Diese Strategie berechnet die höchsten und niedrigsten Preise der jüngsten N-Barren, um Doppel-Breakout-Bedingungen in Kombination mit einer gleitenden Durchschnittslinie festzulegen, um eine Handelsstrategie mit niedrigem Kauf und hohem Verkauf umzusetzen.
Die Strategie beruht hauptsächlich auf folgenden Grundsätzen:
Durch die Berechnung der Extreme der jüngsten N-Bars wird beurteilt, ob der Markt extrem überverkauft oder überkauft ist.
Die Strategie weist folgende Vorteile auf:
Durch die doppelte Bestätigung ist die Signalqualität der Strategie relativ hoch und der Raum für die Optimierung von Parametern groß, was für verschiedene Marktumgebungen geeignet ist.
Die Strategie birgt auch einige Risiken:
Diese Risiken können durch Anpassung der Rechenzyklen, Optimierung von Parameterkombinationen und andere Methoden verringert werden.
Die Strategie kann hauptsächlich in folgenden Richtungen optimiert werden:
Durch Parameteroptimierung, Indikatoroptimierung, Risikokontrolloptimierung und andere Mittel kann der Gewinnfaktor der Strategie erheblich verbessert werden.
Im Allgemeinen ist dies eine sehr praktische Breakout-Strategie. Durch die Berechnung der Extreme der K-Linien zur Bestimmung des Überverkaufs- und Überkaufstatus, die Verwendung der gleitenden Durchschnittslinie zur Bestimmung der Trendrichtung, die Einstellung doppelter Filterbedingungen zur Filterung falscher Signale, werden hochwertige Low-Buy- und High-Sell-Strategien implementiert. Durch die Optimierung von Rechenzyklen, das Hinzufügen anderer Indikatoren und anderer Mittel kann der Strategieeffekt weiter verbessert werden. Die Strategie eignet sich sowohl für Anfänger, um sie zu lernen, als auch für professionelle Trader, um sie zu optimieren und zu verwenden.
/*backtest start: 2023-02-22 00:00:00 end: 2024-02-28 00:00:00 period: 1d basePeriod: 1h exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}] */ //@version=4 strategy("Larry Connors por RON", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100) value1 = input(7, title="Quantity of day low") value2 = input(7, title="Quantity of day high") entry = lowest(close[1], value1) exit = highest(close[1], value2) lengthMMA = input(200, title="Length of SMA", minval=1) mma = sma(close, lengthMMA) // Calcular el mínimo de los precios bajos de las últimas 'value1' velas minLow = lowest(low, value1) // Calcular el máximo de los precios altos de las últimas 'value2' velas maxHigh = highest(high, value2) // Test Period testStartYear = input(2009, "Backtest Start Year") testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month") testStartDay = input(2, "Backtest Start Day") testPeriodStart = timestamp(testStartYear, testStartMonth, testStartDay, 0, 0) testStopYear = input(2020, "Backtest Stop Year") testStopMonth = input(12, "Backtest Stop Month") testStopDay = input(30, "Backtest Stop Day") testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0) testPeriod() => true if testPeriod() // Condiciones de entrada conditionMet = (close > mma) and (close < entry) and (low == minLow) strategy.entry("Buy", strategy.long, when=conditionMet) if conditionMet label.new(bar_index, entry, text="↑", style=label.style_arrowup, color=color.green, size=size.small, yloc=yloc.belowbar) // Condiciones de salida conditionExit = close > exit or close > maxHigh strategy.close("Buy", when=conditionExit)