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Ergotische Momentumrichtung Konvergenz-Handelsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-02-02
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Übersicht

Er ist eine quantitative Handelsstrategie, die auf der Grundlage des in William Blau's Buch Momentum, Direction and Divergence beschriebenen technischen Indikators konzipiert wurde. Diese Strategie konzentriert sich auf drei Schlüsselaspekte - Momentum, Richtung und Divergenz - durch Berechnung von Preismomentum-Indikatoren von Aktien, Bestimmung der Markttrendrichtung und Suche nach Abweichungen zwischen Preis und Indikatoren, um Handelschancen zu erkennen.

Strategie Logik

Der Kernindikator dieser Strategie ist die Ergotische TSI, deren Berechnungsformel wie folgt lautet:

Val1 = 100 * EMA(EMA(EMA(price change, r), s), u)   

Val2 = EMA(EMA(EMA(absolute value of price change, r), s), u))  

Ergotic TSI = If Val2 != 0, Val1/Val2, else 0

wobei r, s, u Glättungsparameter sind. Dieser Indikator spiegelt das Verhältnis der Preisänderung zum absoluten Wert der Preisänderung wider, der zum Impuls-Oszillator-Indikator gehört. Dann berechnen wir den gleitenden EMA-Durchschnitt von Ergotic TSI als Signallinie. Gehen Sie lang, wenn TSI über die Signallinie überquert, und gehen Sie kurz, wenn sie darunter kreuzt.

Analyse der Vorteile

Die wichtigsten Vorteile dieser Strategie sind:

  1. Starke Fähigkeit, die Preisentwicklung zu erfassen
  2. Gute Filterung von Preisschwankungen
  3. Relativ gute Divergenzmerkmale
  4. Flexible Einstellungen der Parameter zur Anpassung der Glättung

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt auch einige Risiken:

  1. Bei Trendumkehrpunkten können falsche Signale auftreten
  2. Unangemessene Parameter-Einstellungen können Handelsmöglichkeiten verpassen oder falsche Signale verstärken
  3. Die Parameter müssen entsprechend den unterschiedlichen Produkten und Handelsumgebungen angepasst werden Risiken können durch Optimierung von Parametern, Kombination anderer Indikatoren zur Bestätigung und Einstellung von Stop Loss kontrolliert werden.

Optimierungsrichtlinien

Diese Strategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:

  1. Verschiedene Preisinputs wie Öffnungs-, Schließungs- und Mittelkurs usw. testen.
  2. Anpassen von Parameterwerten r, s, u, um optimale Parameterkombinationen zu finden
  3. Hinzufügen anderer Indikatoren oder Filter zur weiteren Bestätigung von Signalen
  4. Festlegen von Stop-Loss-Punkten und Ausgangmechanismen

Schlussfolgerung

Diese Strategie integriert Überlegungen zu Dynamikänderungen, Trendbeurteilung und Divergenzmerkmalen. Sie kann Trendchancen effektiv erfassen. Mit Parameteroptimierung, Signalfilterung und Risikokontrollmethoden kann eine gute Strategieleistung erreicht werden. Insgesamt ist die Strategie vernünftig konzipiert und lohnt sich für weitere Forschung und Praxis.


/*backtest
start: 2023-01-26 00:00:00
end: 2024-02-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version = 2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 13/12/2016
// r - Length of first EMA smoothing of 1 day momentum        4
// s - Length of second EMA smoothing of 1 day smoothing      8    
// u- Length of third EMA smoothing of 1 day momentum         6  
// Length of EMA signal line                                  3
// Source of Ergotic TSI                                      Close
//
// This is one of the techniques described by William Blau in his book "Momentum,
// Direction and Divergence" (1995). If you like to learn more, we advise you to 
// read this book. His book focuses on three key aspects of trading: momentum, 
// direction and divergence. Blau, who was an electrical engineer before becoming 
// a trader, thoroughly examines the relationship between price and momentum in 
// step-by-step examples. From this grounding, he then looks at the deficiencies 
// in other oscillators and introduces some innovative techniques, including a 
// fresh twist on Stochastics. On directional issues, he analyzes the intricacies 
// of ADX and offers a unique approach to help define trending and non-trending periods. 
//
// You can use in the xPrice any series: Open, High, Low, Close, HL2, HLC3, OHLC4 and ect...
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Ergotic TSI Strategy Backtest")
r = input(4, minval=1)
s = input(8, minval=1)
u = input(6, minval=1)
SmthLen = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=blue, linestyle=line)
xPrice = close
xPrice1 = xPrice - xPrice[1]
xPrice2 = abs(xPrice - xPrice[1])
xSMA_R = ema(ema(ema(xPrice1,r), s),u)
xSMA_aR = ema(ema(ema(xPrice2, r), s),u)
Val1 = 100 * xSMA_R
Val2 = xSMA_aR
xTSI = iff (Val2 != 0, Val1 / Val2, 0)
xEMA_TSI = ema(xTSI, SmthLen)
pos = iff(xTSI > xEMA_TSI, 1,
	   iff(xTSI < xEMA_TSI, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xTSI, color=green, title="Ergotic TSI")
plot(xEMA_TSI, color=red, title="SigLin")

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