Die Dual-Reversion-Balance-Strategie ist eine Kombinationsstrategie, die sowohl Umkehrstrategien als auch Empirische Modus-Zersetzung (EMD) -Filterung verwendet.
Das 123 Umkehrsystem stammt aus dem Buch
Die EMD ist eine adaptive Datenanalyse-Methode. Sie kann Daten effektiv in verschiedene Frequenzkomponenten zerlegen und den langfristigen Trend extrahieren. Hier setzen wir die Länge auf 20, Delta auf 0,5 und Bruchteil auf 0,1 um Handelssignale basierend auf den Preisfrequenzkomponenten zu generieren.
Die Dual-Reversion-Balance-Strategie kombiniert die Handelssignale sowohl des 123 Reversal-Systems als auch des EMD. Sie bestätigt Einträge nur, wenn Signale aus beiden Systemen übereinstimmen. Dieser hybride Ansatz verbessert die Gewinnrate.
Die Dual-Reversion-Balance-Strategie nutzt die Vorteile sowohl der Umkehrstrategien als auch der digitalen Signalverarbeitungstechniken. Das Umkehrsystem erfasst kurzfristige Umkehrmöglichkeiten, während die EMD-Filter langfristige Trends erfassen.
Es führt auch das 123 Muster ein, um unerwünschte Whipsaws zu vermeiden. Und die richtig konfigurierten EMD-Parameter helfen, etwas Rauschen zu filtern. All diese Faktoren tragen zu einer höheren Gewinnrate bei.
Die größte Gefahr dieser Strategie ist das Scheitern der Umkehrung. Obwohl das 123 Muster diese Wahrscheinlichkeit reduziert, bleibt die Unsicherheit des Umkehrhandels hoch. Außerdem kann die EMD-Methode während extrem volatiler Märkte zusammenbrechen.
Um solche Risiken zu kontrollieren, können die Parameter des Umkehrsystems angepasst werden, um zuverlässigere Signale zu erzeugen.
Die Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:
Versuche verschiedene Parametersätze für das Umkehrsystem, um das optimale Ergebnis zu finden
Versuchen Sie verschiedene digitale Filtermethoden, z. B. Wellenwandlung, Hilbertsche Transformation usw.
Hinzufügen von Stop Loss zur Kontrolle von Einzelhandelsverlusten
Einbeziehung anderer Indikatoren zur Gewährleistung einer höheren Richtgenauigkeit
Optimierung von Geldmanagementmodellen wie Positionsgröße
Die Dual-Reversion-Balance-Strategie kombiniert die Stärken von Reversion-Strategien und digitalen Signalverarbeitungstechniken.
/*backtest start: 2023-11-14 00:00:00 end: 2023-12-14 00:00:00 period: 1h basePeriod: 15m exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 //////////////////////////////////////////////////////////// // Copyright by HPotter v1.0 30/06/2020 // This is combo strategies for get a cumulative signal. // // First strategy // This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The // Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies. // The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close // during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. // The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price // during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50. // // Second strategy // The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities Mar 2010 // // WARNING: // - For purpose educate only // - This script to change bars colors. //////////////////////////////////////////////////////////// Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) => vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) vSlow = sma(vFast, DLength) pos = 0.0 pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1, iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) pos Empirical(Length,Delta,Fraction) => pos = 0 xBandpassFilter = 0.0 xPeak = 0.0 xValley =0.0 xPrice = hl2 beta = cos(3.1415 * (360 / Length) / 180) gamma = 1 / cos(3.1415 * (720 * Delta / Length) / 180) alpha = gamma - sqrt(gamma * gamma - 1) xBandpassFilter := 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(xBandpassFilter[1]) - alpha * nz(xBandpassFilter[2]) xMean = sma(xBandpassFilter, 2 * Length) xPeak := iff (xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xPeak[1])) xValley := iff (xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xValley[1])) xAvrPeak = sma(xPeak, 50) xAvrValley = sma(xValley, 50) nAvrPeak = Fraction * xAvrPeak nAvrValley = Fraction * xAvrValley pos := iff(xMean > nAvrPeak and xMean > nAvrValley, 1, iff(xMean < nAvrPeak and xMean < nAvrValley, -1, nz(pos[1], 0))) pos strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Empirical Mode Decomposition", shorttitle="Combo", overlay = true) Length = input(14, minval=1) KSmoothing = input(1, minval=1) DLength = input(3, minval=1) Level = input(50, minval=1) //------------------------- LengthEMD = input(20, minval=1) Delta = input(0.5) Fraction = input(0.1) reverse = input(false, title="Trade reverse") posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) posEmpirical = Empirical(LengthEMD,Delta,Fraction) pos = iff(posReversal123 == 1 and posEmpirical == 1 , 1, iff(posReversal123 == -1 and posEmpirical == -1, -1, 0)) possig = iff(reverse and pos == 1, -1, iff(reverse and pos == -1 , 1, pos)) if (possig == 1) strategy.entry("Long", strategy.long) if (possig == -1) strategy.entry("Short", strategy.short) if (possig == 0) strategy.close_all() barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )