Ichimoku Kinko Hyo Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie verwendet mehrere technische Indikatoren wie den Ichimoku Kinko Hyo-Indikator, den Sun-Break, den Gauss-Glasbewegungsmittel und den MACD-Indikator, um die Richtung der Trends zu beurteilen und zuverlässigere Einstiegspunkte zu finden.
Strategieprinzip
Ichimoku Kinko Hyo Indikator Urteil: Überschreiten der Conversion Line die Base Line wird als Warnsignal angesehen.
Die Kurse sind heute um ein Vielfaches höher als gestern und bestätigen das Positionssignal.
Gross-Schleifen-Moving-Average-Beschluss: Der Durchschnittswert ist ein bullishes Signal.
MACD-Urteil: Durchschneiden der DEA-Leitung auf der DIFF-Leitung als Positives.
Die Analyse der oben genannten Faktoren beurteilt, ob der Markt vor einer Trendwende steht, und ermittelt, wann die Mehrzahl der Eintritte zu sehen ist.
Strategische Vorteile
Mehrfache Indikatoren, um die Genauigkeit zu verbessern.
Die Überprüfung der Tages- und Zeitrahmen wird gemeinsam bestätigt, um falsche Durchbrüche zu vermeiden.
Ichimoku Kinko Hyo ist ein zuverlässiger Trendstifter.
Der Goss-Glasbewegungsdurchschnitt weist eine geringe Verzögerung auf.
Der MACD kann eine Wende der Dynamik erkennen.
Strategisches Risiko
Mehrfache Zustände führen zu einer vergleichsweise geringen Anzahl von Eintrittspunkten, was dazu führen kann, dass die besten Eintrittspunkte verpasst werden.
Die falsche Einstellung der Indikatorparameter kann zu einem falschen Signal führen.
Die Beurteilung innerhalb eines Tages kann sich von der Beurteilung innerhalb mehrerer Zeiträume unterscheiden.
Es ist immer noch möglich, dass ein falscher Durchbruch zu Verlusten führt.
Die entsprechende Optimierung:
Anpassung der Parameter und Erweiterung der Eintrittszeiten.
Verschiedene Varietäten und Kombinationen von Periodenzählern werden getestet und die Parameter optimiert.
Optimierung der Zeitrahmenkonfiguration, um die Zeitrahmensignale zu koordinieren.
Setzen Sie einen Stop-Loss-Stopp, um den Einzelschaden zu kontrollieren.
Richtung der Strategieoptimierung
Tests mit verschiedenen Kennzahlen, um eine bessere Kombination zu finden.
Die Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen, um die Entscheidungsfindung mit mehr Daten zu verbessern.
Es ist wichtig, Trends zu erkennen und negative Trades zu vermeiden.
Optimierung der Geldmanagement-Strategie, um sie zu stabilisieren.
Optimierung der Stop-Loss-Strategie und Maximierung der Gewinne.
Zusammenfassen
Die Strategie integriert mehrere Indikatoren, um die Richtung der Trends zu bestimmen, die Eintrittschancen zu bestimmen, wenn die Wahrscheinlichkeit höher ist, und die Genauigkeit der Beurteilung durch die gemeinsame Überprüfung mehrerer Zeitrahmen und mehrerer Indikatoren zu verbessern. Die Optimierung kann von der Anpassung der Parameterfenster, der Optimierung der Kombination und der Einführung von mehr Daten erfolgen, um mehr Faktorsignale zu integrieren und mehr Handelsmöglichkeiten zu erhalten, wenn die Basis stabil bleibt.
/*backtest
start: 2022-09-17 00:00:00
end: 2023-09-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
// Any timeFrame ok but good on 15 minute & 60 minute , Ichimoku + Daily-Candle_cross(DT) + HULL-MA_cross + MacD combination 420 special blend
strategy("Ichimoku + Daily-Candle_X + HULL-MA_X + MacD", shorttitle="٩(̾●̮̮̃̾•̃̾)۶", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, max_bars_back=26, default_qty_value=100, calc_on_order_fills= true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0,precision=6)
keh=input(title="Double HullMA",defval=14, minval=1)
dt = input(defval=0.0010, title="Decision Threshold (0.001)", type=float, step=0.0001)
SL = input(defval=-500.00, title="Stop Loss in $", type=float, step=1)
TP = input(defval=25000.00, title="Target Point in $", type=float, step=1)
ot=1
p = input(7, minval=1, title="Length")
pi=3.1415926535
w=2*pi/p
beta = (1 - cos(w))/(pow(1.414,2.0/3) - 1)
alfa = -beta + sqrt(beta*beta + 2*beta)
ret1= pow(alfa,4)*close+4*(1-alfa)*nz(ret1[1])-6*pow(1-alfa,2)*nz(ret1[2])+4*pow(1-alfa,3)*nz(ret1[3])-pow(1-alfa,4)*nz(ret1[4])
ret2= pow(alfa,4)*close[1]+4*(1-alfa)*nz(ret1[1])-6*pow(1-alfa,2)*nz(ret1[2])+4*pow(1-alfa,3)*nz(ret1[3])-pow(1-alfa,4)*nz(ret1[4])
confidence=(security(syminfo.tickerid, 'D', close)-security(syminfo.tickerid, 'D', close[1]))/security(syminfo.tickerid, 'D', close[1])
conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods")
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods")
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)
LS=close, offset = -displacement
MACD_Length = input(9)
MACD_fastLength = input(12)
MACD_slowLength = input(26)
MACD = ema(close, MACD_fastLength) - ema(close, MACD_slowLength)
aMACD = ema(MACD, MACD_Length)
closelong = ret1<ret2 and close<ret2 and confidence<dt or strategy.openprofit<SL or strategy.openprofit>TP
if (closelong)
strategy.close("Long")
longCondition = ret1>ret2 and strategy.opentrades<ot and confidence>dt and close>ret2 and leadLine1>leadLine2 and open<LS and MACD>aMACD
if (longCondition)
strategy.entry("Long",strategy.long)
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//a1=plot(n1,color=c)
//a2=plot(n2,color=c)
//plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = circles, color=b, linewidth = 4)
//plot(cross(n1, n2) ? n1 : na, style = line, color=d, linewidth = 4)
//plot(conversionLine, color=#0496ff, title="Conversion Line")
//plot(baseLine, color=#991515, title="Base Line")
//plot(close, offset = -displacement, color=#459915, title="Lagging Span")
//p1=plot (leadLine1, offset = displacement, color=green, title="Lead 1")
//p2=plot (leadLine2, offset = displacement, color=red, title="Lead 2")
//fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? green : red)
// remove the "//" from before the plot script if want to see the indicators on chart