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Trend nach der Kauf-Trop-Verkaufspitze-Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-10-24 13:54:18
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Übersicht

Diese Strategie implementiert automatisierte Trends nach dem Handel, indem Bollinger-Bänder berechnet werden, um Tiefen und Spitzen zu identifizieren, und langfristige und kurzfristige gleitende Durchschnitte verwendet werden, um die allgemeine Trendrichtung zu bestimmen.

Strategie Logik

Die wichtigsten Bestandteile der Strategie sind:

Berechnen Sie Bollinger-Bänder mit oberen und unteren Bändern anhand des Schlusskurses und der Standardabweichung.
Längfristige und kurzfristige Trends werden anhand von 300- und 20-Perioden-SMA ermittelt.
Erzeugen Sie ein Kaufsignal, wenn der Schluß unterhalb des unteren Bandes bricht, während der lange SMA übersteigt und der kurze SMA aufsteigt.
Erzeugen Sie ein Verkaufssignal, wenn der Schlusskurs über dem oberen Band bricht, während der lange SMA unterhalb liegt und der kurze SMA nach unten geht.
Verwenden Sie OCO-Aufträge, um einen Stop-Loss zu setzen und Profit zu machen.

Mit diesem Design kann die Strategie automatisch Abnahme- und Spitzenverkaufsmöglichkeiten entlang der Haupttrendrichtung identifizieren.

Analyse der Vorteile

Zu den Vorteilen dieser Strategie gehören:

Automatisierte Trenderkennung ohne manuelles Urteilen.
Systematisch Abwärtstrends für Kaufmöglichkeiten erfassen.
Systematisch Spitzenverkaufsmöglichkeiten für die Gewinnentnahme ermitteln.
Wirksame Risikokontrolle unter Verwendung von Stop Loss und Take Profit.
Filtern Sie ungültige Signale aus, um die Gewinnrate zu verbessern.
Flexibler Trend, der durch Positionsanpassung folgt.
Klare Logik, leicht verständlich und optimierbar.

Risikoanalyse

Die wichtigsten zu berücksichtigenden Risiken sind:

Eine unangemessene Sicherheitsauswahl könnte die Trendverfolgung verhindern.
Eine unsachgemäße Einstellung der Parameter kann zu Überschreitungen oder verpassten Trades führen.
Eine Trendumkehr durch plötzliche Ereignisse kann zu größeren Verlusten führen.
Zu enge Stoppverluste können zu übermäßigen Stopps führen.
Eine unzureichende Liquidität kann eine vollständige Ausführung verhindern.
Überanpassung mit unzureichender Rückprüfungsperiode.

Die Lösungen umfassen: Auswahl liquider Aktien mit klaren Trends; Optimierung von Parametern; Ausschau nach Nachrichten; Entspannung des Stop Loss; Bewertung des realen Handelsvolumens; Erweiterung der Backtest-Periode.

Optimierungsrichtlinien

Einige Möglichkeiten zur Optimierung der Strategie:

Optimieren Sie Parameter wie Bollinger-Periode, Standardabweichungsmultiplikator und gleitende Durchschnittsperioden.
Hinzufügen von Stop-Loss-Methoden wie Trailing-Stop oder Moving Average-Stop, um Risiken besser zu kontrollieren.
Einbeziehung einer Positionsgröße auf der Grundlage von Schlüsselniveaus zur Verbesserung der Effizienz der Kapitalnutzung.
Fügen Sie einen Lautstärkungsfilter hinzu, um ungültige Ausbrüche bei geringer Lautstärke zu vermeiden.
Hinzufügen eines Indikators für die relative Stärke zur Bestimmung des Kauf-/Verkaufsverzerrens.
Einführung von maschinellem Lernen für die automatische Einstellung von Parametern und Strategiebewertung.
Kombination mit anderen Strategien zur Schaffung eines Multi-Strategie-Portfolios für mehr Robustheit.

Diese Optimierungen können die Leistungsfähigkeit und Stabilität der Strategie weiter verbessern.

Zusammenfassung

Die Strategie bietet einen klaren und verständlichen Ansatz, um systematisch Trends zu kaufen und Spitzen zu verkaufen. Mit einer angemessenen Risikokontrolle hat sie ein gutes Gewinnpotenzial. Weitere Verbesserungen können durch Parameter-Tuning, Stop-Loss-Modifikation, Positionsgröße usw. erzielt werden.

/*backtest
start: 2023-09-23 00:00:00
end: 2023-10-23 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Buy Dip Sell Rip Strategy", overlay=true)
source = close
length = input(15, minval=1)
mult = input(1.25, minval=0.001, maxval=50)
longMAPeriod = input(300, minval=5)
shortMAPeriod = input(20, minval=5)

basis = sma(source, length)
longMA = sma(source, longMAPeriod)
prevLongMA = sma(close[1],longMAPeriod)
shortMA = sma(source, shortMAPeriod)
dev = mult * stdev(source, length)

upper = basis + dev
lower = basis - dev

buyEntry = crossover(source, lower)
sellEntry = crossunder(source, upper)

if (source > lower and source[1] < lower)
    if (longMA < source  and shortMA>source)
        strategy.entry("BBandLE", strategy.long, stop=lower, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
    else
        strategy.close("BBandSE")
else
    strategy.cancel(id="BBandLE")

if (source > upper and source[1] < upper)
    if (longMA > source  and shortMA < source)
        strategy.entry("BBandSE", strategy.short, stop=upper, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandSE")
    else 
        strategy.close("BBandLE")
else
    strategy.cancel(id="BBandSE")

//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)

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