategieregeln befolgt und damit eine solide Risikokontrolle und konsequente Ausführung demonstriert. Die Integration eines Trailing-Stops oder Trendfolgemechanismus in der Zukunft könnte potenziell die Gewinne während starker Momentumphasen verlängern.

Abbildung 9: Strategie-Ausstiegspunkt-Illustration für ETH/USDT am 8. Mai 2025

Durch das obige Live-Beispiel haben wir eindeutig die Einstiegslogik der Strategie und den dynamischen Take-Profit-Mechanismus demonstriert, der durch die Bedingungen des Konvergenz und des Preisausbruchs des gleitenden Durchschnitts ausgelöst wird. Durch die Nutzung der Interaktion zwischen Preis und der Struktur des gleitenden Durchschnitts erfasst die Strategie genau den Trend-Einleitungspunkt und verlässt automatisch während nachfolgender Fluktuationen und sichert dabei Kerngewinnsegmente bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer effektiven Risikokontrolle.

Dieser Fall validiert nicht nur die Praktikabilität und Umsetzungsdisziplinder Strategie hervor, sondern betont auch ihreStabilität und Risikomanagementfähigkeitin realen Marktbedingungen, die eine solide Grundlage für zukünftige Parameteroptimierung und strategische Verfeinerung schaffen.

4. Praktisches Backtesting-Beispiel

Parameter Setup für Backtesting

Um die optimalen Parameterkombinationen zu identifizieren, führten wir eine systematische Gittersuche über die folgenden Bereiche durch:

• tp_sl_ratio: 3 bis 14 (Erhöhung um 1)
• Schwelle: 1 bis 19.9 (Schrittweite von 0.1)
  VerwendungETH/USDTals Beispiel hat das System getestet 23,826 Parameterkombinationenauf 2-Stunden-Kerzendiagrammdaten des letzten Jahres. Daraus wurden die fünf am besten abschneidenden Sets basierend auf kumulativen Renditen ausgewählt. Zu den Bewertungskennzahlen gehörtenannualisierte Rendite, Sharpe-Verhältnis, maximaler DrawdownundROMAD(Return Over Maximum Drawdown), um eine umfassende Bewertung der Strategieleistung zu bieten.

Abbildung 10: Leistungsvergleich der Top-Fünf-Strategieparametersätze

Strategie Logik Erklärung
Die Strategie löst ein Kaufsignal aus, wenn das System erkennt, dass der Abstand zwischen den sechs gleitenden Durchschnitten konvergiert ist auf innerhalb 1.4%, und der Preis bricht nach oben durch die obere Grenze der gleitenden Durchschnitte. Diese Struktur zielt darauf ab, den Moment einzufangen, in dem ein Ausbruch beginnen soll, die Position zum aktuellen Preis zu betreten und den höchsten gleitenden Durchschnitt zum Zeitpunkt des Ausbruchs als Referenzpunkt für das dynamische Gewinnmitnahme zu verwenden, um das Belohnungsmanagement zu verbessern.

Die Strategie verwendet die folgenden Einstellungen:

• Prozentsatzschwelle = 1,4 (maximal zulässiger Abstand zwischen den sechs gleitenden Durchschnitten)
• tp_sl_ratio = 10 (dynamisches Take-Profit-Verhältnis)
• kurzer Zeitraum = 6，langer Zeitraum = 14 (Beobachtungszeiträume des gleitenden Durchschnitts)

Leistungs- und Ergebnisanalyse
Der Backtestzeitraum erstreckt sich von 1. Mai 2024 bis 12. Mai 2025. Während dieses Zeitraums lieferte der ausgewählte Parameter Satz herausragende Ergebnisse, mit einem annualisierte Rendite von 127.59%, maximaler Drawdown unter 15%, und ein ROMAD von 8,61%Diese Zahlen zeigen das starke Potenzial der Kapitalsteigerung der Strategie zusammen mit einer effektiven Kontrolle des Abwärtsrisikos.

Wie im Diagramm gezeigt, hat die Strategie signifikant eine outperformedKaufen und Halten-Ansatz für ETHim letzten Jahr (was zurückgekehrt -46.05%). Seine Leistung war besonders bemerkenswert in Phasen erhöhter Volatilität oder Trendumkehrungen, dank seiner robusten Take-Profit- und Wiedereintrittsmechanismen. Die Drawdown-Kontrolle war klar überlegen gegenüber passivem Halten.

Wir haben auch einen Quervergleich des durchgeführt.top fünf Parameter-Sets, mit der aktuellen Konfiguration den besten Ausgleich zu erreichen Rückkehr und Stabilität, was es äußerst praktisch für die Anwendung in der realen Welt macht. Ein Blick in die Zukunft könnte die Strategie durch die Integration weiter verbessert werden.dynamische Schwellenanpassung, oder einbeziehend Volumen- und Volatilitätsfilter, um die Anpassungsfähigkeit in Seitwärtsmärkten zu verbessern und den Einsatz über das gesamte mehrere Vermögenswerte und Zeitrahmen.

Abbildung 11: Einjähriger kumulativer Renditevergleich der Top-Fünfe-Parameterstrategien vs. ETH Buy and Hold

5. Zusammenfassung der Strategie

Die „Dichte gleitende Durchschnittsausbruchsstrategie“ ist eine trendbasierte Momentumstrategie, die um die dynamische Konvergenz mehrerer kurz- bis mittelfristiger gleitender Durchschnitte herum konzipiert ist. Durch die Erkennung der Kompression von gleitenden Durchschnitten und entsprechender Preisausbrüche zielt die Strategie darauf ab, wichtige Wendepunkte kurz vor Beginn von Marktbewegungen zu erfassen. Sie integriert eine strukturelle Preisanalyse mit einem dynamischen Take-Profit-Mechanismus, um effektiv an kurz- bis mittelfristigen Trendschwüngen teilzunehmen und gleichzeitig das Abwärtsrisiko zu kontrollieren.

In diesem Backtest haben wir ETH/USDT mit 2-Stunden-Kerzendiagrammdaten verwendet und eine systematische Rastersuche über 23.826 Parameterkombinationen durchgeführt. Der Testzeitraum erstreckte sich vom 1. Mai 2024 bis zum 12. Mai 2025, aus dem die fünf besten Parameterkombinationen basierend auf Rendite- und Risikosteuerungskennzahlen ausgewählt wurden. Die Leistungsbewertung basierte auf annualisierter Rendite, maximalem Drawdown, Sharpe-Verhältnis und ROMAD. Die beste Parameterkombination war:Prozentsatzschwelle = 1,4 und tp_sl_verhältnis = 10.

Mit einer annualisierten Rendite von 127,59 %, einem maximalen Drawdown von unter 15 % und einem ROMAD von 8,61 %, übertraf dies die ETH-Buy-and-Hold-Benchmark im gleichen Zeitraum (die eine Rendite von -46,05 % erzielte) bei weitem.

Aus der Analyse der Parameterverteilung ergaben sich die leistungsstärksten Strategien konzentrierten sich in Regionen mit niedriger SchwelleWerte und moderat bis hochtp_sl_ratio. Dies deutet darauf hin, dass die frühzeitige Erkennung von eng geclusterten gleitenden Durchschnitten in Kombination mit einer moderat entspannten Take-Profit-Einstellung dazu beiträgt, vollständige Trendwellen zu erfassen. Im Gegensatz dazu führten zu hohe Schwellenwerte oder zu enge Gewinnziele häufig zu häufigen Ein- und Ausstiegen, was die Gesamtperformance verwässerte.

Zusammenfassend zeigt diese Strategie eine hohe Renditeeffizienz und eine starke Risikokontrolle innerhalb der mittelfristigen Preisstruktur von ETH. Die Logik ist robust und flexibel bei Parametervariationen und bietet eine erhebliche Anwendbarkeit in der realen Welt. Die Parameterzonen mit Schwellezwischen 1,3 und 1,5 und tp_sl_ratioZwischen 9 und 11 erzielte durchgängig eine stärkere Leistung bei wichtigen Kennzahlen, was die Fähigkeit der Strategie widerspiegelt, frühzeitig Trends zu erfassen und profitable Schwünge aufrechtzuerhalten. Darüber hinaus könnten die Integration von Volumenfiltern und Mechanismen zur Ausschluss des Bereichsmarktes die Anpassungsfähigkeit und Widerstandsfähigkeit in verschiedenen Marktbedingungen verbessern und das Potenzial für den Einsatz in mehreren Märkten erweitern.

Fazit

Vom 25. April bis 12. Mai zeigte der Kryptowährungsmarkt ein strukturelles Muster starker Preisschwankungen bei vorsichtiger Stimmung. BTC und ETH stiegen gemeinsam an, wobei ETH einen größeren Gewinn und eine größere Volatilität zeigte. Allerdings zeigten die Long-Short-Verhältnisse und Finanzierungssätze keine klare bullische Tendenz, was auf begrenzte Begeisterung für die Verfolgung der Rallye hindeutet. Das offene Interesse stieg weiter an, wobei Short-Positionen Anfang Mai massenhaft liquidiert wurden, gefolgt von erzwungenen Liquidationen von Long-Positionen am 12. Mai - was auf eine verstärkte Marktdivergenz unter Bedingungen hoher Hebelwirkung hinweist. Insgesamt blieben die Preise zwar stabil, aber die Marktsentimente und das Kapitalmomentum waren nicht ausgerichtet, was eine kritische Risikokontrolle und ein gutes Timing für eine erfolgreiche Ausführung erforderlich macht.

Die quantitative Analyse verwendete eine „Dense Moving Average Breakout Strategie“ mit systematischer Parameteroptimierung und Leistungsbewertung unter Verwendung von 2-Stunden-ETH/USDT-Daten. Die Strategie erzielte eine beeindruckende annualisierte Rendite von 127,59 % und übertraf damit bei weitem die -46,05%ige Rendite der ETH Buy and Hold-Strategie für denselben Zeitraum. Durch die Nutzung von Momentumstrukturen und Trendfilterung zeigte die Strategie starke Trendfolgefähigkeiten und eine effektive Drawdown-Kontrolle.

Allerdings kann die Strategie im Live-Handel immer noch von volatilen Märkten, extremer Volatilität oder Signalfehlern beeinflusst werden. Es wird empfohlen, diese Strategie mit zusätzlichen quantitativen Faktoren und robusten Risikomanagementmechanismen zu kombinieren, um die Stabilität und Anpassungsfähigkeit zu verbessern und eine rationale Beurteilung und Vorsicht bei der Ausführung sicherzustellen.


Referenz:

1. Gate.io, https://www.gate.io/trade/BTC_USDT
2. Gate.io, https://www.gate.io/trade/ETH_USDT
3. Coinglass, https://www.coinglass.com/LongShortRatio
4. Coinglass, https://www.coinglass.com/BitcoinOpenInterest?utm_source=chatgpt.com
5. Gate.io, https://www.gate.io/futures_market_info/BTC_USD/capital_rate_history
6. Gate.io, https://www.gate.io/futures/introduction/funding-rate-history?from=USDT-M&contract=ETH_USDT
7. Coinglass, https://www.coinglass.com/pro/futures/Liquidations
8. Glassnode, https://studio.glassnode.com/charts/ba1ec93d-85f4-41fe-5606-798a2f30013a?s=1679144783&u=1742303183

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