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Der Wert des Wertpapiervermögens wird auf der Grundlage der in Artikel 4 Absatz 1 Buchstabe b genannten Methoden berechnet.

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-03-28 16:13:45
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Strategieübersicht

Diese Strategie kombiniert mehrere exponentielle gleitende Durchschnitte (EMAs), den Relative Strength Index (RSI) und eine Standardabweichungs-basierte Ausstiegsbedingung, um potenzielle Kauf- und Verkaufsmöglichkeiten zu identifizieren. Sie verwendet kurzfristige (6, 8, 12 Tage), mittelfristige (55 Tage) und langfristige (150, 200, 250 Tage) EMAs, um die Richtung und Stärke der Markttrends zu analysieren. Der RSI, mit konfigurierbaren Kauf (30) und Verkauf (70) Schwellen, wird verwendet, um die Dynamik zu bewerten und überkaufte oder überverkaufte Bedingungen zu identifizieren. Die Strategie verfügt auch über einen einzigartigen Ausstiegsmechanismus, der ausgelöst wird, wenn der Schlusskurs einen konfigurierbaren Standardabweichungsbereich (Standard 0.5) von der 12-Tage-EMA erreicht, was eine Methode zum Schutz von Gewinnen oder zur Minimierung von Verlusten bietet.

Strategieprinzipien

Berechnen Sie mehrere EMA (6, 8, 12, 55, 100, 150, 200) als visuelle Referenzen zur Beurteilung von Markttrends.
Die höchste Höchst- und die niedrigste Tiefe der letzten N-Kerzen werden anhand der Eingaben des Benutzers (3-4 Kerzen) ermittelt.
Eintrittslänge: Der aktuelle Schlusspunkt ist höher als das höchste Hoch der letzten N-Kerzen und über dem EMA-Filter (falls aktiviert).
Entry Short: Der aktuelle Schlusspunkt liegt unter dem niedrigsten Tiefpunkt der jüngsten N-Kerzen und unter dem EMA-Filter (falls aktiviert).
Exit Long: Der aktuelle Abschluss liegt unterhalb der 12-Tage-EMA + 0,5 Standardabweichungen oder unterhalb der 12-Tage-EMA.
Exit Short: Der aktuelle Schlusskurs liegt über dem 12-Tage-EMA - 0,5 Standardabweichungen oder über dem 12-Tage-EMA.
Verwenden Sie den RSI als ergänzenden Indikator mit einer Ausfallfrist von 14, einer Überverkaufsschwelle von 30 und einer Überkaufsschwelle von 70.

Strategische Vorteile

Die Daten werden in einer Reihe von Modellen aufbereitet, in denen die Daten über den Marktwert und den Marktanteil der Unternehmen erfasst werden.
Ein einzigartiger Standardabweichungsbasierter Ausstiegsmechanismus kann den Gewinnschutz und die Risikokontrolle ausgleichen.
Hochmodularisierter Code mit von Benutzern konfigurierbaren Schlüsselparametern für eine hohe Flexibilität.
Anwendbar auf mehrere Instrumente und Zeitrahmen, insbesondere Tagesaktien und Bitcoin-Handel.

Risikoanalyse

Häufige falsche Signale während der Marktkonsolidierung oder frühe Trendumkehrungen, die zu aufeinanderfolgenden Verlusten führen.
Standardparameter sind möglicherweise nicht für alle Marktbedingungen wirksam; eine Optimierung auf der Grundlage von Backtesting ist erforderlich.
Es ist riskant, sich ausschließlich auf diese Handelsstrategie zu stützen; es wird empfohlen, sie mit anderen Indikatoren, Unterstützungs-/Widerstandsniveaus für die Entscheidungsfindung zu kombinieren.
Langsam reagieren auf Trendumkehrungen, die durch plötzliche Großereignisse ausgelöst werden.

Optimierungsrichtlinien

Optimieren der EMA- und RSI-Parameter: Durchführen Sie umfassende Suchen nach optimalen Parameterbereichen basierend auf Instrumenten, Zeitrahmen und Marktmerkmalen.
Einführung von Stop-Loss- und Take-Profit-Mechanismen: Zur Kontrolle der Single-Trade-Risiken sind angemessene Stop-Loss- und Take-Profit-Niveaus unter Bezugnahme auf Volatilitätsindikatoren wie ATR festzulegen.
Einführung von Positionsgrößen: Anpassung der Positionsgrößen anhand der Trendstärke (z. B. ADX) oder der Nähe zu den wichtigsten Unterstützungs-/Widerstandsniveaus.
Kombination mit anderen technischen Indikatoren wie Bollinger-Bändern, MACD, gleitenden Durchschnitts-Crossovers zur Verbesserung der Zuverlässigkeit der Ein-/Ausgangssignale.
Optimieren für verschiedene Marktzustände: Feinabstimmungen von Parameterkombinationen für Trending-, Range- und Transitionsmärkte separat.

Zusammenfassung

Dieser Artikel schlägt eine Kerzenhöhen-Breakout-Handelsstrategie vor, die auf mehreren gleitenden Durchschnitten, RSI und einem Standardabweichungsausstieg basiert. Die Strategie analysiert den Markt sowohl aus Trend- als auch aus Momentumdimensionen, während ein einzigartiger Standardabweichungsausstiegsmechanismus zur Erfassung von Trendchancen und zum Risikomanagement verwendet wird. Die Strategielogik ist klar, streng und die Codeimplementierung präzise und effizient. Mit der richtigen Optimierung hat diese Strategie das Potenzial, zu einer robusten Intraday-Mittel- bis Hochfrequenz-Handelsstrategie zu werden. Allerdings ist es wichtig zu beachten, dass jede Strategie ihre Grenzen hat und eine blinde Nutzung Risiken einführen kann.

/*backtest
start: 2023-03-22 00:00:00
end: 2024-03-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Candle Height Breakout with Configurable Exit and Signal Control", shorttitle="CHB Single Signal", overlay=true)

// Input parameters for EMA filter and its length
useEmaFilter = input.bool(true, "Use EMA Filter", group="Entry Conditions")
emaFilterLength = input.int(55, "EMA Filter Length", minval=1, group="Entry Conditions")
candleCount = input.int(4, "SamG Configurable Candle Count for Entry", minval=3, maxval=4, step=1, group="Entry Conditions")
exitEmaLength = input.int(12, "Exit EMA Length", minval=1, group="Exit Conditions", defval=12)
exitStdDevMultiplier = input.float(0.5, "Exit Std Dev Multiplier", minval=0.1, maxval=2.0, step=0.1, group="Exit Conditions")

// State variables to track if we are in a long or short position
var bool inLong = false
var bool inShort = false

// Calculating EMAs with fixed periods for visual reference
ema6 = ta.ema(close, 6)
ema8 = ta.ema(close, 8)
ema12 = ta.ema(close, 12)
ema55 = ta.ema(close, 55)
ema100 = ta.ema(close, 100)
ema150 = ta.ema(close, 150)
ema200 = ta.ema(close, 200)
emaFilter = ta.ema(close, emaFilterLength)
exitEma = ta.ema(close, exitEmaLength)

// Plotting EMAs
plot(ema6, "EMA 6", color=color.red)
plot(ema8, "EMA 8", color=color.orange)
plot(ema12, "EMA 12", color=color.yellow)
plot(ema55, "EMA 55", color=color.green)
plot(ema100, "EMA 100", color=color.blue)
plot(ema150, "EMA 150", color=color.purple)
plot(ema200, "EMA 200", color=color.fuchsia)
plot(emaFilter, "EMA Filter", color=color.black)
plot(exitEma, "Exit EMA", color=color.gray)

// Calculating the highest and lowest of the last N candles based on user input
highestOfN = ta.highest(high[1], candleCount)
lowestOfN = ta.lowest(low[1], candleCount)

// Entry Conditions with EMA Filter
longEntryCondition = not inLong and not inShort and (close > highestOfN) and (not useEmaFilter or (useEmaFilter and close > emaFilter))
shortEntryCondition = not inLong and not inShort and (close < lowestOfN) and (not useEmaFilter or (useEmaFilter and close < emaFilter))

// Update position state on entry
if (longEntryCondition)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, comment="B")
    inLong := true
    inShort := false

if (shortEntryCondition)
    strategy.entry("Sell", strategy.short, comment="S")
    inLong := false
    inShort := true

// Exit Conditions based on configurable EMA and Std Dev Multiplier
smaForExit = ta.sma(close, exitEmaLength)
upperExitBand = smaForExit + exitStdDevMultiplier * ta.stdev(close, exitEmaLength)
lowerExitBand = smaForExit - exitStdDevMultiplier * ta.stdev(close, exitEmaLength)

exitConditionLong = inLong and (close < upperExitBand or close < exitEma)
exitConditionShort = inShort and (close > lowerExitBand or close > exitEma)

// Strategy exits
if (exitConditionLong)
    strategy.close("Buy", comment="Exit")
    inLong := false

if (exitConditionShort)
    strategy.close("Sell", comment="Exit")
    inShort := false

// Visualizing entry and exit points
plotshape(series=longEntryCondition, style=shape.labelup, location=location.belowbar, color=color.green, size=size.tiny, title="Buy Signal", text="B")
plotshape(series=shortEntryCondition, style=shape.labeldown, location=location.abovebar, color=color.red, size=size.tiny, title="Sell Signal", text="S")

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