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Hurst künftige Linien der Abgrenzungsstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-04-29 13:58:06
Tags:SMA

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Übersicht

Die Hurst Future Lines of Demarcation Strategy ist eine Handelsstrategie, die auf dem Konzept der Future Line of Demarcation (FLD) basiert, das von J.M. Hurst in den 1970er Jahren eingeführt wurde. Die Strategie prognostiziert zukünftige Preisbewegungen, indem sie eine einfache, aber tiefgreifende Linie auf einem Finanzdiagramm zeichnet, die durch Ausgleich der Preisdaten einen halben Zyklus voraus auf der Zeitachse konstruiert wird. Insbesondere konzentriert sich die Strategie auf das Zusammenspiel zwischen drei Hurst-Zyklen: dem Signalzyklus, dem Handelszyklus und dem Trendzyklus. Durch die Beobachtung der Crossover- und Divergenzmuster zwischen Preis und den FLD-Linien können Händler Markttrends oder Konsolidierungen messen und Einstiegs- und Ausstiegspunkte bestimmen.

Strategieprinzip

Der Kern der Hurst Future Lines of Demarcation Strategy besteht darin, die Preisdaten einen halben Zyklus vorwärts auf der Zeitsachse auszugleichen, um die Future Line of Demarcation (FLD) zu konstruieren. Zum Beispiel würde die FLD im Kontext eines 40-Tage-Zyklus dargestellt, indem die aktuellen Preisdaten 20 Tage vorwärts auf dem Diagramm verschoben würden. Die Strategie konzentriert sich in erster Linie auf drei Hurst-Zyklen: den Signalzyklus (Standard: 20 Tage), den Handelszyklus (Standard: 20 Tage) und den Trendzyklus (Standard: 80 Tage). Durch die Beobachtung der Crossover- und Divergenzmuster zwischen dem Preis und diesen drei FLD-Mustern können Händler Markttrends oder -konsolidierungen bestimmen. Wenn der Preis über der FLD liegt, ist das Signal FLD über der FLD, und die FLD ist unterhalb der Trendlinie, löst das Signal in einem Handelsprozess aus.

Strategische Vorteile

Zu den Hauptvorteilen der Hurst-Zukunftsgrenzlinienstrategie gehören:

  1. Einfachheit: Die Strategie basiert auf dem einfachen Konzept der FLD und ist leicht zu verstehen und anzuwenden.
  2. Zukunftsorientiert: Durch den Ausgleich der Preisdaten vorwärts liefert die FLD eine Prognose zukünftiger Preisbewegungen.
  3. Mehrzyklusanalyse: Die Strategie kombiniert drei verschiedene Hurst-Zyklen und bietet eine umfassendere Marktanalyse.
  4. Trend- und Konsolidierungserkennung: Durch die Beobachtung der Wechselwirkungen zwischen Preis und FLD-Linien können Händler Markttrends oder Konsolidierungen ermitteln.
  5. Anpassbarkeit: Die Strategie bietet einstellbare Close the Trade-Trigger, mit denen Händler Ausgangspunkte basierend auf ihren Präferenzen festlegen können.

Strategische Risiken

Trotz ihrer Vorteile birgt die Hurst-Zukunftsgrenzlinien-Strategie auch einige potenzielle Risiken:

  1. Parameterempfindlichkeit: Die Leistung der Strategie kann für Parameter wie Zykluslängen empfindlich sein und unterschiedliche Parameter-Einstellungen können zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.
  2. Marktanpassungsfähigkeit: Die Strategie kann unter bestimmten Marktbedingungen, wie unklaren Trends oder hoher Volatilität, unterdurchschnittlich erfolgreich sein.
  3. Verzögerung: Da die FLD auf der Grundlage historischer Daten berechnet wird, kann eine gewisse Verzögerung auftreten.
  4. Übertrading: Wenn die Auslöser für den Close the Trade nicht richtig eingestellt sind, kann dies zu Übertrading und hohen Transaktionskosten führen.

Um diese Risiken zu mindern, können Händler die Optimierung von Parametern, die Anpassung der Strategie an verschiedene Marktbedingungen und die Festlegung geeigneter Stop-Loss- und Risikomanagementmaßnahmen in Betracht ziehen.

Strategieoptimierungsrichtlinien

Die Hurst-Zukunftslinie der Abgrenzungsstrategie kann in folgenden Aspekten optimiert werden:

  1. Parameteroptimierung: Optimieren von Parametern wie Zykluslängen und Close the Trade-Triggern, um die Performance der Strategie zu verbessern.
  2. Mehrzeitanalyse: Die Strategie auf verschiedene Zeitrahmen anwenden, um eine umfassendere Marktperspektive zu erhalten.
  3. Kombination mit anderen Indikatoren: Die FLD mit anderen technischen Indikatoren (z. B. gleitenden Durchschnitten, Oszillatoren) kombinieren, um die Signalzuverlässigkeit zu verbessern.
  4. Risikomanagement: Einführung von Stop-Loss- und Positionsgrößenmechanismen zur Risikokontrolle und Optimierung der Rendite.
  5. Marktanpassungsfähigkeit: Entwicklung zielgerichteter Optimierungsansätze für verschiedene Marktbedingungen (z. B. Trends, Schwankungen).

Durch diese Optimierungsmaßnahmen kann sich die Hurst Future Lines of Demarcation Strategy besser an verschiedene Marktumgebungen anpassen und dadurch ihre Stabilität und Rentabilität verbessern.

Schlussfolgerung

Die Hurst Future Lines of Demarcation Strategy ist eine innovative Handelsstrategie, die auf J.M. Hurst's Konzept der Future Line of Demarcation basiert. Durch das Ausgleich der Preisdaten einen halben Zyklus voraus auf der Zeitachse, um die Future Line of Demarcation zu konstruieren und drei verschiedene Hurst-Zyklen (Signal Cycle, Trade Cycle und Trend Cycle) zu kombinieren, bietet die Strategie eine Prognose zukünftiger Preisbewegungen. Händler können Markttrends oder Konsolidierungen bestimmen und Einstiegs- und Ausstiegspunkte identifizieren, indem sie die Kreuzungs- und Divergenzmuster zwischen den Preis- und FLD-Linien beobachten. Obwohl die Strategie Vorteile wie Einfachheit, vorausschauende Natur und Multi-Cycle-Analyse bietet, birgt sie auch einige potenzielle Risiken, einschließlich Parameterverzögerung, Anpassungsfähigkeit und Marktmöglichkeiten.


/*backtest
start: 2024-04-27 00:00:00
end: 2024-04-28 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © BarefootJoey

//@version=5
strategy("Hurst Future Lines of Demarcation Strategy", overlay=true)

// FLD Settings
source      = input(ohlc4, 'Source')
smoothFLD   = input.bool(false, 'Smooth FLD')
FLDtransp   = input(33, 'FLD transparency')
FLDsmooth   = input.int(5, "FLD Smoothing", minval=1, tooltip="Number of trading days to smooth the FLD")   
FLD_out = ta.sma(source , smoothFLD ? FLDsmooth : 1)

close_buy_in_1 = input.string('Price', 'Input Close Trigger 1', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])
close_buy_in_2 = input.string('Trade', 'Input Close Trigger 2', options=['Price', 'Signal', 'Trade', 'Trend', 'None'])

// Quarter Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col_q = input.color(#da00ff, "Quarter Cycle Color")
cyc_q = input.int(5, "Signal Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_q, FLDtransp), title='Signal FLD', offset = math.round(cyc_q/2) )

// Trade Cycle (Default: 20 day) Length Pivot Cycle
col = input.color(#ff9800, "Trade Cycle Color")
cyc = input.int(20, "Trade Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col, FLDtransp), title='Trade FLD', offset = math.round(cyc/2) )

// Double Cycle (Default: 80 day) Length Pivot Cycle
col_d = input.color(color.aqua, "Double Cycle Color")
cyc_d = input.int(80, "Trend Cycle Length")
plot(FLD_out, color=color.new(col_d, FLDtransp), title='Trend FLD', offset = math.round(cyc_d/2) )

// Strategy Plots
price = source
signal = FLD_out[math.round(cyc_q/2)]
trade = FLD_out[math.round(cyc/2)]
trend = FLD_out[math.round(cyc_d/2)]

// Trend State
var state = 0
if signal > trade and trade > trend 
    state := 1 // (A)
    state
if state == 1 and price < signal
    state := 2 // (B)
    state
if signal < trade and trade > trend 
    state := 3 // (C)
    state
if state == 3 and price < signal 
    state := 4 // (D)
    state
if signal < trade and trade < trend 
    state := 5 // (E)
    state
if state == 5 and price < signal
    state := 6 // (F)
    state
if signal > trade and trade < trend
    state := 7 // (G)
    state
if state == 7 and price < signal
    state := 8 // (H)
    state
state := state

// Strategy Definitions
close_buy_out_1 = close_buy_in_1 == 'Price' ? price : close_buy_in_1 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_1 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_1 == 'Trend' ? trend : na
close_buy_out_2 = close_buy_in_2 == 'Price' ? price : close_buy_in_2 == 'Signal' ? signal : close_buy_in_2 == 'Trade' ? trade : close_buy_in_2 == 'Trend' ? trend : na
buy = ta.crossover(price, signal) and state == 1
close_buy = strategy.position_size>0 and ta.crossunder(close_buy_out_1, close_buy_out_2)
sell = ta.crossunder(price, signal) and state == 6
close_sell = strategy.position_size<0 and ta.crossover(close_buy_out_1, close_buy_out_2)

// FLD Interaction State Background
interaction_color = state == 1 ? color.green : // A
  state == 2 ? color.aqua : // B
  state == 3 ? color.blue : // C
  state == 4 ? color.purple : // D
  state == 5 ? color.white : // E
  state == 6 ? color.red :// F
  state == 7 ? color.orange : // G
  state == 8 ? color.yellow : na // H

bgcolor(color.new(interaction_color, 90), title= "A-H Background")

bar_color = strategy.position_size>0 ? #00ff0a : strategy.position_size<0 ? #FF0000 : na
barcolor(bar_color)

if buy
    strategy.entry("Buy", strategy.long)
if close_buy
    strategy.close("Buy", qty_percent=100)

if sell
    strategy.entry("Sell", strategy.short)
if close_sell
    strategy.close("Sell", qty_percent=100)

// EoS made w/ ❤ by @BarefootJoey ✌💗📈

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