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Bull- und Bear Power Moving Average Handelsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-20 16:30:02
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Übersicht

Diese Strategie wurde von Dr. Alexander Elder entwickelt, basierend auf seiner Theorie der Bull- und Bear-Power-Bewegungsdurchschnitte, um den Kauf- und Verkaufsdruck auf dem Markt zu messen. Sie wird häufig zusammen mit dem Triple-Screen-Handelssystem verwendet, kann aber auch alleine verwendet werden. Dr. Elder verwendet einen 13-tägigen exponentiellen gleitenden Durchschnitt (EMA), um den Marktkonsens des Wertes zu reflektieren. Die Bull-Power spiegelt die Fähigkeit der Käufer wider, die Preise über den Konsens des Wertes zu steuern. Die Bear-Power spiegelt die Fähigkeit der Verkäufer wider, die Preise unter den durchschnittlichen Konsens des Wertes zu steuern.

Die Bull Power wird berechnet, indem der 13-Tage-EMA vom Tageshoch abgezogen wird.

Strategie Logik

Diese Strategie basiert auf Dr. Alexander Elders Theorie der Bullen- und Bärenkraft. Sie beurteilt Markttrends und -kraft durch Berechnung von Bullen- und Bärenkraftindikatoren. Insbesondere spiegelt der Bullenkraftindikator die Macht der Käufer wider, die durch Subtrahieren der 13-Tage-EMA vom höchsten Preis berechnet wird. Der Bärenkraftindikator spiegelt die Macht der Verkäufer wider, die durch Subtrahieren der 13-Tage-EMA vom niedrigsten Preis berechnet wird. Wenn die Bullenkraft auf eine bestimmte Schwelle fällt, wird ein kurzes Signal erzeugt. Wenn die Bärenkraft auf eine bestimmte Schwelle steigt, wird ein langes Signal erzeugt. So können wir den Markttrend beurteilen und den Markt schlagen, indem wir die relative Stärke der Kauf- und Verkaufskraft vergleichen.

Im Code verwenden wir Höhen, Tiefen und 13-Tage-EMA, um die Bullen- und Bären-Power-Indikatoren zu berechnen. Setzen Sie Trigger-Schwellen, so dass entsprechende Long- oder Short-Positionen geöffnet werden, wenn die Indikatoren ausgelöst werden. Gleichzeitig setzen Sie Stop-Loss und nehmen Sie Gewinnlogik, um Positionen zu verwalten. Insgesamt vergleicht diese Strategie die relative Macht von Käufern und Verkäufern, um die Stärke der Markttrends für den Handel zu bestimmen.

Analyse der Vorteile

Zu den Vorteilen dieser Strategie gehören:

  1. Wirksam bei der Beurteilung von Marktentwicklungen und Backtesting unter Verwendung von Kauf- und Verkaufskraft
  2. Klare Kauf- und Verkaufssignale, die leicht zu beurteilen sind
  3. Zuverlässiger Stop-Loss-Mechanismus zur Risikokontrolle
  4. Funktioniert noch besser, wenn es mit dem Triple Screen-Handelssystem kombiniert wird

Risikoanalyse

Zu den Risiken dieser Strategie gehören:

  1. Subjektive Parameter, die für verschiedene Märkte angepasst werden müssen
  2. Die Indikatoren der Bullen- und Bärenkraft können irreführende Signale erzeugen
  3. Eine unsachgemäße Stop Loss Platzierung kann die Verluste erhöhen
  4. Die Ergebnisse hängen von Handelsinstrumenten und Zeitrahmen ab

Gegenmaßnahmen:

  1. Optimierung der Parameter für verschiedene Märkte
  2. Filter mit anderen Indikatoren hinzufügen
  3. Optimierung der Stop-Loss-Logik zur strikten Risikokontrolle
  4. Auswahl geeigneter Handelsinstrumente und Zeitrahmen

Optimierungsrichtlinien

Diese Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:

  1. Optimierung der gleitenden Durchschnittsparameter für verschiedene Zeitrahmen
  2. Hinzufügen anderer Indikatoren wie MACD zu Filtersignalen
  3. Optimieren Sie die Stop-Loss- und Take-Profit-Logik, z. B. Trail Stop-Loss
  4. Maschinelles Lernen zur automatischen Optimierung von Parametern
  5. Einbeziehung von Deep Learning zur Vorhersage von Kauf-/Verkaufssignalen

Zusammenfassend lässt sich diese Strategie in Aspekten wie Parameter, Signale, Risikokontrolle usw. viel optimieren, um sie robuster und zuverlässiger zu machen.

Schlussfolgerung

Diese Strategie beurteilt Markttrends und -power anhand der von Dr. Elder entwickelten Bullen- und Bären-Power-Indikatoren auf der Grundlage der Kauf-/Verkaufskraft-Theorie. Die Signalregeln sind relativ einfach und klar. Zu den Vorteilen gehören die Beurteilung von Trends über die Leistung und die Kontrolle des Risikos durch Stop-Loss. Es hat auch Risiken wie subjektive Parameter und irreführende Signale. Wir können die Stabilität und Rentabilität durch Optimierung von Parametern, Hinzufügen von Signalfiltern und strengen Stop-Loss verbessern. Diese Strategie eignet sich für aggressive Quantitative Trader.


/*backtest
start: 2023-12-12 00:00:00
end: 2023-12-19 00:00:00
period: 30m
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version = 5
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 06/10/2022
// Developed by Dr Alexander Elder, the Elder-ray indicator measures buying 
// and selling pressure in the market. The Elder-ray is often used as part 
// of the Triple Screen trading system but may also be used on its own.
// Dr Elder uses a 13-day exponential moving average (EMA) to indicate the 
// market consensus of value. Bull Power measures the ability of buyers to 
// drive prices above the consensus of value. Bear Power reflects the ability 
// of sellers to drive prices below the average consensus of value.
// Bull Power is calculated by subtracting the 13-day EMA from the day's High. 
// Bear power subtracts the 13-day EMA from the day's Low.
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors. 
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Elder Ray (Bull Power) TP and SL", shorttitle = "Bull Power", overlay = true)
Profit = input.float(7, title='Take Profit %', minval=0.01)
Stop = input.float(7, title='Stop Loss %', minval=0.01)
Length = input.int(14, minval=1)
Trigger = input.float(-200)
reverse = input.bool(true, title="Trade reverse")
xPrice = close
xMA = ta.ema(xPrice,Length)
var DayHigh = high
DayHigh := dayofmonth != dayofmonth[1]? high: math.max(high, nz(DayHigh[1]))
nRes = DayHigh - xMA
pos = 0
pos := nRes < Trigger ? 1:  0 
possig = reverse and pos == 1 ? -1 :
          reverse and pos == -1 ? 1 : pos	   
if (possig == 1) and strategy.position_size == 0
    strategy.entry('Long', strategy.long, comment='Market Long')
    strategy.exit("ExitLong", 'Long', stop=close - close * Stop / 100 , limit = close + close * Profit / 100 , qty_percent = 100)  
if (possig == -1) and strategy.position_size == 0
    strategy.entry('Short', strategy.short, comment='Market Long')
    strategy.exit("ExitShort", 'Short', stop=close + close * Stop / 100 , limit = close - close * Profit / 100 , qty_percent = 100)  
barcolor(strategy.position_size == -1 ? color.red: strategy.position_size == 1 ? color.green : color.blue )

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