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Dynamische Entwicklung nach Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 23.11.2023
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Übersicht

Die Hauptidee dieser Strategie besteht darin, Markttrends dynamisch zu verfolgen, indem man kauft, wenn der Trend steigt, und verkauft, wenn der Trend sinkt.

Strategie Logik

Diese Strategie nutzt verschiedene technische Indikatoren, um die Trendrichtung zu bestimmen. Zuerst berechnet sie einen Preiskanal mit den oberen und unteren Grenzen auf der Grundlage des einfachen gleitenden Durchschnitts des Schließens und eines Eingabeparameters. Dann berechnet sie den modifizierten Hull Moving Average, der als besser bei der Darstellung von Trends gilt. Darüber hinaus wird auch der lineare Regressionsindikator berechnet. Sie erzeugt Kaufsignale, wenn die modifizierte HMA über die lineare Regressionslinie überschreitet, und Verkaufssignale, wenn sie unterhalb des Trends überschreitet. Dies ermöglicht die dynamische Verfolgung von Veränderungen im Trend.

Um falsche Signale zu reduzieren, umfasst die Strategie auch mehrere Filter, z. B. die Verwendung von EMA, um festzustellen, ob es sich um einen Abwärtstrend handelt, und einen Fensterindikator, um die RSI-Divergenz zu überprüfen.

Für Ein- und Ausstiege erfasst die Strategie den Preis der letzten offenen Position und setzt Profit- und Stop-Loss-Prozentsätze fest. Zum Beispiel, wenn der letzte lange Eintrittspreis 100 USD beträgt, kann sie das Take-Profit-Ziel auf 102 USD und den Stop-Loss-Preis auf 95 USD festlegen. Dies erreicht eine dynamische Verfolgung der Trends.

Analyse der Vorteile

Diese Strategie hat folgende Vorteile:

Dynamisch verfolgende Trendänderungen können langfristige Richtungsbewegungen problemlos erfassen.
Die Verwendung mehrerer Filter verringert den Lärm und verhindert, dass bei unruhigen Märkten übermäßig gehandelt wird.
Die automatische Anpassung von Stop-Loss- und Take-Profit-Niveaus führt zu einem Trendfolg.
Parameter können durch Backtesting optimiert werden, um automatisch die beste Kombination zu finden.

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt auch einige Risiken:

Es ist immer noch nicht vollständig vermeidbar, in Trendumkehrungen verwickelt zu werden, die bei Trendumkehrungen zu größeren schwimmenden Verlusten führen können.
Falsche Parameter-Einstellungen können zu schlechter Strategie-Leistung führen.
Lange Datenverarbeitungszeiten können zu Signalverzögerungen führen.

Um Risiken zu kontrollieren, kann man Stop Loss einstellen, Trailing Stops oder Optionen verwenden, um Gewinne zu erzielen. Außerdem ist eine umfangreiche Prüfung von Parameterkombinationen notwendig, um zuverlässige Bereiche zu finden. Schließlich sollte die Ausführungszeit von Indikatoren überwacht werden, um zeitnahe Signale zu gewährleisten.

Optimierungsrichtlinien

Diese Strategie kann in den folgenden Bereichen verbessert werden:

Testen Sie Kombinationen von mehr Indikatoren, um zuverlässigere Wege zur Bestimmung von Trends zu finden.
Die Parameterbereiche anpassen, um optimale Parameter zu finden.
Optimieren Sie die Signalfilter, um ein Gleichgewicht zwischen Geräuschminderung und Verzögerung zu finden.
Versuchen Sie maschinelles Lernen, um automatisch Handelsregeln zu generieren.

Während der Optimierung sollten Backtesting und Papierhandel umfassend genutzt werden, um die Signalqualität und Stabilität zu bewerten.

Schlussfolgerung

Insgesamt ist dies eine anständige Trendfolgestrategie. Es verwendet mehrere Indikatoren, um Trends zu messen, setzt Filter ein, um falsche Signale zu reduzieren, und kann Stopps und Ziele automatisch anpassen, um Trends zu folgen.

/*backtest
start: 2023-12-03 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 3m
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/
// © RafaelZioni

//@version=4
strategy(title = " BTC 15 min", overlay = true, pyramiding=1,initial_capital = 10000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 20, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="all", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
price = close
length8 = input(30,title = 'length of channel')
upmult = input(title = 'upper percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)
lowmult = input(title = 'lower percent',type=input.float, step=0.1, defval=5)

basis = sma(close, length8)

vup = upmult * price / 100
vlow = lowmult * price / 100

upper = basis + vup
lower = basis - vlow
plot(basis, color=color.red)


//
fastLength = input(3, title="Fast filter length ", minval=1)
slowLength = input(21,title="Slow filter length",  minval=1)
source=close
v1=ema(source,fastLength)
v2=ema(source,slowLength)
//

leng=1
p1=close[1]

len55 = 10
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
HTF = input("1D", type=input.resolution)
ti = change( time(HTF) ) != 0
T_c = fixnan( ti ? close : na )

vrsi = rsi(cum(change(T_c) * volume), leng)
pp=wma(vrsi,len55)

d=(vrsi[1]-pp[1])
len100 = 10
x=ema(d,len100)
//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange

//

tf10 = input("1", title = "Timeframe", type = input.resolution, options = ["1", "5", "15", "30", "60","120", "240","360","720", "D", "W"])

length = input(50, title = "Period", type = input.integer)
shift = input(1, title = "Shift", type = input.integer)

hma(_src, _length)=>
    wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
    
hma3(_src, _length)=>
    p = length/2
    wma(wma(close,p/3)*3 - wma(close,p/2) - wma(close,p),p)

b =security(syminfo.tickerid, tf10, hma3(close[1], length)[shift])
//plot(a,color=color.gray)
//plot(b,color=color.yellow)
close_price = close[0]
len = input(25)

linear_reg = linreg(close_price, len, 0)




buy=crossover(linear_reg, b) 
sell=crossunder(linear_reg, b) or crossunder(close[1],upper)
//

src2=low
src3=high
Min =input(15)
leni = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   Min / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7

l1 = wma(src2,leni)
h1 = wma(src3,leni)
//
m=(h1+l1)/2
//
len5 = 100

src5=m

//
multi = 2

mean = ema(src5, len5)  
stddev = multi * stdev(src5, len5)  
b5 = mean + stddev
s5 = mean - stddev


var bool long = na
var bool short = na

long :=crossover(src5, s5) 
short :=  crossunder(src5, b5)

var float last_open_long = na
var float last_open_short = na

last_open_long := long ? close : nz(last_open_long[1])
last_open_short := short ? close : nz(last_open_short[1])


entry_value =last_open_long
entry_value1=last_open_short

r=100
//
highb = highest(entry_value1, r)  
lowb = lowest(entry_value, r)  
d5 = highb - lowb  
me = (highb + lowb) / 2  
h4 = highb - d5 * 0.236  
c3 = highb - d5 * 0.382  
c4 = highb - d5 * 0.618  
l4 = highb - d5 * 0.764  
//
col2 = close >= me ? color.lime : color.red
       
p5 = plot(upper, color=col2)
p2 = plot(lower, color=col2)
fill(p5, p2,color=col2)
// Conditions

longCond = bool(na)
shortCond = bool(na)
longCond := crossover(zx,0) or buy 
shortCond := sell

// Count your long short conditions for more control with Pyramiding

sectionLongs = 0
sectionLongs := nz(sectionLongs[1])
sectionShorts = 0
sectionShorts := nz(sectionShorts[1])

if longCond
    sectionLongs := sectionLongs + 1
    sectionShorts := 0
    sectionShorts

if shortCond
    sectionLongs := 0
    sectionShorts := sectionShorts + 1
    sectionShorts

// Pyramiding

pyrl = 1


// These check to see your signal and cross references it against the pyramiding settings above

longCondition = longCond and sectionLongs <= pyrl
shortCondition = shortCond and sectionShorts <= pyrl

// Get the price of the last opened long or short

last_open_longCondition = float(na)
last_open_shortCondition = float(na)
last_open_longCondition := longCondition ? open : nz(last_open_longCondition[1])
last_open_shortCondition := shortCondition ? open : nz(last_open_shortCondition[1])

// Check if your last postion was a long or a short

last_longCondition = float(na)
last_shortCondition = float(na)
last_longCondition := longCondition ? time : nz(last_longCondition[1])
last_shortCondition := shortCondition ? time : nz(last_shortCondition[1])

in_longCondition = last_longCondition > last_shortCondition
in_shortCondition = last_shortCondition > last_longCondition

// Take profit

isTPl = true
//isTPs = input(false, "Take Profit Short")
tp = input(2, "Exit Profit %", type=input.float)
long_tp = isTPl and crossover(high, (1 + tp / 100) * last_open_longCondition) and longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_tp = isTPs and crossunder(low, (1 - tp / 100) * last_open_shortCondition) and 
   //shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1

// Stop Loss

isSLl = input(true,"buy Loss Long")
//isSLs = input(false, "buy Loss Short")
sl = 0.0
sl := input(5, " rebuy %", type=input.float)
long_sl = isSLl and crossunder(low, (1 - sl / 100) * last_open_longCondition) and 
   longCondition == 0 and in_longCondition == 1
//short_sl = isSLs and crossover(high, (1 + sl / 100) * last_open_shortCondition) and 
   //shortCondition == 0 and in_shortCondition == 1

//
// Conditions

longCond5 = bool(na)
shortCond5 = bool(na)
longCond5 := longCondition
shortCond5 := long_tp

// 

sectionLongs5 = 0
sectionLongs5 := nz(sectionLongs5[1])
sectionShorts5 = 0
sectionShorts5 := nz(sectionShorts5[1])

if longCond5
    sectionLongs5 := sectionLongs5 + 1
    sectionShorts5 := 0
    sectionShorts5

if shortCond5
    sectionLongs5 := 0
    sectionShorts5 := sectionShorts5 + 1
    sectionShorts5

// 

pyr5 = 1


longCondition5 = longCond5 and sectionLongs5 <= pyr5
shortCondition5 = shortCond5 and sectionShorts5 <= pyr5

// Get the price of the last opened long or short

last_open_longCondition5 = float(na)
last_open_shortCondition5 = float(na)
last_open_longCondition5 := longCondition5 ? open : nz(last_open_longCondition5[1])
last_open_shortCondition5 := shortCondition5 ? open : nz(last_open_shortCondition5[1])

last_longCondition5 = float(na)
last_shortCondition5 = float(na)
last_longCondition5 := longCondition5 ? time : nz(last_longCondition5[1])
last_shortCondition5 := shortCondition5 ? time : nz(last_shortCondition5[1])

in_longCondition5 = last_longCondition5 > last_shortCondition5
in_shortCondition5 = last_shortCondition5 > last_longCondition5
//
filter=input(true)
g(v, p) => round(v * (pow(10, p))) / pow(10, p)
risk     = input(100)
leverage = input(1)
c = g((strategy.equity * leverage / open) * (risk / 100), 4)

//
l =(v1 > v2 or filter == false ) and longCondition or long_sl
//
//l = longCondition or long_sl
s=shortCondition5  
if l 
    strategy.entry("buy", strategy.long,c)
if s 
    strategy.entry("sell", strategy.short,c)


per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=5, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=50, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=50, minval=1)

tp10=input(title=" Take profit1", defval=1, minval=0.01)
tp20=input(title=" Take profit2", defval=2, minval=0.01)

strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp10), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp20), loss = los)

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