Dynamische Preisoszillator-Trendstrategie
Erstellungsdatum:
2023-11-23 10:45:02
zuletzt geändert:
2023-11-23 10:45:02
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Überblick
Dynamic Price Swing ist eine Strategie zur Identifizierung von Preistrends. Es kombiniert Moving Averages, Preiskanäle und Fibonacci-Rückgängen, um dynamische Ein- und Ausgänge zu ermöglichen. Der Vorteil der Strategie liegt in der Fähigkeit, Änderungen der Preistrends zu erkennen und flexibel zu handeln.
Strategieprinzip
Die Strategie basiert hauptsächlich auf folgenden Prinzipien:
Verwenden Sie schnelle EMAs und langsame EMAs, um die Richtung der Kursentwicklung zu bestimmen und einen Abwehrhandel zu verhindern
Verwenden Sie die oberen und unteren Grenzen des Preises, um ein Durchbruchsignal zu ermitteln. Wenn der Preis die oberen Grenzen des Preises überschreitet, machen Sie eine Lücke, wenn er die unteren Grenzen des Preises überschreitet, machen Sie mehr
Die Beurteilung wird mit der Kreuzung des beweglichen Durchschnitts, der Goldfalke mit der Überschreitung und der Todfalke mit der Unterbrechung durchgeführt.
Verwenden Sie die Fibonacci-Rücktrittslinie als Urteilssignal, wenn der Preis die Fibonacci-Obergrenze überschreitet, machen Sie eine Lücke, wenn Sie die Fibonacci-Untergrenze überschreiten, machen Sie mehr
Nach der Beurteilung dieser Kennzahlen betreten Sie das Spielfeld und richten Sie eine Stop-Loss- und Stop-Exit-Mechanik ein.
Analyse der Stärken
Die Strategie kombiniert mehrere Indikatoren, um Veränderungen in der Preisentwicklung zu erkennen, was ihre größte Stärke darstellt. Die Hauptvorteile sind:
- Verwenden Sie schnelle EMAs, um große Trends zu erkennen, und vermeiden Sie negative Trades, um Verluste zu verringern
- Die Preiskanal-Ermittlung bietet die Möglichkeit, Preissteigerungen zu erzielen, die ein höheres Gewinnpotenzial haben.
- Moving Average Cross-Judgment ist einfach, praktisch und leicht umzusetzen
- Der Rückzug von Fibonacci hat einen weiteren Beurteilungsansatz hinzugefügt, der die Strategie noch vielseitiger macht.
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch einige Risiken, die beachtet werden müssen:
- Unzureichende Einstellungen der Parameter Fast-EMA und Slow-EMA können zu Fehleinschätzungen führen
- Die falsche Wahl der Zeitpunkte für die Durchbrechung der oberen und unteren Grenzen kann zu Verlustrechnungen führen.
- Die Auswahl der Kreuzung von Moving Averages erfordert ebenfalls Vorsicht.
- Die falsche Bandbreiten-Einstellung von Fibonacci-Rückzug beeinflusst auch die Urteilsfähigkeit.
Diese Risiken können durch Parameteroptimierung verringert werden.
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann in mehreren Richtungen optimiert werden:
- Test und Optimierung von Parametern wie EMA-Perioden, Kanalbreite und Moving-Average-Perioden
- Hinzufügen von Regeln für andere technische Indikatoren, wie RSI, Brin-Band
- Die Zuverlässigkeit des Durchbruchs wird in Verbindung mit dem Transaktionsvolumen und Energieindikatoren wie OBV beurteilt.
- Automatische Suche nach optimalen Parametern mit Technologien wie Machine Learning
Zusammenfassen
Dynamische Preisschaukeln sind eine sehr flexible und variable Strategie. Sie können sich dynamisch an Preisänderungen anpassen, Breakouts beurteilen und über verschiedene Indikatoren handeln. Obwohl es auch einige Risiken gibt, kann das Risiko durch kontinuierliche Optimierung verringert und die Stabilität und Profitabilität der Strategie verbessert werden.
Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-11-15 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//@version=4
// ██████╗██████╗ ███████╗ █████╗ ████████╗███████╗██████╗ ██████╗ ██╗ ██╗
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strategy(shorttitle='DPS',title='Dynamic Price Swing', overlay=true, scale=scale.left, initial_capital = 1000, process_orders_on_close=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.18, calc_on_every_tick=true)
// ----------------- Strategy Inputs -------------------------------------------------------------
//Backtest dates with auto finish date of today
start = input(defval = timestamp("22 June 2021 00:00 -0500"), title = "Start Time")
finish = input(defval = timestamp("31 December 2021 00:00 -0600"), title = "End Time")
window() => true // create function "within window of time"
// Strategy Selection - Long, Short, or Both
stratinfo = input(true, "Long/Short for Mixed Market, Long for Bull, Short for Bear")
strat = input(title="Trade Types", defval="Long/Short", options=["Long Only", "Long/Short", "Short Only"])
strat_val = strat == "Long Only" ? 1 : strat == "Long/Short" ? 0 : -1
// Risk Management Inputs
sl= input(10.0, "Stop Loss %", minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
stoploss = sl/100
tp = input(20.0, "Target Profit %", minval = 0, maxval = 100, step = 0.01)
TargetProfit = tp/100
ld = input(2, "Stop Trading After This Many Losing Days", type=input.integer, minval=0, maxval=100, step=1)
// strategy.risk.max_cons_loss_days(count=ld)
ml = input(10, "Maximum % of Equity Lost to Halt Trading", type=input.integer, minval=1, maxval=100, step=1)
// strategy.risk.max_drawdown(value=ml, type=strategy.percent_of_equity)
// Price Movement Inputs
PriceInfo = input(true, "Number of bars to look back on to calculate price swings.")
lkbk = input(5,"Max Lookback Period")
high_source = input(high,"High Source")
low_source= input(low,"Low Source")
// Trend Inputs
TrendInfo = input(true, "Trend uses Fast and Slow EMA to prevent going the wrong direction")
length = input(14, "RSI Length", minval=1)
fastLength = input(12, minval=1, title="EMA Fast Length")
slowLength = input(26, minval=1, title="EMA Slow Length")
// Trigger Selection
usePrice = input(true, "Use Average Price Channel Only")
useMA = input(false, "Use Price Moving Average Only")
useFib = input(false, "Use Price Fibonacci Average Only")
// Trend Direction Calculation
rsi_ema = ema(rsi(close, length), length)
emaA = ema(rsi_ema, fastLength)
emaFast = 2 * emaA - ema(emaA, fastLength)
emaB = ema(rsi_ema, slowLength)
emaSlow = 2 * emaB - ema(emaB, slowLength)
bullishRule =emaFast > emaSlow and rsi_ema >=rsi_ema[1]
bearishRule =emaFast < emaSlow and rsi_ema <= rsi_ema[1]
// Price Channel
lasthigh = highest(high_source, lkbk)
lastlow = lowest(low_source, lkbk)
// Fibonacci and Moving Average
MA1 = sma(close,5),HA1 = sma(high,5),LA1 = sma(low,5),
MA2 = sma(close,8),HA2 = sma(high,8),LA2 = sma(low,8),
MA3 = sma(close,13),HA3 = sma(high,13),LA3 = sma(low,13),
MA4 = sma(close,21),HA4 = sma(high,21),LA4 = sma(low,21),
MA5 = sma(close,34),HA5 = sma(high,34),LA5 = sma(low,34),
MA6 = sma(close,55),HA6 = sma(high,55),LA6 = sma(low,55),
MA7 = sma(close,89),HA7 = sma(high,89),LA7 = sma(low,89),
CMA = (MA1+MA2+MA3+MA4+MA5+MA6+MA7)/7,
HMA = (HA1+HA2+HA3+HA4+HA5+HA6+HA7)/7,
HMA2 = CMA + (atr(lkbk)*1.618)
LMA = (LA1+LA2+LA3+LA4+LA5+LA6+LA7)/7,
LMA2 = CMA - (atr(lkbk)*1.618)
plot(CMA, title="CMA", color=color.new(#00ffaa, 70), linewidth=2)
plot(HMA, title="HMA", color=color.maroon, linewidth=2)
plot(HMA2, title="HMA Fib", color=color.red, linewidth=3)
plot(LMA, title="LMA", color=color.green, linewidth=2)
plot(LMA2, title="LMA Fib", color=color.teal, linewidth=3)
// -------------------------------- Entry and Exit Logic ------------------------------------
// Entry Logic
Channel_Sell = close >= lasthigh[1] and bearishRule and window()
Channel_Buy = close <= lastlow[1] and bullishRule and window()
MA_Sell = high>HMA and window()
MA_Buy = low<LMA and window()
Fib_Sell = high>HMA2 and window()
Fib_Buy = low<LMA2 and window()
qty = strategy.equity/close
// Strategy Entry and Exit with built in Risk Management
if(strategy.opentrades==0 and strat_val>-1)
GoLong = usePrice ? Channel_Buy : useMA ? MA_Buy : useFib ? Fib_Buy : false
if (GoLong)
strategy.entry("LONG", strategy.long, qty)
if(strategy.opentrades==0 and strat_val<1)
GoShort = usePrice ? Channel_Sell : useMA ? MA_Sell : useFib ? Fib_Sell : false
if (GoShort)
strategy.entry("SHORT", strategy.short, qty)
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - stoploss)
longTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 + TargetProfit)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + stoploss)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - TargetProfit)
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="Exit Long", from_entry = "LONG", stop = longStopPrice, limit = longTakePrice)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit(id="Exit Short", from_entry = "SHORT", stop = shortStopPrice, limit = shortTakePrice)
CloseShort= usePrice ? Channel_Buy : useMA ? MA_Buy : useFib ? Fib_Buy : false
CloseLong = usePrice ? Channel_Sell : useMA ? MA_Sell : useFib ? Fib_Sell : false
if(CloseLong and strategy.position_size > 0)
strategy.close("LONG")
if(CloseShort and strategy.position_size < 0)
strategy.close("SHORT")