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Momentum-Breakout-Strategie basierend auf Zyklusbeurteilung mit gleitenden Durchschnitten

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-23 14:51:27
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Übersicht

Diese Strategie berechnet EMA-Linien verschiedener Perioden, um das aktuelle Zyklusstadium des Marktes zu bestimmen, und verwendet ATR, um Dynamik-Breakout-Signale für mit hoher Wahrscheinlichkeit trendfolgende Trades zu erzeugen.

Strategie Logik

Berechnung von 3 EMA-Linien - 5-Tage-, 20-Tage- und 40-Tage-Linien
Vergleichen Sie die EMA-Linien, um festzustellen, in welcher der sechs Zyklusphasen sich der Markt derzeit befindet
- 5 Tage > 20 Tage > 40 Tage ist Zyklus 1
- 20 Tage > 5 Tage > 40 Tage ist Zyklus 2 Ich...
Nach der Zyklusbestimmung wird der ATR-Indikator berechnet und die ATR-Multiplikatoren als Ausfallkriterien festgelegt.
Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn der Preis über den ATR-Trailing-Stop des vorherigen Balkens bricht
Ein Verkaufssignal wird erzeugt, wenn der Preis unter den ATR-Trailing-Stop des vorherigen Balkens fällt
Durch diese Kombination von Beurteilungen können mit hoher Wahrscheinlichkeit trendfolgende Trades erzielt werden

Vorteile

Zyklusbeurteilung erhöht die Signalzuverlässigkeit

Durch das Beurteilen der relativen Positionen verschiedener EMA-Linien kann das aktuelle Zyklusstadium des Marktes effektiv ermittelt werden, wodurch falsche Signale in ungeeigneten Zyklen vermieden werden.
Der ATR-Ausbruch filtert falsche Signale

ATR kann die Volatilität des Marktes effektiv ausdrücken.
Kombination von Urteilen stellt Handelschancen mit hoher Wahrscheinlichkeit dar

Die organische Kombination aus Zyklusbeurteilung und ATR-Breakout erzeugt Signale mit einer viel höheren Wahrscheinlichkeit und erhöht somit auch die Rentabilität der Trades.

Risiken

Schwierige Optimierung von Parametern

Bei mehreren Parametern ist die Optimierungsschwierigkeit hoch. Falsche Parameter Einstellungen können die Strategieleistung beeinträchtigen.
Verzögerung besteht

Auf schnell wechselnden Märkten haben sowohl die EMA als auch die ATR ein gewisses Maß an Verzögerung, was zu falschen Signalen oder fehlenden Chancen führen kann.
Striktes Stop-Loss erforderlich

Es gibt keine technischen Indikatoren, die fehlerhafte Signale vollständig vermeiden können.

Optimierungsrichtlinien

Weitere Optimierung der Parameter

Finden Sie optimale Parameterkombinationen durch umfangreichere historische Daten.
Erhöhung der Anpassungsfähigkeit

Es sollte in Betracht gezogen werden, die ATR-Parameter automatisch anhand der Marktvolatilität anzupassen, um die Anpassungsfähigkeit zu verbessern.
Einbeziehung anderer Indikatoren

Versuchen Sie, andere Indikatoren wie Volatilität und Volumen einzubeziehen, um das Urteilen zu unterstützen und die Signalqualität zu verbessern.

Schlussfolgerung

Diese Strategie bestimmt Zyklen mit EMA und setzt Momentum-Breakout-Kriterien mit ATR, um mit hoher Wahrscheinlichkeit Trend-nachfolgenden Trades zu erreichen. Sie hat Vorteile wie Zyklusurteil, falsches Signalfiltern und Signalqualitätsverbesserung. Aber Risiken wie schwierige Parameteroptimierung und Verzögerung bestehen. Eine weitere Optimierung von Parametern, Anpassungsfähigkeit usw. kann die Strategie verbessern.

/*backtest
start: 2024-01-15 00:00:00
end: 2024-01-22 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
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/
// © kgynofomo

//@version=5
strategy(title="[Salavi] | Andy Advance Pro Strategy",overlay = true)

ema_short = ta.ema(close,5)
ema_middle = ta.ema(close,20)
ema_long = ta.ema(close,40)

cycle_1 = ema_short>ema_middle and ema_middle>ema_long
cycle_2 = ema_middle>ema_short and ema_short>ema_long
cycle_3 = ema_middle>ema_long and ema_long>ema_short
cycle_4 = ema_long>ema_middle and ema_middle>ema_short
cycle_5 = ema_long>ema_short and ema_short>ema_middle
cycle_6 = ema_short>ema_long and ema_long>ema_middle

bull_cycle = cycle_1 or cycle_2 or cycle_3
bear_cycle = cycle_4 or cycle_5 or cycle_6
// label.new("cycle_1")
// bgcolor(color=cycle_1?color.rgb(82, 255, 148, 60):na)
// bgcolor(color=cycle_2?color.rgb(82, 255, 148, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_3?color.rgb(82, 255, 148, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_4?color.rgb(255, 82, 82, 80):na)
// bgcolor(color=cycle_5?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
// bgcolor(color=cycle_6?color.rgb(255, 82, 82, 60):na)

// Inputs
a = input(2, title='Key Vaule. \'This changes the sensitivity\'')
c = input(7, title='ATR Period')
h = false

xATR = ta.atr(c)
nLoss = a * xATR

src = h ? request.security(ticker.heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close, lookahead=barmerge.lookahead_off) : close

xATRTrailingStop = 0.0
iff_1 = src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? src - nLoss : src + nLoss
iff_2 = src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.min(nz(xATRTrailingStop[1]), src + nLoss) : iff_1
xATRTrailingStop := src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? math.max(nz(xATRTrailingStop[1]), src - nLoss) : iff_2

pos = 0
iff_3 = src[1] > nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src < nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? -1 : nz(pos[1], 0)
pos := src[1] < nz(xATRTrailingStop[1], 0) and src > nz(xATRTrailingStop[1], 0) ? 1 : iff_3

xcolor = pos == -1 ? color.red : pos == 1 ? color.green : color.blue

ema = ta.ema(src, 1)
above = ta.crossover(ema, xATRTrailingStop)
below = ta.crossover(xATRTrailingStop, ema)

buy = src > xATRTrailingStop and above
sell = src < xATRTrailingStop and below

barbuy = src > xATRTrailingStop
barsell = src < xATRTrailingStop




atr = ta.atr(14)
atr_length = input.int(25)
atr_rsi = ta.rsi(atr,atr_length)
atr_valid = atr_rsi>50

long_condition =  buy and bull_cycle and atr_valid
short_condition =  sell and bear_cycle and atr_valid

Exit_long_condition = short_condition
Exit_short_condition = long_condition

if long_condition
    strategy.entry("Andy Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy Buy Here")

if Exit_long_condition
    strategy.close("Andy Buy",comment="Andy Buy Out")
    // strategy.entry("Andy fandan Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy 翻單 short Here")
    // strategy.close("Andy fandan Buy",comment="Andy short Out")


if short_condition
    strategy.entry("Andy Short",strategy.short, limit=close,comment="Andy short Here")


// strategy.exit("STR","Long",stop=longstoploss)
if Exit_short_condition
    strategy.close("Andy Short",comment="Andy short Out")
    // strategy.entry("Andy fandan Buy",strategy.long, limit=close,comment="Andy 翻單 Buy Here")
    // strategy.close("Andy fandan Short",comment="Andy Buy Out")




inLongTrade = strategy.position_size > 0
inLongTradecolor = #58D68D
notInTrade = strategy.position_size == 0
inShortTrade = strategy.position_size < 0

// bgcolor(color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)
plotshape(close!=0,location = location.bottom,color = inLongTrade?color.rgb(76, 175, 79, 70):inShortTrade?color.rgb(255, 82, 82, 70):na)


plotshape(long_condition, title='Buy', text='Andy Buy', style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)
plotshape(short_condition, title='Sell', text='Andy Sell', style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), textcolor=color.new(color.white, 0), size=size.tiny)


//atr > close *0.01* parameter

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