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Mehrzeitrahmen-Trendjäger-Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-02-18 10:17:06
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Übersicht

Die Multitimeframe Trend Hunter Strategie ist eine Strategie, die mehrere Indikatoren verwendet, um automatisierte Handelssignale zu generieren.

Strategie Logik

Die Kernlogik dieser Strategie besteht darin, die Trendrichtung gleichzeitig auf höheren und niedrigeren Zeitrahmen zu beurteilen. Die Strategie berechnet zunächst den Schlüsselmove-Durchschnitt, Supertrend-Linien, Ichimoku-Konversion und Basislinien usw. auf dem höheren Zeitrahmen. Sie berechnet dann die Supertrend-Linien auf dem niedrigeren Zeitrahmen. Wenn sich die Supertrend-Richtungen auf beiden Zeitrahmen ausrichten, wird die allgemeine Trendrichtung bestätigt. Darüber hinaus überprüft die Strategie auch, ob der Preis durch den gleitenden Durchschnitt oder die Ichimoku-Wolke bricht, um die Zuverlässigkeit des Trends weiter zu überprüfen.

Wenn bestimmte Kriterien erfüllt sind, erzeugt die Strategie Kauf- oder Verkaufssignale. Benutzer können wählen, ob sie nur Longs, Shorts oder beides handeln, basierend auf ihren Bedürfnissen. Benutzer können auch Parameter wie gleitender Durchschnitt, Supertrend, Ichimoku usw. optimieren, um die Strategieleistung zu verbessern.

Analyse der Vorteile

Der größte Vorteil dieser Strategie besteht in der Kombination mehrerer Zeitrahmen und Indikatoren, die die Trendgenauigkeit erheblich verbessern und Chancen für eine Umkehr rechtzeitig erkennen.

  1. Bestätigen Sie den Trend mit hohen/niedrigen Zeitrahmen, vermeiden Sie Marktlärm
  2. Der gleitende Durchschnitt als mittelfristiger/langfristiger Indikator beurteilt die wichtigsten Trends
  3. Supertrend als kurzfristiger Indikator zeitnahe Fangtrendumkehrung
  4. Ichimoku-Wolke identifiziert potenzielle Unterstützungs-/Widerstandsniveaus

Risikoanalyse

Die wichtigsten Risiken bestehen darin, dass die Parameter nicht richtig eingestellt werden, was zu einem Überhandel oder fehlenden Chancen führt.

  1. Parameterrisiko: Backtest und Optimierung zur Suche nach optimalen Parametern
  2. Signalfehlerrisiko: Hinzufügen von weiteren Indikatoren zur Überprüfung und Vermeidung falscher Signale
  3. Die Risikopositionsgröße wird angepasst, um Einzelhandelsverluste zu begrenzen.

Optimierungsrichtlinien

Es gibt weitere Möglichkeiten, diese Strategie zu optimieren:

  1. Hinzufügen mehr Indikatoren wie Bollinger Bands, RSI zur Verbesserung der Genauigkeit
  2. Integration von Modellen des maschinellen Lernens für intelligentere Strategien
  3. Quantentechniken wie HFT, Early Bird einbeziehen, um die Leistung weiter zu verbessern
  4. Optimierung der Positionsgrößenstrategie zur Verringerung des Zugriffsrisikos

Schlussfolgerung

Die Multitimeframe Trend Hunter Strategie nutzt mehrere Indikatoren über Zeitrahmen hinweg, um Trends zu bestimmen und Umkehrungen rechtzeitig zu erfassen.


/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © godzcopilot / blockybears

// Thanks to anthonyf50 for his MTF Ichimoku https://www.tradingview.com/script/Pw9cBFma/
// Thanks to KivancOzbilgic for his SuperTrend https://www.tradingview.com/script/r6dAP7yi/
// Thanks to ZenAndTheArtOfTrading / PineScriptMastery for their Higher Timeframe EMA https://www.tradingview.com/script/Vh3XG9sD-Higher-Timeframe-EMA/


//@version=5
strategy("TrendHunter [Blocky]", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=80, initial_capital=1000, pyramiding=0)

// ================
// Strategy Inputs
// ================

// Defines user inputs for configuring the strategy.

// Higher Time Frame Selection
HTF_TimeFrame = input.timeframe(title='Higher Time Frame', defval='60', group = '== Timeframe ==', tooltip = "Select Chart for standard functionality")

// Inputs for EMA
len     = input.int(title="EMA Length", defval=200, group ='== EMA ==')
col     = input.bool(title="Colour EMA", defval=true, group ='== EMA ==')

// SuperTrend
Periods = input(title='ATR Period', defval=10, group = '== Supertrend ==')
Multiplier = input.float(title='ATR Multiplier', step=0.1, defval=3.0, group = '== Supertrend ==')
Src = input.source(title='Source', defval=hl2, group = '== Supertrend ==')

// Ichimoku
conversionPeriods = input.int(9, minval=1, title='Conversion Line Periods', group = '== Ichimoku ==')
basePeriods = input.int(26, minval=1, title='Base Line Periods', group = '== Ichimoku ==')
laggingSpan2Periods = input.int(52, minval=1, title='Lagging Span 2 Periods', group = '== Ichimoku ==')
displacement = input.int(26, minval=1, title='Displacement', group = '== Ichimoku ==')

// Ichimoku Display Options
isActiveConversion = input(false, 'Conversion Line', group = '== Ichimoku ==', inline = 'lines1')
isActiveBase = input(false, 'Base Line', group = '== Ichimoku ==', inline = 'lines1')
isActiveLagging = input(false, 'Lagging Span', group = '== Ichimoku ==', inline = 'lines2')
isActiveCloud = input(true, 'Cloud', group = '== Ichimoku ==', inline = 'lines2')


// ================
// Strategy Options
// ================

bTable = input.bool(true, title='Trade Table', group='== Strategy Options ==', tooltip = "Show table that shows current selected options and trade trade entry parameters")

bLong = input.bool(true, title='Enter Longs', group='== Strategy Options ==', inline = 'LongShort')
bShort = input.bool(true, title='Enter Shorts', group='== Strategy Options ==', inline = 'LongShort', tooltip = "Filter long / short trade signals")

bPriceCloud = input.bool(true, title='Price outside cloud', group='== Strategy Options ==', inline='PriceCloud')
bPriceCloudBody = input.bool(false, title='Full Body', group='== Strategy Options ==', inline='PriceCloud', tooltip = 'Only trade when price action outside the cloud.\nLongs when price action above the cloud.\nShort when price action below the cloud')

bPriceEMA = input.bool(false, title='Price above/below EMA', group='== Strategy Options ==', inline='PriceEMA')
bPriceEMABody = input.bool(false, title='Full Body', group='== Strategy Options ==', inline='PriceEMA', tooltip = 'Longs when price action above the EMA.\nShort when price action below the EMA')

bSuper = input.bool(true, title='Supertrend transistions', group='== Strategy Options ==', tooltip = "Trade in direction of the supertrend transitions")
bLTF = input.bool(false, title='LTF/HTF Supertrend alignment', group='== Strategy Options ==', tooltip = "Utilise a dual supertrends, chart and defined higher time frame")

bEMACloud1 = input.bool(true, title='EMA Outside Cloud', group='== Strategy Options ==', tooltip = "EMA must be outside the ichimoku cloud")
bEMACloud2 = input.bool(false, title='EMA above/below Cloud', group='== Strategy Options ==', tooltip = "Longs when EMA above the cloud.\nShort when EMA below the cloud")

bExitHTFTrail = input.bool(true, title='Super Trend Exits:  HTF', group='== Strategy Options ==', inline = 'Exits')
bExitLTFTrail = input.bool(true, title='LTF', group='== Strategy Options ==', inline = 'Exits', tooltip = 'Exit trades when price crosses the supertrend line\nIf neither selected trade closes when opposite trade opens\nIf using LTF closes turn on HTF/LTF alignment')

// ===========================
// EMA Functions and Plotting
// ===========================

// Calculate EMA
ema = ta.ema(close, len)
emaSmooth = request.security(syminfo.tickerid, HTF_TimeFrame, ema[barstate.isrealtime ? 1 : 0], gaps=barmerge.gaps_on)[barstate.isrealtime ? 0 : 1]


// Draw EMA
plot(emaSmooth, color=col ? (close > emaSmooth ? color.rgb(76, 163, 175) : color.rgb(6, 23, 173)) : color.black, linewidth=2, title="HTF EMA")


// ==================================
// Supertrend Functions and Plotting
// ==================================

// Function to calculate SuperTrend
calcSuperTrend(src, atrPeriods, multiplier) =>
    atr = ta.atr(atrPeriods)
    up = src - multiplier * atr
    up1 = nz(up[1], up)
    up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
    dn = src + multiplier * atr
    dn1 = nz(dn[1], dn)
    dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn
    trend = 1
    trend := nz(trend[1], trend)
    trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend
    [up, dn, trend]

// Calculate SuperTrend for the current time frame
[up, dn, trend] = calcSuperTrend(Src, Periods, Multiplier)

// Plotting for the current time frame
plot(trend == 1 ? up : dn, title='LTF Supertrend', color=trend == 1 ?color.green : color.red, linewidth=1, style = plot.style_stepline)

// Fetching the higher time frame data
[HTF_up, HTF_dn, HTF_trend] = request.security(syminfo.tickerid, HTF_TimeFrame, calcSuperTrend(hl2, Periods, Multiplier), lookahead=barmerge.lookahead_on)

// Plotting for the higher time frame
plot(HTF_trend == 1 ? HTF_up : HTF_dn, title='HTF Up Trend', color= HTF_trend == 1 ? color.green : color.red, linewidth=4)


// ===============================
// Ichimoku Functions and Plotting
// ===============================

// Function to convert timeframe to hours
f_convertTimeframeToHours(tf) =>
    val = 0.0
    if tf == "1S" or tf == "S"
        val := 1.0 / 3600.0
    else if str.contains(tf, "S")
        val := str.tonumber(str.replace(tf, "S", "")) / 3600.0
    else if tf == "1D" or tf == "D"
        val := 24.0
    else if str.contains(tf, "D")
        val := str.tonumber(str.replace(tf, "D", "")) * 24.0
    else if tf == "1W" or tf == "W"
        val := 24.0 * 7.0
    else if str.contains(tf, "W")
        val := str.tonumber(str.replace(tf, "W", "")) * 24.0 * 7.0
    else if tf == "1M" or tf == "M"
        val := 24.0 * 30.0  // Approximation for a month
    else if str.contains(tf, "M")
        val := str.tonumber(str.replace(tf, "M", "")) * 24.0 * 30.0  // Approximation for months
    else
        // Default to minutes
        val := str.tonumber(tf) / 60.0
    val

// Time
timeOffset = time - time[1]


// Returns the displacement based on the chart / HTF resolution
f_getDisplacement(_res) =>
    _res == '' ? displacement : math.round(f_convertTimeframeToHours(_res) / f_convertTimeframeToHours(timeframe.period) * displacement)
    //f_avgDilationOf(_res) * displacement

// Returns average value between lowest and highest
f_avgLH(_len) =>
    math.avg(ta.lowest(_len), ta.highest(_len))

// Returns f_donchian data 
f_donchian(_tf, _src) =>
    request.security(syminfo.tickerid, _tf, _src, barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)

// Returns ichimoku data
f_ichimokuData(_tf) =>
    _isShow = _tf == '' or f_convertTimeframeToHours(_tf) >= f_convertTimeframeToHours(timeframe.period)
    _displacement = _isShow ? f_getDisplacement(_tf) : na
    _Conversion = _isShow ? f_donchian(_tf, f_avgLH(conversionPeriods)) : na
    _Base = _isShow ? f_donchian(_tf, f_avgLH(basePeriods)) : na
    _Lagging = _isShow ? f_donchian(_tf, close) : na
    _SSA = _isShow ? math.avg(_Conversion, _Base) : na
    _SSB = _isShow ? f_donchian(_tf, f_avgLH(laggingSpan2Periods)) : na
    _middleCloud = _isShow ? _SSA[0] > _SSB[0] ? _SSA[0] - math.abs(_SSA[0] - _SSB[0]) / 2 : _SSA[0] + math.abs(_SSA[0] - _SSB[0]) / 2 : na
    [_displacement, _Conversion, _Base, _Lagging, _SSA, _SSB, _middleCloud]

// Plotting ichimoku data

[Displacement, Conversion, Base, Lagging, SSA, SSB, fisrtMiddleCloud] = f_ichimokuData(HTF_TimeFrame)

// ————— Conversion
plot(isActiveConversion ? Conversion : na, color=color.new(color.blue, 0), title=' Conversion', linewidth=1)
// ————— Base
plot(isActiveBase ? Base : na, color=color.new(color.fuchsia, 0), title=' Base', linewidth=2)
// ————— Lagging
plot(isActiveLagging ? Lagging : na, offset=-Displacement, color=color.new(color.green, 0), title=' Lagging')

// ————— SSA + SSB
ssa = plot(isActiveCloud ? SSA : na, offset=Displacement, color=color.new(color.green, 0), title=' SSA', linewidth=1)
ssb = plot(isActiveCloud ? SSB : na, offset=Displacement, color=color.new(color.red, 0), title=' SSB', linewidth=1)
fill(ssa, ssb, color=color.new(SSA > SSB ? color.green : color.red , 80), title=' Cloud')


// ===============================
// Strategy Entries
// ===============================

// Checks whether price is inside the Ichimoku cloud
f_PriceCloud(dir) =>
    _enter = false
    if bPriceCloud
        if bLong and dir == 1
            if bPriceCloudBody
                _enter := close > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement]) and open > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
            else
                _enter := close > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
        if bShort and dir == 2
            if bPriceCloudBody
                _enter := close < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement]) and open < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
            else
                _enter := close < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
    else
        _enter := na
    _enter

// Checks whether price is above / below the ema
f_PriceEMA(dir) =>
    _enter = false
    if bPriceEMA
        if bLong and dir == 1
            if bPriceEMABody
                _enter := close > emaSmooth and open > emaSmooth
            else
                _enter := close > emaSmooth
        if bShort and dir == 2
            if bPriceEMABody
                _enter := close < emaSmooth and open < emaSmooth
            else
                _enter := close < emaSmooth
    else
        _enter := na
    _enter

// Checks HTF supertrend direction
f_Super(dir) =>
    _enter = false
    if bSuper
        if bLong and dir == 1
            _enter := HTF_trend == 1
        if bShort and dir == 2
            _enter := HTF_trend == -1
    else
        _enter := na

    _enter

// Checks LTF supertrend direction
f_LTF(dir) =>
    _enter = false
    if bLTF
        if bLong and dir == 1
            _enter := trend == 1 and HTF_trend == 1
        if bShort and dir == 2
            _enter := trend == -1 and HTF_trend == -1
    else
        _enter := na
    _enter

// Checks whether ema is inside the Ichimoku cloud
f_EMACloud1(dir) =>
    _enter = false
    if bEMACloud1
        if bLong and dir == 1
            _enter := (emaSmooth > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement])) or (emaSmooth < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement]))
        if bShort and dir == 2
            _enter := (emaSmooth > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement])) or (emaSmooth < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement]))
    else
        _enter := na
    _enter

// Checks whether ema is above/below Ichimoku cloud
f_EMACloud2(dir) =>
    _enter = false
    if bEMACloud2
        if bLong and dir == 1
            _enter := emaSmooth > math.max(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
        if bShort and dir == 2
            _enter := emaSmooth < math.min(SSA[Displacement], SSB[Displacement])
    else
        _enter := na
    _enter

// Check if a value is 'na' or true.
f_NATrue(val) =>
    _enter = false
    if na(val)
        _enter := true
    if val
        _enter := true
    _enter   
    

// Consolidates entry conditions.
f_checkCondition(dir) =>
    _enter = false
    if na(f_PriceCloud(dir)) and na(f_PriceEMA(dir)) and na(f_Super(dir)) and na(f_LTF(dir)) and na(f_EMACloud1(dir)) and na(f_EMACloud2(dir))
        _enter := false
    else if f_NATrue(f_PriceCloud(dir)) and f_NATrue(f_PriceEMA(dir)) and f_NATrue(f_Super(dir)) and f_NATrue(f_LTF(dir)) and f_NATrue(f_EMACloud1(dir)) and f_NATrue(f_EMACloud2(dir))
        _enter := true
    _enter

        
// Execute long trade entries
longCondition = bLong and f_checkCondition(1)
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Execute short trade entries
shortCondition = bShort and f_checkCondition(2)
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Excute trade exits
exitLong = (bExitHTFTrail and (close < HTF_up or HTF_trend == -1)) or (bExitLTFTrail and (close < up or trend == -1)) 
exitShort = (bExitHTFTrail and (close > HTF_dn or HTF_trend == 1)) or (bExitLTFTrail and (close > dn or trend == 1)) 

if exitLong
    strategy.close("Long")

if exitShort
    strategy.close("Short")

// Creates a table shoing all the user options and their current status for entering a trade
if bTable
    // Create a table
    tbl = table.new(position = position.bottom_right, columns = 4, rows = 9, bgcolor=color.new(color.white, 50), border_width = 1)

    table.cell(tbl, 1, 0, "Selected")
    table.cell(tbl, 2, 0, "Long", bgcolor=na(bLong) ? color.gray : bShort ? color.rgb(4, 112, 8) : color.rgb(100, 7, 7))
    table.cell(tbl, 3, 0, "Short", bgcolor=na(bShort) ? color.gray : bShort ? color.rgb(4, 112, 8) : color.rgb(100, 7, 7))

    table.cell(tbl, 0, 1, "Entry")
    table.cell(tbl, 2, 1, str.tostring(longCondition), bgcolor=longCondition ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 1, str.tostring(shortCondition), bgcolor=shortCondition ? color.green : color.red)


    table.cell(tbl, 0, 3, "Price Cloud")
    table.cell(tbl, 1, 3, str.tostring(bPriceCloud), bgcolor=na(bPriceCloud) ? color.gray : bPriceCloud ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 3, str.tostring(f_PriceCloud(1)), bgcolor=na(f_PriceCloud(1)) ? color.gray : f_PriceCloud(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 3, str.tostring(f_PriceCloud(2)), bgcolor=na(f_PriceCloud(2)) ? color.gray : f_PriceCloud(2) ? color.green : color.red)

    table.cell(tbl, 0, 4, "Price EMA")
    table.cell(tbl, 1, 4, str.tostring(bPriceEMA), bgcolor=na(bPriceEMA) ? color.gray : bPriceEMA ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 4, str.tostring(f_PriceEMA(1)), bgcolor=na(f_PriceEMA(1)) ? color.gray : f_PriceEMA(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 4, str.tostring(f_PriceEMA(2)), bgcolor=na(f_PriceEMA(2)) ? color.gray : f_PriceEMA(2) ? color.green : color.red)

    table.cell(tbl, 0, 5, "SuperTrend")
    table.cell(tbl, 1, 5, str.tostring(bSuper), bgcolor=na(bSuper) ? color.gray : bSuper ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 5, str.tostring(f_Super(1)), bgcolor=na(f_Super(1)) ? color.gray : f_Super(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 5, str.tostring(f_Super(2)), bgcolor=na(f_Super(2)) ? color.gray : f_Super(2) ? color.green : color.red)

    table.cell(tbl, 0, 6, "HTF/LTF")
    table.cell(tbl, 1, 6, str.tostring(bLTF), bgcolor=na(bLTF) ? color.gray : bLTF ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 6, str.tostring(f_LTF(1)), bgcolor=na(f_LTF(1)) ? color.gray : f_LTF(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 6, str.tostring(f_LTF(2)), bgcolor=na(f_LTF(2)) ? color.gray : f_LTF(2) ? color.green : color.red)

    table.cell(tbl, 0, 7, "EMA Outside Cloud")
    table.cell(tbl, 1, 7, str.tostring(bEMACloud1), bgcolor=na(bEMACloud1) ? color.gray : bEMACloud1 ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 7, str.tostring(f_EMACloud1(1)), bgcolor=na(f_EMACloud1(1)) ? color.gray : f_EMACloud1(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 7, str.tostring(f_EMACloud1(2)), bgcolor=na(f_EMACloud1(2)) ? color.gray : f_EMACloud1(2) ? color.green : color.red)

    table.cell(tbl, 0, 8, "EMA Above/Below Cloud")
    table.cell(tbl, 1, 8, str.tostring(bEMACloud2), bgcolor=na(bEMACloud2) ? color.gray : bEMACloud2 ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 2, 8, str.tostring(f_EMACloud2(1)), bgcolor=na(f_EMACloud2(1)) ? color.gray : f_EMACloud2(1) ? color.green : color.red)
    table.cell(tbl, 3, 8, str.tostring(f_EMACloud2(2)), bgcolor=na(f_EMACloud2(2)) ? color.gray : f_EMACloud2(2) ? color.green : color.red)




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