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Ausbruch aus der langen Strategie der Goldenen Ratio

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-28 13:40:35
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Übersicht

Die Golden Ratio Breakout Long Strategy ist eine Swing-Handelsstrategie, die auf den Golden Ratio-Leveln der höchsten und niedrigsten Preise der letzten 21 Tage basiert.

Strategie Logik

Die Strategie berechnet zunächst den 21-Tage-Höchstpreis (high21) und den 21-Tage-Tiefpreis (low21), berechnet dann die Differenz zwischen ihnen als Diff. Das Handelssignal wird ausgelöst, wenn der aktuelle Tiefpreis über den Tiefpreis21 + 0,382 * diff bricht, während der vorherige Bars-Schluss höher ist als der vorherige Bars-Offen. Der Stop-Loss wird auf low21 + 0,236 * diff festgelegt. Mit anderen Worten, wenn der Preis die 38,2%-Golden-Ratio-Linie der jüngsten 21-Tage-Preisklasse mit Aufwärtselastikität bricht, wird eine Long-Position initiiert. Die Stop-Loss-Linie ist die 23,6%-Golden-Ratio-Linie.

Hier werden die Golden Ratio-Levels verwendet, da sie im Allgemeinen den gemeinsamen Marktunterstützungs- und Widerstandsgebieten entsprechen. 0,382 und 0,236 werden als Retracement- und Bounce-Level beobachtet, was die Golden Ratio zu einer der faszinierendsten Zahlen der Natur macht.

Analyse der Vorteile

Die Vorteile dieser Strategie sind:

  1. Geführt durch eine ausgereifte Methodik der technischen Analyse - die Theorie des goldenen Verhältnisses.

  2. Eine langfristige Einrichtung senkt das Systemrisiko.

  3. Der Trend-Tracking-Mechanismus identifiziert genaue Eintrittszeiten.

  4. Klarer Stop-Loss kontrolliert das Risiko.

  5. Anpassungsfähige Backtestparameter eignen sich für verschiedene Marktumgebungen.

Risikoanalyse

Es gibt auch einige Risiken:

  1. Die Abhängigkeit von historischen Daten führt zu einer Unempfindlichkeit gegenüber Veränderungen des Marktes.

  2. Der enge Stop-Loss kann durch Übernachtungspausen ausgeschaltet werden.

  3. Falsche Signale können auftreten, wenn bei unangemessenen Backtestperioden heftige Kursschwankungen auftreten.

  4. Ein Schlupf beeinträchtigt die Rentabilität.

Diese Risiken können durch Anpassung der Backtest-Perioden, Optimierung der Stop-Loss-Platzierung, Berücksichtigung der Rutschkosten usw. verringert werden.

Optimierungsrichtlinien

Die Strategie kann in folgenden Aspekten verbessert werden:

  1. Automatische Optimierung der Parameter mit Machine-Learning-Algorithmen, um besser auf den aktuellen Markt anzupassen.

  2. Einbeziehung von Hebelprodukten wie Index-Futures zur Positionsverstärkung.

  3. Verbesserung des Umgangs mit extremen Ereignissen wie Preisunterschieden.

  4. Optimieren Sie die Stop-Loss-Regeln, z. B. setzen Sie dynamische Stops anhand der Volatilität.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend ist dies eine langfristige Strategie, die eine klare Einstiegs- und Stop-Loss-Logik auf der Grundlage der Theorie des goldenen Verhältnisses bietet.

/*backtest
start: 2022-11-21 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © omkarkondhekar

//@version=4
strategy("GRBLong", overlay=true)

highInput = input(title = "High Days", type = input.integer, defval = 21, minval = 11)
lowInput = input(title = "Low Days", type = input.integer, defval = 21, minval = 5)

// Configure backtest start date with inputs
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
     defval=2019, minval=1800, maxval=2100)

// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate = (time >= timestamp(syminfo.timezone,
     startYear, startMonth, startDate, 0, 0))

high21 = highest(high, highInput)
low21 = lowest(low, lowInput)

diff = high21 - low21

longEntrySignal = low > low21 + (diff * 0.382) and close[1] > open[1] 

strategy.entry("Long", strategy.long, limit = low, when = longEntrySignal and afterStartDate)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop = low21 + (diff * 0.236))

plot(low21 + (diff * 0.382), color= color.green)
plot(low21 + (diff * 0.236), color = color.red)
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