Diese Strategie kombiniert mehrere technische Indikatoren, um die Preisentwicklung zu beurteilen und Kauf- und Verkaufssignale zu erzeugen.
Die Strategie verwendet hauptsächlich folgende Indikatoren, um die Preisentwicklung zu bestimmen:
SuperTrend: Kaufen, wenn der Preis über das obere Band bricht, verkaufen, wenn er unter das untere Band bricht.
SMA: Kaufen, wenn der Preis über der SMA liegt, verkaufen, wenn er unter der SMA liegt.
Momentum: Geh lang, wenn Momentum positiv ist, geh kurz, wenn es negativ ist.
MACD: Kaufen, wenn der DIFF über dem DEA liegt, verkaufen, wenn er darunter liegt.
Stier und Bär: Gehen Long, wenn Stiermacht > Bärenmacht ist und umgekehrt.
RSI: Kaufen, wenn der RSI über 30 liegt, verkaufen, wenn er unter 70 liegt.
Kerzenstange: Long nach N-Bühen- und Short nach N-Bäserstangen.
CCI: Kaufen, wenn CCI > 100, verkaufen, wenn CCI < -100.
DMI: Gehen Sie lang, wenn DMI+ > DMI-, andernfalls gehen Sie kurz.
Marktwellen: Bei Aufwellen lang, bei Abwellen kurz.
Stochastik: Kaufen, wenn %K über 20 liegt, verkaufen, wenn es unter 80 liegt.
Die Indikatorsignale werden je nach Auf- oder Abwärtsrichtung als 1 oder -1 quantifiziert. Die Gesamtpunkte werden zusammengefasst. Kaufen, wenn die Gesamtpunkte über 0 liegen, verkaufen, wenn sie unter 0 liegen.
Der größte Vorteil dieser Multi-Indikator-Strategie ist die höhere Zuverlässigkeit durch die Kombination von Signalen aus verschiedenen Indikatoren, um falsche Signale auszufiltern.
Ein weiterer Vorteil ist die Flexibilität bei der Anpassung von Indikatoren und Parametern an unterschiedliche Marktbedingungen.
Einige Risiken, die bei solchen Kombinationsstrategien zu beachten sind:
Eine hohe Korrelation zwischen den Indikatoren kann zu doppelten Signalen führen.
Zu viele Indikatoren führen zu verzögerten Signalen.
Unangemessene Indikatorparameter beeinflussen die Strategieleistung.
Die Wirksamkeit der Indikatoren variiert je nach Marktregelung.
Diese Strategie kann auf verschiedene Weise verbessert werden:
Optimieren Sie die Auswahl und Anzahl der Indikatoren, um die beste Kombination zu finden.
Optimierung der Parameter für jeden Indikator.
Anpassen der Indikatorgewichte, um die wichtigsten Indikatoren hervorzuheben.
Fügen Sie Filter wie Lautstärken hinzu, um falsche Ausbrüche zu vermeiden.
Verwenden Sie maschinelle Lernmodelle, um automatisch optimale Kombinationen zu finden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Multi-Indikator-Strategie die Stärken verschiedener Indikatoren kombiniert, um die Signalzuverlässigkeit zu verbessern und falsche Signale zu reduzieren.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2023-10-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Super indicator ", overlay=true, precision=2, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
/////////////// Time Frame ///////////////
_0 = input(false, "════════ Test Period ═══════")
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay, 0, 0)
testStopYear = input(2019, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(31, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay, 0, 0)
testPeriod() =>true
hilow = ((high - low)*100)
openclose = ((close - open)*100)
vol1 = (volume / hilow)
spreadvol = (openclose * vol1)
VPT = spreadvol + cum(spreadvol)
window_len = 28
v_len = 14
price_spread = stdev(high-low, window_len)
vp = spreadvol + cum(spreadvol)
smooth = sma(vp, v_len)
v_spread = stdev(vp - smooth, window_len)
shadow = (vp - smooth) / v_spread * price_spread
out1 = shadow > 0 ? high + shadow : low + shadow
//plot(out, style=line,linewidth=3, color=color)
len=5
vpt=ema(out1,len)
// INPUTS //
st_mult =3
st_period = 7
// CALCULATIONS //
up_lev = vpt - (st_mult * atr(st_period))
dn_lev = vpt + (st_mult * atr(st_period))
up_trend = 0.0
up_trend := close[1] > up_trend[1] ? max(up_lev, up_trend[1]) : up_lev
down_trend = 0.0
down_trend := close[1] < down_trend[1] ? min(dn_lev, down_trend[1]) : dn_lev
// Calculate trend var
trend10 = 0
trend10 := close > down_trend[1] ? 1: close < up_trend[1] ? -1 : nz(trend10[1], 1)
// Calculate SuperTrend Line
st_line = trend10 ==1 ? up_trend : down_trend
//
src = input(close, title="Source")
//sma
sma20 = sma(src, 20)
smapoint = 0
smapoint := src > sma20 ? smapoint + 1 : smapoint - 1
//AO
ao = sma(hl2,5) - sma(hl2,34)
aopoint = ao > 0 ? 1 : ao < 0 ? -1 : 0
//momentum
mom = src - src[14]
mompoint = mom > 0 ? 1 : mom < 0 ? -1 : 0
//MACD
fast_ma = ema(src, 12)
slow_ma = ema(src, 26)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = ema(macd, 9)
hist = macd - signal
histpoint = hist > hist[1] ? 3 : -3
//Bull bear
Length = 30
r1=iff(close[1]<open,max(open-close[1],high-low),high-low)
r2=iff(close[1]>open,max(close[1]-open,high-low),high-low)
bull=iff(close==open,iff(high-close==close-low,iff(close[1]>open,max(high-open,close-low),r1),iff(high-close>close-low,iff(close[1]<open, max(high-close[1],close-low), high-open),r1)),iff(close<open,iff(close[1]<open,max(high-close[1],close-low), max(high-open,close-low)),r1))
bear=iff(close==open,iff(high-close==close-low,iff(close[1]<open,max(open-low,high-close),r2),iff(high-close>close-low,r2,iff(close[1]>open,max(close[1]-low,high-close), open-low))),iff(close<open,r2,iff(close[1]>open,max(close[1]-low,high-close),max(open-low,high-close))))
colors=iff(sma(bull-bear,Length)>0, color.green, color.red)
// barcolor(colors)
bbpoint = sma(bull-bear,Length)>0 ? 1 : -1
//UO
length7 = 7,
length14 = 14,
length28 = 28
average(bp, tr_, length) => sum(bp, length) / sum(tr_, length)
high_ = max(high, src[1])
low_ = min(low, src[1])
bp = src - low_
tr_ = high_ - low_
avg7 = average(bp, tr_, length7)
avg14 = average(bp, tr_, length14)
avg28 = average(bp, tr_, length28)
uoout = 100 * (4*avg7 + 2*avg14 + avg28)/7
uopoint = uoout > 70 ? 1 : uoout < 30 ? -1 : 0
//IC
conversionPeriods = 9
basePeriods = 26
laggingSpan2Periods = 52
displacement = 26
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
baseLine = donchian(basePeriods)
icpoint = src > baseLine ? 1 : -1
//HMA
hullma = wma(2*wma(src, 9/2)-wma(src, 21), round(sqrt(21)))
hmapoint = src > hullma ? 2 : -2
//
//
trendDetectionLength =4
float trend = na
float wave = na
float vol = na
mov = close>close[1] ? 1 : close<close[1] ? -1 : 0
trend := (mov != 0) and (mov != mov[1]) ? mov : nz(trend[1])
isTrending = rising(close, trendDetectionLength) or falling(close, trendDetectionLength)
wave := (trend != nz(wave[1])) and isTrending ? trend : nz(wave[1])
vol := wave == wave[1] ? (nz(vol[1])+volume) : volume
up1 = wave == 1 ? vol : 0
dn1 = wave == 1 ? 0 : vol
Weis= up1 > dn1 ? 2 : -2
//
roclen =20
ccilen =21
dilen = 5
dirmov(len) =>
up = change(high)
down = -change(low)
truerange = rma(tr, len)
plus = fixnan(100 * rma(up > down and up > 0 ? up : 0, len) / truerange)
minus = fixnan(100 * rma(down > up and down > 0 ? down : 0, len) / truerange)
[plus, minus]
f_draw_infopanel(_x, _y, _line, _text, _color)=>
_rep_text = ""
for _l = 0 to _line
_rep_text := _rep_text + "\n"
_rep_text := _rep_text + _text
var label _la = na
label.delete(_la)
_la := label.new(
x=_x, y=_y,
text=_rep_text, xloc=xloc.bar_time, yloc=yloc.price,
color=color.black, style=label.style_labelup, textcolor=_color, size=size.normal)
TD = 0
TS = 0
TD := close > close[4] ? nz(TD[1]) + 1 : 0
TS := close < close[4] ? nz(TS[1]) + 1 : 0
TDUp = TD - valuewhen(TD < TD[1], TD , 1 )
TDDn = TS - valuewhen(TS < TS[1], TS , 1 )
td = TDUp > 0 ? 2 : TDDn > 0 ? -2 : 0
roc = roc(close, roclen)
Roc=roc > 0 ? 1 : -1
cci = cci(close, ccilen)
CCI=cci > 0? 2 : -2
[plus, minus] = dirmov(dilen)
dmi = plus - minus
DMI= dmi >= 0? 2 : -2
//
STT=trend10 == 1 ? 1 : -1
//
periods = 2
smooth1 = 14
price = close
fn(src, length) =>
MA_s= 0.0
MA_s:=(src + nz(MA_s[1] * (length-1)))/length
MA_s
r11 = ema( price, periods )
r22 = iff( price > r11, price - r11, 0 )
r3 = iff( price < r11, r11 - price, 0 )
r4 = fn( r22, smooth1 )
r5 = fn( r3, smooth1 )
rr = iff( r5 == 0, 100, 100 - ( 100 / ( 1 + ( r4 / r5 ) ) ) )
length = 20,fast = 7,slow = 13
//
src10 = rr
er = abs(change(src,length))/sum(abs(change(src10)),length)
dev = er*stdev(src10*2,fast) + (1-er)*stdev(src10*2,slow)
a = 0.
a := bar_index < 9 ? src10 : src10 > a[1] + dev ? src10 : src10 < a[1] - dev ? src10 : a[1]
//
rsi=fixnan(a > a[1] ? 3 : a < a[1] ?-3 : na)
//
totalpoints =rsi+td+STT+Roc+DMI+ CCI+Weis+smapoint + aopoint + mompoint + histpoint + bbpoint + icpoint + hmapoint
//
piz=input(1)
tt=sma(totalpoints,piz)
//
zero=0
down = crossunder(tt, 0)
up = crossover(tt, -0)
//Alerts
/////// Alerts /////
alertcondition(down,title="sell")
alertcondition(up,title="buy")
//
/////////////// Strategy ///////////////
long = up
short = down
strategy.entry("Long", strategy.long, when = long)
strategy.entry("Short", strategy.short, when = short)