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Wavetrend Große Amplitude Überverkauft Rebound Grid Trading Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-04-25 17:13:39
Tags:DCAEMASMA

Übersicht

Diese Strategie basiert auf dem Wavetrend-Indikator und setzt Long-Positionen ein, wenn der Preis mehrere Überverkaufs- und Überkaufsniveaus erreicht. Sie schließt Positionen zum Gewinn, wenn der Preis auf das Überkaufsniveau zurückschlägt. Dies ist eine Gitterhandelsstrategie, die entwickelt wurde, um überverkaufte Rebound-Möglichkeiten auf dem Markt zu erfassen, die für 15-minütige Zyklen von Kryptowährungen wie Bitcoin und Solana geeignet ist.

Strategieprinzipien

Berechnen Sie zwei Linien des Wellenentwicklungsindikators, eine ist der ursprüngliche Wert (wt1) und die andere ist der glättete Wert (wt2).
Setzen Sie mehrere Überverkaufsniveaus (Oslevel1~8) und Überkaufsniveaus (Oblevel1~5).
Wenn sowohl wt1 als auch wt2 unter einem bestimmten Überverkaufsniveau liegen und wt1 über wt2 liegt, öffnen Sie eine Long-Position. Je niedriger das Niveau, desto aggressiver ist die Position.
Wenn sowohl wt1 als auch wt2 über dem überkauften Niveau 1 liegen und wt1 unter wt2 liegt, werden 70% der Longposition geschlossen.
Wiederholen Sie die Schritte 3 und 4, um ein Netzhandelssystem zu erstellen.

Strategische Vorteile

Ergreifen Sie überverkaufte Rebound-Möglichkeiten: Durch die Festlegung mehrerer Überverkaufsniveaus eröffnet es Positionen nach einem signifikanten Preisverfall, um von dem Rebound zu profitieren.
Errichtung von Chargenpositionen zur Risikokontrolle: Er baut Positionen in Chargen nach Überverkaufswerten auf, wobei bei niedrigeren Niveaus stärkere Positionen bestehen, was eine bessere Risikokontrolle ermöglicht.
Automatisches Gewinnspiel: Es schließt automatisch die meisten Positionen, wenn der Preis in die Überkaufzone zurückfällt, wodurch Gewinne erzielt werden.
Flexible Parameter: Überverkaufs- und Überkaufswerte können anhand der Merkmale des Marktes und der persönlichen Vorlieben angepasst werden und an unterschiedliche Handelsprodukte und -zyklen angepasst werden.

Strategische Risiken

Absturzrisiko: Wenn der Kurs weiter sinkt und mehr und mehr Überverkaufsinhalte auslöst, kann dies dazu führen, dass schwere Positionen eingeschlossen werden.
Unbeständiges Marktrisiko: Wenn der Preis in der Überverkaufszone wiederholt schwankt, kann dies zu mehreren Positionsöffnungen ohne Gewinn zu erzielen führen, wodurch die Wirkung der Strategie geschwächt wird.
Parameterrisiko: Verschiedene Parameter-Einstellungen haben erhebliche Auswirkungen auf die Strategieleistung und müssen auf der Grundlage von Backtesting und Erfahrung optimiert werden, da sie sonst Verluste mit sich bringen können.

Strategieoptimierungsrichtlinien

Hinzufügen von Trendfiltern: Beurteilen Sie, ob der Trend auf großer Ebene nach oben geht, bevor Sie eine Position eröffnen, um zu vermeiden, dass Positionen in einem Abwärtstrend eröffnet werden.
Optimierung der Positionsverwaltung: Anpassung der Eröffnungsposition entsprechend der Entfernung zwischen Preis und Überverkauf, wobei größere Positionen für größere Entfernungen verwendet werden.
Dynamische Gewinnspanne: Die Gewinnspanne wird dynamisch anhand der Holding-Gewinn-Verlust-Ratio angepasst, anstatt Positionen mit einem festen Verhältnis zu schließen.
Hinzufügen von Stop-Loss: Festlegen eines festen oder anhaltenden Stop-Loss, um den maximalen Verlust eines einzelnen Geschäfts zu kontrollieren.

Zusammenfassung

Die Wavetrend Large Amplitude Oversold Rebound Grid Trading Strategie ist eine quantitative Strategie, die auf überverkauften und überkauften Signalen basiert. Sie versucht, Rebound-Möglichkeiten nach einem starken Rückgang durch Batch-Positionsbildung und automatisches Gewinnspiel zu erfassen, um von der Preisdifferenz zu profitieren. Der Vorteil dieser Strategie liegt in ihrer starken Anpassungsfähigkeit und flexiblen Parameteranpassung. Sie ist jedoch auch mit Risiken wie anhaltendem Marktrückgang und unsachgemäßen Parameter-Einstellungen konfrontiert. In praktischen Anwendungen können Trendfilterung, dynamische Positionierung, Gewinnspiel und Stop-Loss-Optimierungsmethoden in Betracht gezogen werden, um die Stabilität und Rentabilität der Strategie zu verbessern.

/*backtest
start: 2024-03-25 00:00:00
end: 2024-04-24 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
// © And Isaac, all rights reserved. If there is any piracy, please call the police immediately. 

strategy(title='wavetrend',shorttitle='DCA-High win rate quantitative trading')
n1 = input(40,'channel length')
n2 = input(60,'average length')
Oblevel1 = input(40,'over bought level 1')
Oblevel2 = input(50,'over bought level 1')
Oblevel3 = input(70,'over bought level 1')
Oblevel4 = input(80,'over bought level 1')
Oblevel5 = input(100,'over bought level 2')
oslevel1 = input(-40,'over sold level 1')
oslevel2 = input(-45,'over sold level 1')
oslevel3 = input(-50,'over sold level 1')
oslevel4 = input(-55,'over sold level 1')
oslevel5 = input(-65,'over sold level 1')
oslevel6 = input(-75,'over sold level 1')
oslevel7 = input(-85,'over sold level 1')
oslevel8 = input(-100,'over sold level 2')

ap = input(title="source",defval=hlc3)
esa =ta.ema(ap, n1)
d =ta.ema(math.abs(ap - esa),n1)
ci = (ap - esa)/ (0.015 * d)
tci = ta.ema(ci,n2)

wt1 = tci
wt2 = ta.sma(wt1, 4)

plot(0,color=color.new(#787b86, 0 ))
plot(Oblevel1, color=color.new(#89ff52, 53), linewidth = 2)
plot(oslevel1, color=color.new(#89ff52, 53), linewidth = 2)
plot(oslevel2, color=color.new(#89ff52, 53), linewidth = 2)
plot(oslevel3, color=color.new(#89ff52, 53), linewidth = 2)
plot(oslevel4, color=color.new(#89ff52, 53), linewidth = 2)
plot(oslevel5, color=color.new(#89ff52, 53), linewidth = 2)
plot(oslevel6, color=color.new(#89ff52, 53), linewidth = 2)
plot(oslevel7, color=color.new(#89ff52, 53), linewidth = 2)
plot(oslevel8, color=color.new(#89ff52, 53), linewidth = 2)
plot(oslevel2, color=color.new(#89ff52, 53), linewidth = 2)
plot(wt1, color=color.new(#ff5252,0))
plot(wt2, color=color.new(#ffffff,0))
plot(wt1 - wt2, color=color.new(#00bcd4, 30),style=plot.style_area)

plot(ta.cross(wt1, wt2) ? wt2 : na, color=color.new(#ff5252,0) , style=plot.style_circles, linewidth=4 )

// barcolor(cross(wt1, wt2) ? (wt2 - wt1 > 0 ? aqua : yellow) : na)
barcolor(ta.cross(wt1, wt2) ? (wt2 - wt1 > 0 ? color.new(#ffffff,0) : color.new(#89ff52, 53)) : na)

/////////////
Long1 = wt2 < oslevel1 and wt1 < oslevel1 and wt1>wt2 and wt2 > oslevel3 and wt1>oslevel3
Long5 = wt2 < oslevel5 and wt1 < oslevel5 and wt1>wt2 and wt2 > oslevel6 and wt1>oslevel6

Long7 = wt2 < oslevel7 and wt1 < oslevel7 and wt1>wt2 and wt2 > oslevel8 and wt1>oslevel8
Long8 = wt2 < oslevel8 and wt1 < oslevel8 and wt1>wt2
LS1 = wt2 > Oblevel1 and wt1 > Oblevel1 and wt1<wt2



if Long1
    strategy.entry("L",strategy.long,comment = "做多1")


if Long5
    strategy.entry("L",strategy.long,comment = "做5")

if Long7
    strategy.entry("L",strategy.long,comment = "做多7")
if Long8
    strategy.entry("L",strategy.long,comment = "做多8")
if LS1
    strategy.close("L", qty_percent = 70,comment = "平多")

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