EMA1 - EMA2 in der Länge) * 100. 3. Lorenz-Linie = EMA3 + CI.
Die Strategie berechnet die Lorenzian-Linie sowohl auf dem aktuellen als auch auf einem höheren Zeitrahmen, um eine mehrdimensionale Marktperspektive zu bieten. Handelssignale basieren auf Preis-Kreuzungen mit der Lorenzian-Linie und werden durch einen Lookback-Mechanismus bestätigt. Ein Kaufsignal wird ausgelöst, wenn der Preis über die Lorenzian-Linie überschreitet und der niedrigste Preis innerhalb des Lookback-Zeitraums unter der Lorenzian-Linie liegt; das Verkaufssignal funktioniert umgekehrt.
Die Strategie führt außerdem einen Zielpreismechanismus ein, der Exitpunkte auf der Grundlage von vom Nutzer definierten Zielprozentsätzen bestimmt und zusätzlich dynamische Stop-Losses zur Risikokontrolle umsetzt.
Multi-Timeframe-Analyse: Durch die Kombination von Lorenz-Linien aus aktuellen und höheren Zeitrahmen erfasst die Strategie umfassendere Markttrends und verringert falsche Signale.
Dynamische Trenderkennung: Die Lorenzian-Klassifizierungsmethode passt sich schnell an Marktveränderungen an und bietet sensible Trenderkennungsmöglichkeiten.
Signalbestätigungsmechanismus: Die Verwendung einer Rückblicksperiode zur Bestätigung von Handelssignalen verringert effektiv die Wahrscheinlichkeit fehlerhafter Trades.
Zielpreisoptimierung: Durch die Festlegung von Zielprozentsätzen kann die Strategie die Gewinne unter günstigen Marktbedingungen maximieren.
Risikomanagement: Durch die Einführung dynamischer Stop-Loss-Mechanismen wird das Risiko für jeden Handel wirksam kontrolliert.
Visualisierung und Statistik: Die Strategie bietet intuitive Diagrammdarstellungen und Handelsstatistiken, die die Analyse und Optimierung der Strategieleistung erleichtern.
Flexibilität: Mit mehreren einstellbaren Parametern können Händler die Strategie entsprechend den unterschiedlichen Marktbedingungen und persönlichen Vorlieben optimieren.
Parameterempfindlichkeit: Die Leistung der Strategie hängt stark von der Wahl der Eingabeparameter ab.
Abhängigkeit von Marktbedingungen: In unruhigen Märkten kann die Strategie häufig falsche Signale erzeugen, was zu aufeinanderfolgenden Verlusten führt.
Schwankungsrisiko: In schnell schwankenden Märkten können sich die tatsächlichen Ausführungspreise erheblich von den Signalpreisen unterscheiden.
Überoptimierungsrisiko: Eine übermäßige Anpassung der Parameter an historische Daten kann zu einer Überanpassung führen, die sich auf die zukünftige Live-Handelsleistung auswirkt.
Technische Störungen: Die Abhängigkeit von komplexen technischen Indikatorenberechnungen bedeutet, dass Systemstörungen oder Datenfehler zu falschen Handelsentscheidungen führen könnten.
Zur Verringerung dieser Risiken wird empfohlen:
Dynamische Parameteranpassung: Einführung eines anpassungsfähigen Parameteranpassungsmechanismus zur automatischen Anpassung der EMA-Länge und des Schwellenwerts anhand der Marktvolatilität.
Zusätzliche Filter: Zusätzliche technische oder grundlegende Indikatoren als Filter zur Verbesserung der Signalqualität.
Integration des maschinellen Lernens: Verwenden von Algorithmen des maschinellen Lernens zur Optimierung der Parameterwahl und der Signalgenerierungsprozesse.
Multi-Asset-Korrelationsanalyse: Daten aus mehreren verwandten Vermögenswerten werden berücksichtigt, um eine umfassendere Marktperspektive zu erhalten.
Integration von Nachrichtenereignissen: Hinzufügen von Analysefunktionen für Nachrichtenereignisse zur Anpassung des Strategieverhaltens während wichtiger wirtschaftlicher Datenveröffentlichungen.
Anpassung an die Volatilität: Dynamische Anpassung der Zielprozentsätze und Stop-Loss-Niveaus anhand der Marktvolatilität.
Verstärktes Risikomanagement: Einführung von ausgeklügelteren Positionsmanagement- und Risikokontrollstrategien, wie z. B. der volatilitätsbasierten Positionsgröße.
Diese Optimierungsrichtungen zielen darauf ab, die Anpassungsfähigkeit und Stabilität der Strategie zu verbessern, so dass sie unter verschiedenen Marktbedingungen eine gute Leistung erzielen kann.
Die Lorenzian Classification Multi-Timeframe Target Strategy ist ein umfassendes Handelssystem, das fortschrittliche technische Analysemethoden mit intelligenten Risikomanagementmechanismen kombiniert. Durch Multi-Timeframe-Analyse, dynamische Trendidentifizierung und Zielpreisoptimierung hat diese Strategie das Potenzial, eine konsistente Handelsleistung unter verschiedenen Marktbedingungen zu erzielen. Sie steht jedoch auch vor Herausforderungen wie Parameterempfindlichkeit und Marktabhängigkeit. Durch kontinuierliche Optimierung und Risikomanagement können Händler die Vorteile der Strategie voll ausschöpfen und gleichzeitig potenzielle Risiken effektiv kontrollieren.
/*backtest
start: 2023-07-31 00:00:00
end: 2024-07-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Lorenzian Classification Strategy with Target and Multi-Timeframe", overlay=true)
// Input parameters
length = input.int(5, "Lorenzian Length", minval=1)
threshold = input.float(1.0, "Threshold", step=0.1)
lookback = input.int(3, "Lookback Candles", minval=1, maxval=20)
targetPercentage = input.float(1.5, "Target Percentage (%)", step=0.1) // Target percentage for exit
higherTimeframe = input.timeframe("D", "Higher Timeframe") // Higher timeframe for multi-timeframe analysis
// Lorenzian Classification calculation for current timeframe
ema1 = ta.ema(hlc3, length)
ema2 = ta.ema(ema1, length)
ema3 = ta.ema(ema2, length)
d = ema1 - ema2
ci = d / (0.015 * ta.ema(math.abs(d), length)) * 100
lorenzian = ema3 + ci
// Lorenzian Classification calculation for higher timeframe
hlc3_htf = request.security(syminfo.tickerid, higherTimeframe, (high + low + close)/3 )
ema1_htf = ta.ema(hlc3_htf, length)
ema2_htf = ta.ema(ema1_htf, length)
ema3_htf = ta.ema(ema2_htf, length)
d_htf = ema1_htf - ema2_htf
ci_htf = d_htf / (0.015 * ta.ema(math.abs(d_htf), length)) * 100
lorenzian_htf = ema3_htf + ci_htf
// Signal generation
crossUp = ta.crossover(close, lorenzian)
crossDown = ta.crossunder(close, lorenzian)
// Determine color based on price position relative to the line
lineColor = close > ema3 ? color.green : color.red
lineColorH = close > ema3_htf ? color.blue : color.red
// Plot the line with dynamic color
plot(ema3, color=lineColor, title="EMA3", linewidth=2)
plot(ema3_htf, color=lineColorH, title="EMA3 HTF", linewidth=2)
// Function to check for opposite movement
oppositeMove(isLong) =>
if isLong
lowest = ta.lowest(low, lookback)
lowest < lorenzian[lookback]
else
highest = ta.highest(high, lookback)
highest > lorenzian[lookback]
// Generate buy and sell signals
buySignal = crossUp and oppositeMove(true)
sellSignal = crossDown and oppositeMove(false)
// Calculate and manage target price
var float targetPrice = na
var float plotTargetPrice = na
var float entryPrice = na
// Variables to track trade outcomes
var int targetMet = 0
var int targetNotMet = 0
var int totalTrades = 0
if (buySignal)
strategy.entry("Buy", strategy.long)
entryPrice := close
targetPrice := entryPrice * (1 + targetPercentage/100)
plotTargetPrice := targetPrice
totalTrades := totalTrades + 1
if (sellSignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short)
entryPrice := close
targetPrice := entryPrice * (1 - targetPercentage/100)
plotTargetPrice := targetPrice
totalTrades := totalTrades + 1
// Check if target price is met to exit
if (not na(targetPrice))
if (strategy.position_size > 0 and high >= targetPrice) // Long position exit condition
strategy.close("Buy")
targetPrice := na
entryPrice := na
targetMet := targetMet + 1
else if (strategy.position_size > 0 and low < entryPrice * (1 - targetPercentage/100)) // Stop loss for long
strategy.close("Buy")
targetPrice := na
entryPrice := na
targetNotMet := targetNotMet + 1
if (strategy.position_size < 0 and low <= targetPrice) // Short position exit condition
strategy.close("Sell")
targetPrice := na
entryPrice := na
targetMet := targetMet + 1
else if (strategy.position_size < 0 and high > entryPrice * (1 + targetPercentage/100)) // Stop loss for short
strategy.close("Sell")
targetPrice := na
entryPrice := na
targetNotMet := targetNotMet + 1
// Reset plotTargetPrice when position is closed
if (strategy.position_size == 0)
plotTargetPrice := na
// Plot signals and target price
plotshape(buySignal, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(sellSignal, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.purple, style=shape.triangledown, size=size.small)
plot(plotTargetPrice, color=color.yellow, title="Target Price", style=plot.style_circles, linewidth=2)
// Add alerts
alertcondition(buySignal, title="Buy Signal", message="Lorenzian Buy Signal")
alertcondition(sellSignal, title="Sell Signal", message="Lorenzian Sell Signal")
// Calculate success percentage
successPercentage = totalTrades > 0 ? (targetMet / totalTrades) * 100 : 0
// Create a table to display trade outcomes
var table tradeStats = table.new(position.top_right, 2, 3, border_width=1)
table.cell(tradeStats, 0, 0, "Targets Met", bgcolor=color.new(color.green, 30))
table.cell(tradeStats, 1, 0, "Targets Missed", bgcolor=color.new(color.red, 30))
table.cell(tradeStats, 0, 1, str.tostring(targetMet), bgcolor=color.new(color.green, 30))
table.cell(tradeStats, 1, 1, str.tostring(targetNotMet), bgcolor=color.new(color.red, 30))
table.cell(tradeStats, 0, 2, "Success Rate", bgcolor=color.new(color.blue, 30))
table.cell(tradeStats, 1, 2, str.tostring(successPercentage, "#.##") + "%", bgcolor=color.new(color.blue, 30))