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Bullish Engulfing Kauf- und Verkaufsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-27 14:25:11
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Übersicht

Die Bullish Engulfing Kauf- und Verkaufsstrategie ist eine quantitative Handelsstrategie, die auf Kerzenmustern basiert. Sie erfasst Chancen, von Preisumkehrungen zu profitieren, indem sie das Bullish Engulfing Kerzenmuster identifiziert.

Es basiert auf ausgereiften Theorien der technischen Analyse, um Chancen für eine Preisumkehr mit hoher Wahrscheinlichkeit zu identifizieren.
Es hat einfache und intuitive Handelssignale.
Die Risiken sind kontrollierbar.

Strategie Logik

Diese Strategie identifiziert Preisumkehrungen auf der Grundlage des Bullish Engulfing-Candlestick-Musters.

Wenn sich eine Aktie in einem Abwärtstrend befindet, wenn eine Kerze mit einem kleinen realen Körper von einer Kerze gefolgt wird, deren realer Körper den vorherigen realen Körper vollständig verschlingt, und der Schlusskurs höher ist als der vorherige Höchstpreis, bildet dies ein Bullish Engulfing-Muster, das eine bevorstehende Trendumkehr anzeigt, bei der der Preis steigen wird.

Diese Strategie eröffnet eine Long-Position, wenn ein Bullish Engulfing-Muster identifiziert wird, mit einem Gewinnziel von 1% und einem Stop-Loss von 1%, um Gewinne zu erzielen.

Analyse der Vorteile

Die Vorteile dieser Strategie sind:

Das Bullish Engulfing-Muster signalisiert eine hohe Wahrscheinlichkeit einer Preisumkehr.
Die Handelssignale sind einfach und intuitiv, leicht verständlich und automatisiert für den quantitativen Handel.
Der Handel mit Produkten mit hoher Liquidität wie Index-Futures ermöglicht effiziente Ein- und Ausgänge.
Das Gewinnziel und die Stop-Loss-Ausgänge steuern effektiv das Risiko-Rendite-Verhältnis jedes Handels, was die Rentabilität gewährleistet und große Verluste vermeidet.
Flexible Parameteranpassungen passen zu verschiedenen Produkten und Marktumgebungen.

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt einige Risiken:

Es besteht ein Risiko für falsche Signale, da es auf Theorien der technischen Analyse beruht.
Änderungen des Marktes können Parameter, die angepasst werden müssen, ungültig machen.
Zu enge Stop-Loss-Werte können zu einem vorzeitigen Ausstieg führen, zu breite Werte zu großen Verlusten.

Um diesen Risiken entgegenzuwirken, können wir

Optimierung der Parameter und Überprüfung der Leistung unter Marktbedingungen.
Erweiterung der Stop-Loss-Niveaus, um Einzelhandelsverluste auf einem akzeptablen Niveau zu kontrollieren.
Handel mit Produkten mit hoher Liquidität und geeigneter Volatilität wie Index- und Futures-ETFs.

Optimierungsrichtlinien

Diese Strategie kann auch durch folgende Maßnahmen verbessert werden:

Filter wie gleitende Durchschnitte hinzufügen, um Trends zu vermeiden.
Erhöhung des Gewinnziels zur Erweiterung des Gewinnpotenzials.
Optimierung von Stop-Loss-Mechanismen, wie Trailing-Stops, um die Wahrscheinlichkeit des Stopps zu reduzieren.
Mit Kombinationen anderer Kerzenmuster ähnlich wie Bullish Engulfing ein Handelssystem zu erstellen.

Schlussfolgerung

Die Bullish Engulfing Kauf- und Verkaufsstrategie ist eine ausgereifte quantitative Handelsstrategie, die auf technischer Analyse basiert, mit den Vorteilen einfacher und klarer Handelssignale, die leicht umzusetzen sind. Mit optimierten Parametern und guten Risikokontrollmaßnahmen kann sie stetige Gewinne erzielen und ist sehr zu empfehlen.

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start: 2022-12-20 00:00:00
end: 2023-12-26 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/
// © thequantscience

// ██████╗ ██╗   ██╗██╗     ██╗     ██╗███████╗██╗  ██╗    ███████╗███╗   ██╗ ██████╗ ██╗   ██╗██╗     ███████╗██╗███╗   ██╗ ██████╗ 
// ██╔══██╗██║   ██║██║     ██║     ██║██╔════╝██║  ██║    ██╔════╝████╗  ██║██╔════╝ ██║   ██║██║     ██╔════╝██║████╗  ██║██╔════╝ 
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// ██╔══██╗██║   ██║██║     ██║     ██║╚════██║██╔══██║    ██╔══╝  ██║╚██╗██║██║   ██║██║   ██║██║     ██╔══╝  ██║██║╚██╗██║██║   ██║
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//@version=5
strategy(
     "Buy&Sell Bullish Engulfing - The Quant Science",
     overlay = true,
     default_qty_type = strategy.percent_of_equity, 
     default_qty_value = 100,
     pyramiding = 1,
     currency = currency.EUR,
     initial_capital = 10000,
     commission_type = strategy.commission.percent,
     commission_value = 0.07,
     process_orders_on_close = true, 
     close_entries_rule = "ANY"
     )

startDate  = input.int(title="D: ", defval=1,    minval=1,    maxval=31,   inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
startMonth = input.int(title="M: ", defval=1,    minval=1,    maxval=12,   inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
startYear  = input.int(title="Y: ", defval=2022, minval=1800, maxval=2100, inline = 'Start', group = "START DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")

endDate    = input.int(title="D: ", defval=31,   minval=1,    maxval=31,   inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
endMonth   = input.int(title="M: ", defval=12,   minval=1,    maxval=12,   inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")
endYear    = input.int(title="Y: ", defval=2023, minval=1800, maxval=2100, inline = 'End',   group = "END DATE BACKTESTING", tooltip = "D is Day, M is Month, Y is Year.")

inDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0)) and (time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0))

PROFIT   = input.float(defval = 1, minval = 0, title = "Target profit (%): ", step = 0.10, group = "TAKE PROFIT-STOP LOSS")
STOPLOSS = input.float(defval = 1, minval = 0, title = "Stop Loss (%): ",     step = 0.10, group = "TAKE PROFIT-STOP LOSS")

var float equity_trades = 0
strategy.initial_capital = 50000
equity_trades := strategy.initial_capital
var float equity   = 0
var float qty_order   = 0
t_ordersize = "Percentage size of each new order. With 'Reinvestment Profit' activate, the size will be calculate on the equity, with 'Reinvestment Profit' deactivate the size will be calculate on the initial capital."
orders_size = input.float(defval = 2, title = "Orders size (%): ", minval = 0.10, step = 0.10,  maxval = 100, group = "RISK MANAGEMENT", tooltip = t_ordersize)
qty_order := ((equity_trades * orders_size) / 100 ) / close 

C_DownTrend = true
C_UpTrend   = true
var trendRule1 = "SMA50"
var trendRule2 = "SMA50, SMA200"
var trendRule = input.string(trendRule1, "Detect Trend Based On", options=[trendRule1, trendRule2, "No detection"], group = "BULLISH ENGULFING")

if trendRule == trendRule1
	priceAvg = ta.sma(close, 50)
	C_DownTrend := close < priceAvg
	C_UpTrend := close > priceAvg

if trendRule == trendRule2
	sma200 = ta.sma(close, 200)
	sma50  = ta.sma(close, 50)
	C_DownTrend := close < sma50 and sma50 < sma200
	C_UpTrend := close > sma50 and sma50 > sma200
C_Len = 14
C_ShadowPercent = 5.0 
C_ShadowEqualsPercent = 100.0
C_DojiBodyPercent = 5.0
C_Factor = 2.0 

C_BodyHi = math.max(close, open)
C_BodyLo = math.min(close, open)
C_Body = C_BodyHi - C_BodyLo
C_BodyAvg = ta.ema(C_Body, C_Len)
C_SmallBody = C_Body < C_BodyAvg
C_LongBody = C_Body > C_BodyAvg
C_UpShadow = high - C_BodyHi
C_DnShadow = C_BodyLo - low
C_HasUpShadow = C_UpShadow > C_ShadowPercent / 100 * C_Body
C_HasDnShadow = C_DnShadow > C_ShadowPercent / 100 * C_Body
C_WhiteBody = open < close
C_BlackBody = open > close
C_Range = high-low
C_IsInsideBar = C_BodyHi[1] > C_BodyHi and C_BodyLo[1] < C_BodyLo
C_BodyMiddle = C_Body / 2 + C_BodyLo
C_ShadowEquals = C_UpShadow == C_DnShadow or (math.abs(C_UpShadow - C_DnShadow) / C_DnShadow * 100) < C_ShadowEqualsPercent and (math.abs(C_DnShadow - C_UpShadow) / C_UpShadow * 100) < C_ShadowEqualsPercent
C_IsDojiBody = C_Range > 0 and C_Body <= C_Range * C_DojiBodyPercent / 100
C_Doji = C_IsDojiBody and C_ShadowEquals

patternLabelPosLow  = low  - (ta.atr(30) * 0.6)
patternLabelPosHigh = high + (ta.atr(30) * 0.6)

label_color_bullish = input.color(color.rgb(43, 255, 0), title = "Label Color Bullish", group = "BULLISH ENGULFING")
C_EngulfingBullishNumberOfCandles = 2
C_EngulfingBullish = C_DownTrend and C_WhiteBody and C_LongBody and C_BlackBody[1] and C_SmallBody[1] and close >= open[1] and open <= close[1] and ( close > open[1] or open < close[1] )
if C_EngulfingBullish
    var ttBullishEngulfing = "Engulfing\nAt the end of a given downward trend, there will most likely be a reversal pattern. To distinguish the first day, this candlestick pattern uses a small body, followed by a day where the candle body fully overtakes the body from the day before, and closes in the trend’s opposite direction. Although similar to the outside reversal chart pattern, it is not essential for this pattern to completely overtake the range (high to low), rather only the open and the close."
    label.new(bar_index, patternLabelPosLow, text="BE", style=label.style_label_up, color = label_color_bullish, textcolor=color.white, tooltip = ttBullishEngulfing)
bgcolor(ta.highest(C_EngulfingBullish?1:0, C_EngulfingBullishNumberOfCandles)!=0 ? color.new(#21f321, 90) : na, offset=-(C_EngulfingBullishNumberOfCandles-1))

var float c       = 0
var float o       = 0
var float c_exit  = 0
var float c_stopl = 0

if C_EngulfingBullish and strategy.opentrades==0 and inDateRange 
    c := strategy.equity
    o := close
    c_exit  := c + (c * PROFIT / 100)
    c_stopl := c - (c * STOPLOSS / 100)
    strategy.entry(id = "LONG", direction = strategy.long, qty = qty_order, limit = o)

if ta.crossover(strategy.equity, c_exit)
    strategy.exit(id = "CLOSE-LONG", from_entry = "LONG", limit = close)
if ta.crossunder(strategy.equity, c_stopl)
    strategy.exit(id = "CLOSE-LONG", from_entry = "LONG", limit = close)

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