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Erweiterte Strategie zur Feststellung von Fair Value Gaps mit dynamischem Risikomanagement und festem Gewinn

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-11-29 16:22:10
Tags:FVGSLTP

Übersicht

Dies ist eine Handelsstrategie, die auf der Erkennung von Fair Value Gap (FVG) basiert und ein dynamisches Risikomanagement mit festen Gewinnziele kombiniert. Die Strategie identifiziert potenzielle Handelsmöglichkeiten, indem sie Preislücken auf dem Markt erkennt. Laut Backtestdaten von November 2023 bis August 2024 erzielte die Strategie einen Nettogewinn von 284,40% mit 153 Gesamthandlungen, wobei sie eine Gewinnrate von 71,24% und einen Gewinnfaktor von 2,422 aufrechterhielt.

Strategieprinzip

Der Kernmechanismus dreht sich um die Erkennung von Fair Value Gaps durch Überwachung der Preisbeziehungen über drei aufeinanderfolgende Kerzen:

Bullish FVG: Wenn das Hoch der mittleren Kerze unter dem Tief der ersten Kerze liegt
Bearish FVG: Wenn das Tief der mittleren Kerze über dem Hoch der ersten Kerze liegt
Eintrittssignale werden durch einen FVG-Schwellparameter gesteuert.
Die Risikokontrolle verwendet einen festen Prozentsatz (1%) des Eigenkapitals des Kontos als Stop-Loss.
Der Gewinn wird auf 50 Punkte festgesetzt.

Strategische Vorteile

Wissenschaftliches Risikomanagement: Verwendet für den Stop-Loss Anteil des Eigenkapitals des Kontos
Klare Handelsregeln: Festgelegte Gewinnziele beseitigen subjektives Urteilen
Ausgezeichnete Leistung: Hohe Gewinnquote und Gewinnfaktor zeigen Strategie-Stabilität an
Einfache Implementierung: Klare Code-Logik, leicht zu verstehen und zu pflegen
Hohe Anpassungsfähigkeit: Kann an verschiedene Marktbedingungen angepasst werden

Strategische Risiken

Marktvolatilitätsrisiko: Festverzinsung kann auf stark volatilen Märkten unflexibel sein
Schlupfrisiko: Häufiges Handeln kann zu höheren Schlupfkosten führen
Abhängigkeit von Parametern: Die Leistung hängt stark von den FVG-Schwellenwerte ab
Risiko eines falschen Ausbruchs: Einige FVG-Signale könnten falsche Ausbrüche sein
Geldverwaltungsrisiko: Festprozentualer Stop-Loss könnte zu schnellen Auszügen führen

Optimierungsrichtlinien

Einführung von Volatilitätsindikatoren für die dynamische Gewinnbereinigung
Hinzufügen von Trendfiltern, um unterschiedliche Marktgeschäfte zu vermeiden
Entwicklung eines mehrfachen Zeitrahmen-Bestätigungsmechanismus
Optimierung des Positionsgrößenalgorithmus mit schwimmendem Positionssystem
Hinzufügen von Handelszeitfiltern zur Vermeidung von Perioden hoher Volatilität
Entwicklung eines Signalstärke-Scoring-Systems für eine hochwertige Handelswahl

Zusammenfassung

Diese Strategie zeigt beeindruckende Ergebnisse, indem sie die Fair Value Gap Theorie mit wissenschaftlichem Risikomanagement kombiniert. Die hohe Gewinnrate und der stabile Gewinnfaktor deuten auf ihren praktischen Wert hin. Durch die vorgeschlagenen Optimierungsrichtungen besteht Potenzial für weitere Verbesserungen. Händlern wird geraten, vor der Implementierung gründliche Parameteroptimierung und Backtesting durchzuführen.

/*backtest
start: 2019-12-23 08:00:00
end: 2024-11-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Fair Value Gap Strategy with % SL and Fixed TP", overlay=true, initial_capital=500, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=1)

// Parameters
fvgThreshold = input.float(0.5, "FVG Threshold (%)", minval=0.1, step=0.1)

// Fixed take profit in pips
takeProfitPips = 50

// Function to convert pips to price
pipsToPriceChange(pips) =>
    syminfo.mintick * pips * 10

// Function to detect Fair Value Gap
detectFVG(dir) =>
    gap = 0.0
    if dir > 0  // Bullish FVG
        gap := low[2] - high[1]
    else  // Bearish FVG
        gap := low[1] - high[2]
    math.abs(gap) > (close * fvgThreshold / 100)

// Detect FVGs
bullishFVG = detectFVG(1)
bearishFVG = detectFVG(-1)

// Entry conditions
longCondition = bullishFVG
shortCondition = bearishFVG

// Calculate take profit level
longTakeProfit = strategy.position_avg_price + pipsToPriceChange(takeProfitPips)
shortTakeProfit = strategy.position_avg_price - pipsToPriceChange(takeProfitPips)

// Calculate stop loss amount (5% of capital)
stopLossAmount = strategy.equity * 0.01

// Execute trades
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)

// Set exit conditions
if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Long TP", "Long", limit=longTakeProfit)
    strategy.close("Long SL", when=strategy.openprofit < -stopLossAmount)
else if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit("Short TP", "Short", limit=shortTakeProfit)
    strategy.close("Short SL", when=strategy.openprofit < -stopLossAmount)

// Plot signals
plotshape(longCondition, "Buy Signal", location = location.belowbar, color = color.green, style = shape.triangleup, size = size.small)
plotshape(shortCondition, "Sell Signal", location = location.abovebar, color = color.red, style = shape.triangledown, size = size.small)

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