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Strategie auf Basis eines historischen Höchststandes

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-22 08:59:34
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Übersicht

Diese Strategie verfolgt hauptsächlich den historischen Höchstpreis von Wertpapieren. Sie kauft, wenn der Preis auf einen bestimmten Prozentsatz des höchsten Preises zurückfällt, und verkauft, wenn der Preis den historischen Höchstpreis wieder durchbricht. Sie gehört zur Trendfolgestrategie.

Strategieprinzip

Die Strategie zeichnet zunächst den höchsten Preis des Wertpapiers vom 1. Januar 2011 bis heute auf, der als die Variable highestHigh definiert wird.

Während des Betriebs beurteilt es, ob der höchste Preis des Tages jeden Tag ein neues Hoch erreicht hat.

Diese Strategie umfaßt drei wichtige horizontale Leitlinien:

  1. Buyzone=highestHigh*0.9: 90% des höchsten Preises, was die Möglichkeit eines starken Rückgangs darstellt

  2. Buyzone2=highestHigh*0.8: 80% des höchsten Preises, was eine relativ attraktive Rückzugsposition darstellt

  3. Verkaufszone=höchsterHoch*0,99: 99% des höchsten Preises, was die Möglichkeit bietet, die Trendwende zu bestimmen

Es sendet ein Kaufsignal, wenn der Preis auf die 80%-Linie (Buyzone2) fällt; es sendet ein Verkaufssignal, wenn der Preis die 99%-Linie (Sellzone) des historischen Höchstpreises wieder durchbricht.

Das Hauptgericht dieser Strategie ist die Verfolgung der historischen Höchstpreise und der unterschiedlichen Verhältnisniveaus.

Analyse der Vorteile

Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass sie langfristige Aufwärtstrends erfassen kann. Indem sie auf Pullbacks wartet und dann eintritt, erzielt sie den Effekt, niedrig zu kaufen und hoch zu verkaufen. Die spezifischen Vorteile sind folgende:

  1. Es kann die langfristigen Aufwärtstrendchancen von Aktien erfassen.

  2. Die Position mit einem Pullback von 80% des höchsten Preises stellt das optimale Risiko-Rendite-Verhältnis dar, das die Gewinnspanne nach dem Anstieg gewährleisten und gleichzeitig das Risiko eines Rückgangs begrenzen kann.

  3. Die 99% des historischen Höchststandes fungiert als Stop-Loss-Linie, um Gewinne zu maximieren und Risiken zu kontrollieren.

  4. Der neue Höchstwert des höchsten Preises stellt die Stärkung der Unternehmensstärke dar.

  5. Große einstellbare Parameterfläche kann für verschiedene Bestände individuell optimiert werden

Diese Strategie maximiert daher die Renditen aus dem Aufwärtstrend der Aktien und vermeidet gleichzeitig die kurzfristigen Anpassungsrisiken.

Risikoanalyse

Das Hauptrisiko dieser Strategie ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Preis nach dem Kauf ein neues Tief erreicht und weiter sinkt.

  1. Die Wahrscheinlichkeit eines anhaltenden Rückgangs oder einer nach dem Kauf begrenzten Abnahme kann mit Verlusten konfrontiert sein.

  2. Der höchste Preis repräsentiert tatsächlich den Wahnsinn der Verfolgung von Steigerungen und Tötung Stürze, die Dynamik für fortgesetzte Aufwärts kann unzureichend sein

  3. Wenn die Parameter falsch eingestellt sind, wird es verschiedene Probleme, wenn der Stop-Loss-Punkt zu hoch oder zu niedrig ist

  4. Handelsfrequenz kann gering sein, anfällig für äußere Umweltauswirkungen wie Marktentwicklungen

  5. Es berücksichtigt nicht die Grundlagen und die Bewertung einzelner Aktien, und die Grundlage für die Auswahl der zu kaufenden Aktien ist schwach

Die Hauptlösung besteht darin, die Grundlagen rational zu bewerten, um die Qualität der Aktienwahl zu gewährleisten; Parameter wie Kaufquote und Stop-Loss anzupassen, um Strategien zu optimieren; eine Kombination mit anderen Strategien usw. in Betracht zu ziehen.

Optimierungsrichtlinien

Die wichtigsten Optimierungsrichtungen dieser Strategie sind die Anpassung von Parametern, die Auswahl von Aktienregeln und die Verbesserung der Stop-Loss-Methoden.

  1. Optimieren Sie die technischen Indikatoren für Kauf- und Stop-Loss, wie KD, MACD, um Höhen zu vermeiden

  2. Verbesserung der Bestandswahlregeln, Hinzufügung von Grundlagen und Bewertungskennzahlen zur Gewährleistung der Bestandsqualität

  3. Dynamische Anpassung der Parameterverhältnisse und Verbindung mit dem breiteren Markt zur Gewährleistung der Rationalität der Parameter

  4. Setzen Sie beweglichen Stop-Loss oder Zeit Stop-Loss zu optimieren Stop-Loss-Methoden und Positionen

  5. Überlegen Sie die Kombination mit anderen Faktorstrategien zur Bildung von Multifaktormodellen und zur Verbesserung der Stabilität

  6. Hinzufügen von Dynamikindikatoren, um nach dem Anstieg des Bestands eine Periode des niedrigen Wohlstands zu vermeiden

Die wichtigsten Optimierungsrichtungen sind daher die Verbesserung der Aktienwahlregeln, der Anpassung der Parameter und der Stop-Loss-Methoden und gleichzeitig die weitere Verbesserung der Stabilität und der risikobereinigten Renditen auf der Grundlage der folgenden Trends.

Zusammenfassung

Diese Strategie gehört zu der typischen Trend-Folge-Strategie, die auf historischen neuen Höchstständen basiert. Sie kann den langfristigen Aufwärtstrend von Aktien durch technische Rückschläge effektiv erfassen, um ein überlegenes Risiko-Rendite-Verhältnis zu erzielen. Aufgrund der fehlenden Berücksichtigung von Fundamentaldaten sind jedoch Stabilität und Risikoresistenz schwächer. Die wichtigsten Optimierungsrichtungen sind die Verbesserung der Aktienwahlregeln, die Anpassung von Parametern und Stop-Loss-Mechanismen und die Optimierung von Stop-Loss-Mechanismen. Wenn sie in Verbindung mit anderen Strategien durch ein Multi-Faktor-Modell verwendet wird, kann sie eine quantitative Aktienwahl und Handelsstrategie mit einem optimalen Risiko-Rendite-Verhältnis bilden.


/*backtest
start: 2023-01-21 00:00:00
end: 2024-01-21 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("All-time-high", "ATH", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, pyramiding=1, commission_type=strategy.commission.cash_per_contract, commission_value=0.000)

// input
Athlw = input(title="All-time-high line widths", type=input.integer, defval=4, minval=0, maxval=4)
Athlc = input(title="All-time-high line color", type=input.color, defval=color.new(color.fuchsia,50))
years = input(title="Years back to search for an ATH", type=input.integer, defval=6,minval=0, maxval=100)

var float   highestHigh = 0
// var line    allTimeHigh = line.new(na, na, na, na, extend=extend.both, color=Athlc, width=Athlw)

if high > highestHigh
    highestHigh := high

// if barstate.islast
//     line.set_xy1(allTimeHigh, bar_index-1, highestHigh)
//     line.set_xy2(allTimeHigh, bar_index,   highestHigh)

plot(highestHigh)
buyzone=highestHigh*0.9
buyzone2=highestHigh*0.8
buyzone3=highestHigh*0.7
sellzone=highestHigh*0.99

plot(buyzone, color=color.red)
plot(buyzone2, color=color.white)
plot(buyzone3, color=color.green)

begin = timestamp(2011,1,1,0,0)
end = timestamp(2022,4,19,0,0)

longCondition = close<buyzone2
if (longCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
closeCondition = close>sellzone
if (closeCondition)
    strategy.close("Buy", strategy.long)


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