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Umkehrung des Momentums Breakout-Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-02-23 12:11:32
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Übersicht

Die Reversal Momentum Breakout Strategie ist eine quantitative Handelsstrategie, die Handelssignale mithilfe von Preisumkehr- und Momentumindikatoren generiert. Basierend auf der Theorie von momentum leads price, verfolgt diese Strategie die höchsten und niedrigsten Preise über einen bestimmten Zeitraum, um festzustellen, ob sich der Markt an einem wichtigen Umkehrpunkt befindet, um Umkehrmöglichkeiten zu erfassen.

Strategieprinzip

Die Kernlogik dieser Strategie besteht darin, Marktumkehrpunkte zu identifizieren, indem die höchsten und niedrigsten Preise über ein bestimmtes Rückblickfenster (z. B. 20 Tage) berechnet werden.

Berechnen Sie den höchsten Preis (window_high) und den niedrigsten Preis (window_low) in den letzten 20 Tagen.
Wenn der heutige Höchstwert höher ist als der Höchstwert der letzten 20 Tage (ein neues 20-Tage-Hoch), geben Sie den Höchstwert der Umkehrungsüberwachungszeit ein und setzen den Zähler auf 5 Tage.
Wird kein neuer Höchststand erreicht, wird der Zähler jeden Tag um 1 abgezogen.
Die Beurteilungslogik für den niedrigsten Preis ist ähnlich.
In der Regel werden lange und kurze Positionen innerhalb der Umkehrüberwachungszeiten eingegangen.

Die Strategie legt auch die Handelsbeginnszeit fest, um zu vermeiden, dass auf historischen Daten Signale generiert werden.

Analyse der Vorteile

Die Strategie des Umkehrmomentums hat folgende Hauptvorteile:

Erfasst Umkehrchancen, geeignet für Umkehrtrends. Die Märkte zeigen oft nach einem anhaltenden Auf- oder Abwärtstrend einen gewissen Umkehrgrad. Diese Strategie zielt darauf ab, diese Wendepunkte zu erfassen.
Momentum-Leads, relativ empfindlich. Das Verfolgen der höchsten und niedrigsten Preise über ein Fenster kann Preisumkehrtrends und -Zeitpunkte empfindlich erkennen.
Bei der Überwachung der Umkehrung werden nur um wichtige Umkehrpunkte herum Signale erzeugt, die ein gewisses Rauschen ausfiltern.
Ermöglicht Long- und Short-Positionen, wechselt zwischen Long- und Short-Positionen und folgt der Marktrichtung.
Relativ einfache Logik, einfach zu implementieren, stützt sich hauptsächlich auf Preis- und einfache Schwungindikatoren, leicht zu programmieren.

Risikoanalyse

Zu den wichtigsten Risiken dieser Strategie gehören:

Die Strategie kann Verluste verursachen, wenn sich der Markt in eine Richtung bewegt.
Die Gesamtmarktentwicklung wird nicht berücksichtigt. Einzelne Aktienumkehrungen bedeuten nicht unbedingt Marktumkehrungen.
Potenziell hohe Abzüge, die ohne tatsächliche Umkehrungen zunehmen können.
Die Leistung kann sich erheblich von den Backtests unterscheiden.
Parameterempfindlichkeit. Zeitfenster, Zählerparameter usw. beeinflussen die Stabilität.

Entsprechende Risikokontrollmethoden umfassen die Optimierung von Stop-Loss, die Einbeziehung von Marktfaktoren, die Anpassung von Parameterkombinationen und die Überprüfung der Stabilität.

Anweisungen zur Verbesserung

Zu den wichtigsten Optimierungsrichtungen gehören:

Marktindikatoren einbeziehen und die Marktstärke beurteilen, um ungünstige Rahmenbedingungen zu vermeiden.
Multi-Faktor-Aktienwahl. Wählen Sie Aktien mit soliden Fundamentaldaten und Überbewertung.
Optimierung der Parameter: Anpassung der Fensterperiode und der Zählerparameter, um optimale Parameterkombinationen zu finden.
Zusätzliche Stop-Loss-Strategien, z. B. Trailing-Stops, Volatilitäts-Stops, um den maximalen Drawdown zu kontrollieren.
Steigern Sie die Prädiktionsgenauigkeit von Preisumkehrungen durch maschinelles Lernen.

Schlussfolgerung

Die Reversal Momentum Breakout Strategie identifiziert Umkehrchancen, indem sie Preis und Momentum verfolgt. Sie reagiert sensibel und identifiziert Umkehrtrends und Timing. Aber sie hat Risiken, die eine angemessene Optimierung und Risikokontrolle erfordern. Insgesamt kann sie, wenn sie gründlich verstanden und optimiert wird, eine effektive Komponente eines quantitativen Handelssystems bilden.

/*backtest
start: 2023-02-16 00:00:00
end: 2024-02-22 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("New Highs and Lows Momentum Strategy", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100)

window = input.int(20, title="New Highs and Lows Window", minval=1)
decay = input.int(5, title="Decay", minval=1)
startDate = input(timestamp("1 Jan 2023"), title = "Start Date")
allowShort = input.bool(false, title = "Allow shorting")

var int highDecayCounter = 0
var bool isHighPeriod = false
var int lowDecayCounter = 0
var bool isLowPeriod = false

inTradeWindow = true

window_high = ta.highest(close, window)
window_low = ta.lowest(low, window)

// Logic for Highs
if window_high > ta.highest(close, window)[1]
    highDecayCounter := decay
    isHighPeriod := true
else
    if highDecayCounter > 0
        highDecayCounter := highDecayCounter - 1
    else
        isHighPeriod := false

// Logic for Lows
if window_low < ta.lowest(low, window)[1]
    lowDecayCounter := decay
    isLowPeriod := true
else
    if lowDecayCounter > 0
        lowDecayCounter := lowDecayCounter - 1
    else
        isLowPeriod := false

// Strategy Execution
if inTradeWindow
    if isHighPeriod and highDecayCounter == decay
        strategy.entry("Long", strategy.long)

    if isHighPeriod and highDecayCounter == 0
        strategy.close("Long")

    if isLowPeriod and lowDecayCounter == decay and allowShort
        strategy.entry("Short", strategy.short)

    if isLowPeriod and lowDecayCounter == 0 and allowShort
        strategy.close("Short")

// Plotting
plot(window_high, color=color.green)
plot(window_low, color=color.red)

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