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Statistiken zur Abweichungsstrategie für extreme Abzüge

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-11-29 16.46:33
Tags:GeschlechtskrankheitenSMA- Nein.S.D.

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Übersicht

Diese Strategie basiert auf den statistischen Merkmalen extremer Marktrückgänge. Durch die statistische Analyse von Rückzügen und die Verwendung von Standardabweichungen zur Messung von Marktvolatilitätsextremen werden Kaufpositionen eingeleitet, wenn Marktrückgänge die normalen Grenzwerte übersteigen.

Strategieprinzip

Die Strategie verwendet ein rollendes Zeitfenster, um die maximalen Preisrückgänge und ihre statistischen Merkmale zu berechnen. Zuerst berechnet sie den höchsten Preis in den letzten 50 Perioden, berechnet dann den Rückzugsprozentsatz des aktuellen Schlusskurses im Verhältnis zum höchsten Preis. Dann berechnet sie den Durchschnitt und die Standardabweichung der Rückgänge, wobei -1 Standardabweichung als Auslöserschwelle festgelegt wird. Wenn die Marktrücknahme den Durchschnitt minus ein Vielfaches von Standardabweichungen übersteigt, was auf potenzielle Überverkaufsbedingungen hinweist, wird eine Long-Position eingegeben. Positionen werden nach 35 Perioden automatisch geschlossen. Die Strategie zeichnet auch Rückzugskurven und ein, zwei und drei Standardabweichungsniveaus für die visuelle Beurteilung der Marktüberverkaufsbedingungen.

Strategische Vorteile

  1. Die Strategie basiert auf statistischen Grundsätzen mit einer soliden theoretischen Grundlage.
  2. Die Einführung von Positionen während irrationaler Marktrückgänge entspricht den Prinzipien des Value Investing.
  3. Die Festzeitschließung vermeidet fehlende Rebounds, die bei Trailing Stops auftreten könnten.
  4. Die hohe Anpassbarkeit der Parameter ermöglicht Flexibilität für verschiedene Marktumgebungen und Handelsinstrumente.
  5. Eine einfache Berechnung der Indikatoren für die Abnutzung und die Standardabweichung macht die Strategie-Logik klar und leicht verständlich und umsetzbar.

Strategische Risiken

  1. Die Märkte können kontinuierlich rückläufig sein, was zu häufigen Verlusten führt.
  2. Bei Festzeitausgängen kann ein größeres Aufwärtstrendpotenzial verfehlt werden.
  3. Die statistischen Merkmale für die Abzugsmenge können sich je nach Marktbedingungen ändern.
  4. Die Strategie berücksichtigt nicht Volumen und andere Marktinformationen.
  5. Die Standardabweichung kann in stark volatilen Märkten unzuverlässig werden.

Optimierungsrichtlinien

  1. Umfangsindikatoren für die Bestätigung von Panikniveaus auf dem Markt.
  2. Hinzufügen von Trendindikatoren, um häufige Einträge in Abwärtstrends zu vermeiden.
  3. Optimierung des Ausstiegsmechanismus durch dynamische Anpassungen der Aufbewahrungszeit auf der Grundlage der Marktleistung.
  4. Einheitliche Handelsrisiken können durch die Einrichtung von Stop-Loss-Einstellungen kontrolliert werden.
  5. Überlegen Sie, adaptive Parameter zu verwenden, um die Anpassung der Strategie an Marktveränderungen zu verbessern.

Zusammenfassung

Diese Strategie erfasst Marktüberverkaufsmöglichkeiten durch statistische Methoden, mit einer starken theoretischen Grundlage und praktischem Wert. Die Strategie Logik ist einfach und klar mit verstellbaren Parametern, geeignet als Basisstrategie für Expansion und Optimierung. Strategie Stabilität und Rentabilität können durch Hinzufügen von technischen Indikatoren und Risikokontrollmaßnahmen weiter verbessert werden. Im Live-Handel sorgfältig Parameter unter Berücksichtigung der Marktbedingungen und Handelsinstrument-Eigenschaften festlegen, während eine angemessene Risikokontrolle beibehalten wird.


/*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("Buy When There's Blood in the Streets Strategy", overlay=false, shorttitle="BloodInTheStreets")


//This strategy identifies opportunities to buy during extreme market drawdowns based on standard deviation thresholds. 
//It calculates the maximum drawdown over a user-defined lookback period, identifies extreme deviations from the mean, 
//and triggers long entries when specific conditions are met. The position is exited after a defined number of bars.


// User Inputs
lookbackPeriod = input.int(50, title="Lookback Period", minval=1, tooltip="Period to calculate the highest high for drawdown")
stdDevLength = input.int(50, title="Standard Deviation Length", minval=1, tooltip="Length of the period to calculate standard deviation")
stdDevThreshold = input.float(-1.0, title="Standard Deviation Threshold", tooltip="Trigger level for long entry based on deviations")
exitBars = input.int(35, title="Exit After (Bars)", minval=1, tooltip="Number of bars after which to exit the trade")

// Drawdown Calculation
peakHigh = ta.highest(high, lookbackPeriod)
drawdown = ((close - peakHigh) / peakHigh) * 100

// Standard Deviation Calculation
drawdownStdDev = ta.stdev(drawdown, stdDevLength)
meanDrawdown = ta.sma(drawdown, stdDevLength)

// Define Standard Deviation Levels
stdDev1 = meanDrawdown - drawdownStdDev
stdDev2 = meanDrawdown - 2 * drawdownStdDev
stdDev3 = meanDrawdown - 3 * drawdownStdDev

// Plot Drawdown and Levels
plot(drawdown, color=color.red, linewidth=2, title="Drawdown (%)")
plot(meanDrawdown, color=color.blue, linewidth=2, title="Mean Drawdown")
plot(stdDev1, color=color.green, linewidth=1, title="1st Std Dev")
plot(stdDev2, color=color.orange, linewidth=1, title="2nd Std Dev")
plot(stdDev3, color=color.purple, linewidth=1, title="3rd Std Dev")

// Entry Condition
var float entryBar = na
goLong = drawdown <= meanDrawdown + stdDevThreshold * drawdownStdDev

if (goLong and strategy.position_size == 0)
    strategy.entry("Long", strategy.long)
    entryBar := bar_index

// Exit Condition
if (strategy.position_size > 0 and not na(entryBar) and bar_index - entryBar >= exitBars)
    strategy.close("Long")


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