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Pivot Point Golden Ratio Kaufen hoch Verkaufen niedrig Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 29.12.2023 16:48:06
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Übersicht

Diese Strategie berechnet Pivotpunkte über verschiedene Zeitrahmen als wichtige Preisniveaus und verwendet das Prinzip des goldenen Verhältnisses, um die Trendrichtung für die Umsetzung einer Kauf-Hoch-Verkauf-Niedrighandelsstrategie zu bestimmen.

Strategie Logik

  1. Berechnen Sie Pivotpunkte einschließlich klassischer Pivotpunkte und Fibonacci-Pivotpunkte unter Verwendung des Schlusskurses, des höchsten und des niedrigsten Kurses in verschiedenen Zeitrahmen.

  2. Es gibt 5 Kaufzonen und 5 Verkaufszonen.

  3. Erstellen Sie Kaufsignale, wenn der Preis in den Kaufzonen liegt, und Verkaufssignale, wenn der Preis in den Verkaufszonen liegt, um eine Kaufstrategie zu implementieren.

Analyse der Vorteile

  1. Die Verwendung einer mehrjährigen Analyse zur Ermittlung von Trends verhindert, dass man durch Marktlärm in die Irre geführt wird.

  2. Durch die Kombination klassischer und Fibonacci-Pivoten wird die Zuverlässigkeit der Pivotpunkte verbessert.

  3. Die Festlegung des Marktzugangs auf der Grundlage von Preiszonen maximiert die Risikovermeidung.

  4. Wenn man sich an die Regeln des Trendhandels hält, indem man hoch kauft und niedrig verkauft, vermeidet man einen gegen den Trend gerichteten Handel.

Risikoanalyse

  1. Pivot-Punkte könnten versagen, also müssen Durchbrüche überwacht werden.

  2. Vermeiden Sie die Verschlechterung von Verlusten durch schlecht platzierte Stop-Loss-Orders.

  3. Die Handelsgebühren können sich auch auf die endgültige Rentabilität auswirken.

Optimierungsrichtung

  1. Verschiedene Parameter wie Zeitrahmen, Handelsrichtungen usw. testen, um die Strategie zu optimieren.

  2. Einbeziehung anderer Indikatoren zur Bestätigung des Trends, um falsche Ausbrüche zu vermeiden.

  3. Hinzufügen von Stop-Loss-Mechanismen zur Kontrolle des Betrags eines einzelnen Handelsverlusts.

Zusammenfassung

Diese Strategie integriert klassische technische Analyse und Trendhandel, indem sie Pivot Point Zonen für Zeiteinträge verwendet und hohe und niedrige Käufe und Verkäufe durchführt, um Handelsrisiken effektiv zu managen.

/*backtest
start: 2022-12-22 00:00:00
end: 2023-12-28 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/
// © HeWhoMustNotBeNamed

//@version=4
strategy("BuyHighSellLow - Pivot points", overlay=true, initial_capital = 100000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, pyramiding = 1, commission_value = 0.01, calc_on_order_fills = true)
Source = input(close)
resolution = input("4D", type=input.resolution)
HTFMultiplier = input(4, title="Higher Timeframe multiplier (Used when resolution is set to Same as Symbol)", minval=2, step=1)
//ppType = input(title="Pivot points type", defval="classic", options=["classic", "fib"])
ppType = "fib"
tradeDirection = input(title="Trade Direction", defval=strategy.direction.long, options=[strategy.direction.all, strategy.direction.long, strategy.direction.short])
backtestBars = input(title="Backtest from ", defval=10, minval=1, maxval=30)
backtestFrom = input(title="Timeframe", defval="years", options=["days", "months", "years"])
hideBands = input(true)
f_multiple_resolution(HTFMultiplier) => 
    target_Res_In_Min = timeframe.multiplier * HTFMultiplier * (
      timeframe.isseconds   ? 1. / 60. :
      timeframe.isminutes   ? 1. :
      timeframe.isdaily     ? 1440. :
      timeframe.isweekly    ? 7. * 24. * 60. :
      timeframe.ismonthly   ? 30.417 * 24. * 60. : na)

    target_Res_In_Min     <= 0.0417       ? "1S"  :
      target_Res_In_Min   <= 0.167        ? "5S"  :
      target_Res_In_Min   <= 0.376        ? "15S" :
      target_Res_In_Min   <= 0.751        ? "30S" :
      target_Res_In_Min   <= 1440         ? tostring(round(target_Res_In_Min)) :
      tostring(round(min(target_Res_In_Min / 1440, 365))) + "D"

f_getBackTestTimeFrom(backtestFrom, backtestBars)=>
    byDate = backtestFrom == "days"
    byMonth = backtestFrom == "months"
    byYear = backtestFrom == "years"
    
    date = dayofmonth(timenow)
    mth = month(timenow)
    yr = year(timenow)
    
    leapYearDaysInMonth = array.new_int(12,0)
    array.set(leapYearDaysInMonth,0,31)
    array.set(leapYearDaysInMonth,1,29)
    nonleapYearDaysInMonth = array.new_int(12,0)
    array.set(leapYearDaysInMonth,0,31)
    array.set(leapYearDaysInMonth,1,28)
    
    restMonths = array.new_int(10,0)
    array.set(leapYearDaysInMonth,0,31)
    array.set(leapYearDaysInMonth,1,30)
    array.set(leapYearDaysInMonth,2,31)
    array.set(leapYearDaysInMonth,3,30)
    array.set(leapYearDaysInMonth,4,31)
    array.set(leapYearDaysInMonth,5,31)
    array.set(leapYearDaysInMonth,6,30)
    array.set(leapYearDaysInMonth,7,31)
    array.set(leapYearDaysInMonth,8,30)
    array.set(leapYearDaysInMonth,9,31)
    
    array.concat(leapYearDaysInMonth,restMonths)
    array.concat(nonleapYearDaysInMonth,restMonths)
    isLeapYear = yr % 4 == 0 and (year%100 != 0 or year%400 == 0)
    numberOfDaysInCurrentMonth = isLeapYear ? array.get(leapYearDaysInMonth, mth-2) : array.get(nonleapYearDaysInMonth, mth-2)
    if(byDate)
        mth := (date - backtestBars) < 0 ? mth - 1 : mth
        yr := mth < 1 ? yr - 1 : yr
        mth := mth < 1 ? 1 : mth
        date := (date - backtestBars) < 0 ? numberOfDaysInCurrentMonth - backtestBars + date + 1 : date - backtestBars + 1
    if(byMonth)
        date := 1
        yr := (mth - (backtestBars%12)) < 0 ? yr - int(backtestBars/12) - 1 : yr - int(backtestBars/12)
        mth := mth - (backtestBars%12) + 1
    if(byYear)
        date := 1
        mth := 1
        yr := yr - backtestBars
    [date, mth, yr]

f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on)

f_getClassicPivots(HIGHprev, LOWprev, CLOSEprev)=>
    PP = (HIGHprev + LOWprev + CLOSEprev) / 3
    R1 = PP * 2 - LOWprev
    S1 = PP * 2 - HIGHprev
    R2 = PP + (HIGHprev - LOWprev)
    S2 = PP - (HIGHprev - LOWprev)
    R3 = PP * 2 + (HIGHprev - 2 * LOWprev)
    S3 = PP * 2 - (2 * HIGHprev - LOWprev)
    R4 = PP * 3 + (HIGHprev - 3 * LOWprev)
    S4 = PP * 3 - (3 * HIGHprev - LOWprev)
    R5 = PP * 4 + (HIGHprev - 4 * LOWprev)
    S5 = PP * 4 - (4 * HIGHprev - LOWprev)
    [R5, R4, R3, R2, R1, PP, S1, S2, S3, S4, S5]
    
f_getFibPivots(HIGHprev, LOWprev, CLOSEprev)=>
    PP = (HIGHprev + LOWprev + CLOSEprev) / 3
    R1 = PP + 0.382 * (HIGHprev - LOWprev)
    S1 = PP - 0.382 * (HIGHprev - LOWprev)
    R2 = PP + 0.618 * (HIGHprev - LOWprev)
    S2 = PP - 0.618 * (HIGHprev - LOWprev)
    R3 = PP + (HIGHprev - LOWprev)
    S3 = PP - (HIGHprev - LOWprev)
    R4 = PP + 1.41 * (HIGHprev - LOWprev)
    S4 = PP - 1.41 * (HIGHprev - LOWprev)
    R5 = PP + 1.65 * (HIGHprev - LOWprev)
    S5 = PP - 1.65 * (HIGHprev - LOWprev)
    [R5, R4, R3, R2, R1, PP, S1, S2, S3, S4, S5]
    
f_getPivotPoints(HTFMultiplier, resolution, ppType)=>
    derivedResolution = resolution == ""? f_multiple_resolution(HTFMultiplier) : resolution
    HIGHprev = f_secureSecurity(syminfo.tickerid, derivedResolution, high)
    LOWprev = f_secureSecurity(syminfo.tickerid, derivedResolution, low)
    CLOSEprev = f_secureSecurity(syminfo.tickerid, derivedResolution, close)
    [R5, R4, R3, R2, R1, PP, S1, S2, S3, S4, S5] = f_getClassicPivots(HIGHprev, LOWprev, CLOSEprev)
    [Rf5, Rf4, Rf3, Rf2, Rf1, PPf, Sf1, Sf2, Sf3, Sf4, Sf5] = f_getFibPivots(HIGHprev, LOWprev, CLOSEprev)
    [R5, R4, R3, R2, R1, PP, S1, S2, S3, S4, S5]

f_getState(Source, R5, R4, R3, R2, R1, PP, S1, S2, S3, S4, S5)=>
    state =
     Source > R5 ? 5 :
     Source > R4 ? 4 :
     Source > R3 ? 3 : 
     Source > R2 ? 2 :
     Source > R1 ? 1 :
     Source > PP ? 0 :
     Source > S1 ? -1 :
     Source > S2 ? -2 :
     Source > S3 ? -3 :
     Source > S4 ? -4 :
     Source > S5 ? -5 : -6
    state

[R5, R4, R3, R2, R1, PP, S1, S2, S3, S4, S5] = f_getPivotPoints(HTFMultiplier, resolution, ppType)

[date, mth, yr] = f_getBackTestTimeFrom(backtestFrom, backtestBars)
inDateRange = time >= timestamp(syminfo.timezone, yr, mth, date, 0, 0)

BBU5 = plot(not hideBands ? R5: na, title="R5", color=color.orange, linewidth=1, transp=50, style=plot.style_linebr)
BBU4 = plot(not hideBands ? R4: na, title="R4", color=color.yellow, linewidth=1, transp=50, style=plot.style_linebr)
BBU3 = plot(not hideBands ? R3: na, title="R3", color=color.navy, linewidth=1, transp=50, style=plot.style_linebr)
BBU2 = plot(not hideBands ? R2: na, title="R2", color=color.olive, linewidth=1, transp=50, style=plot.style_linebr)
BBU1 = plot(not hideBands ? R1: na, title="R1", color=color.lime, linewidth=1, transp=50, style=plot.style_linebr)
BBM4 = plot(not hideBands ? PP:na, title="PP", color=color.black, linewidth=2, style=plot.style_linebr)
BBL1 = plot(not hideBands ? S1: na, title="S1", color=color.lime, linewidth=1, transp=50, style=plot.style_linebr)
BBL2 = plot(not hideBands ? S2: na, title="S2", color=color.olive, linewidth=1, transp=50, style=plot.style_linebr)
BBL3 = plot(not hideBands ? S3: na, title="S3", color=color.navy, linewidth=1, transp=50, style=plot.style_linebr)
BBL4 = plot(not hideBands ? S4: na, title="S4", color=color.yellow, linewidth=1, transp=50, style=plot.style_linebr)
BBL5 = plot(not hideBands ? S5: na, title="S5", color=color.orange, linewidth=1, transp=50, style=plot.style_linebr)


fill(BBU5, BBU4, title="RZ5", color=color.green, transp=90)
fill(BBU4, BBU3, title="RZ4", color=color.lime, transp=90)
fill(BBU3, BBU2, title="RZ3", color=color.olive, transp=90)
fill(BBU2, BBU1, title="RZ2", color=color.navy, transp=90)
fill(BBU1, BBM4, title="RZ1", color=color.yellow, transp=90)
fill(BBM4, BBL1, title="SZ1", color=color.orange, transp=90)
fill(BBL1, BBL2, title="SZ2", color=color.red, transp=90)
fill(BBL2, BBL3, title="SZ3", color=color.maroon, transp=90)
fill(BBL3, BBL4, title="SZ4", color=color.maroon, transp=90)
fill(BBL4, BBL5, title="SZ5", color=color.maroon, transp=90)

strategy.risk.allow_entry_in(tradeDirection)
longCondition = crossover(Source[1],R1) and inDateRange
shortCondition = crossunder(Source[1], S2) and inDateRange

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=longCondition, oca_name="oca")
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=shortCondition, oca_name="oca")
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