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KI-gestützte Divergenz-Handelsstrategie für Volatilitätspreissysteme

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-12-27 13:51:33
Tags:VPSRSIATRWas ist los?Allein

Übersicht

Diese Strategie ist ein fortgeschrittenes Trend-Following-Handelssystem, das künstliche Intelligenz-Technologie integriert, in erster Linie die VPS (Volatility Price System) Divergenzindizes und die WOW-Trendmethodik integriert. Sie nutzt VPS, um Marktvolatilität und Trendstärke zu identifizieren und kombiniert RSI-Divergenz, um potenzielle Preisumkehrpunkte zu erkennen. Die Strategie kann präzise Eintrittssignale für sowohl lange als auch kurze Trades liefern und die Genauigkeit der Marktvorhersage verbessern, indem sowohl die Trenddynamik als auch die Divergenzanalyse genutzt werden.

Strategieprinzipien

Die Strategie basiert auf drei Kernkomponenten:

WOW-Trendindikator zur Bestätigung von Trendänderungen (von bullisch zu bärisch oder umgekehrt)
VPS-Bedingungen zur Überprüfung von Volatilität und Trendstärke
RSI-Divergenzanalyse zur Ermittlung potenzieller Umkehrpunkte

Das System berechnet zunächst dynamische Unterstützungs- und Widerstandskanäle basierend auf ATR, kombiniert mit dem VPS-Längenparameter (Standard 11) um die Marktbedingungen zu bewerten. Wenn der Preis durch Überkauf (78) oder Überverkauf (27)-Level bricht, löst das System Handelssignale aus. Darüber hinaus überwacht die Strategie die Divergenz zwischen Preis und VPS-Indikator, um die Handelsrichtung weiter zu bestätigen.

Strategische Vorteile

Multidimensionale Analyse: bietet eine umfassendere Marktperspektive durch Kombination von Trendverfolgung, Volatilität und Divergenzanalyse
Eine starke Anpassungsfähigkeit: Verwendet dynamische ATR-Kanäle, die sich automatisch an die Marktvolatilität anpassen
Umfassendes Risikomanagement: eingebaute Mechanismen zur Gewinngewinnung und zum Stop-Loss mit automatischem Positionsschließen auf der Grundlage vorgegebener Gewinnziele
Signal-Bestätigungsmechanismus: Erfordert, dass mehrere Bedingungen gleichzeitig für Handelsauslöser erfüllt werden, wodurch falsche Signale reduziert werden
Zwei-Wege-Handelsfähigkeit: Kann sowohl lange als auch kurze Handelschancen nutzen, wobei die Marktvolatilität voll ausgenutzt wird

Strategische Risiken

Marktlärm: Kann in seitlichen Umgebungen oder in Umgebungen mit geringer Volatilität falsche Signale erzeugen
Parameterempfindlichkeit: Die Strategieleistung hängt stark von den Indikatorparameter-Einstellungen ab (z. B. VPS-Länge, Überkauf-/Überverkaufswerte)
Schlupfrisiko: Es kann in kurzen Zeitrahmen (z. B. 5 Minuten) zu erheblichen Schlupfristen kommen.
Signalverzögerung: Mehrere Bestätigungsmechanismen können zu relativ verzögerten Eintrittszeiten führen
Geldmanagement: Die Festkapitalzuweisungsmethode kann unter verschiedenen Marktbedingungen unterschiedlich funktionieren

Strategieoptimierungsrichtlinien

Dynamische Parameteranpassung: Einführung adaptiver Parametermechanismen zur dynamischen Anpassung der VPS-Länge und der überkauften/überverkauften Schwellenwerte anhand der Marktbedingungen
Marktumfeldfilterung: Hinzufügen eines Marktumfelderkennungsmoduls zur Pause des Handels bei ungünstigen Marktbedingungen
Stop-Loss-Optimierung: Gestaltung flexiblerer Stop-Loss-Mechanismen auf Basis von ATR zur Verbesserung der Präzision der Risikokontrolle
Optimierung der Zeitspanne: Anpassung der Strategieparameter und Handelsregeln für verschiedene Handelssitzungen
Optimierung des Kapitalmanagements: Einführung eines dynamischen Positionsmanagements zur Anpassung der Handelsgröße an die Marktvolatilität und den Gewinn/Verluststatus

Zusammenfassung

Dies ist eine umfassende Handelsstrategie, die mehrere technische Indikatoren und analytische Methoden integriert. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz-Technologie mit traditioneller technischer Analyse kann die Strategie eine hohe Handelsgenauigkeit bieten, während die Robustheit beibehalten wird. Die Kernvorteile liegen in ihrem mehrschichtigen Signalbestätigungsmechanismus und einem umfassenden Risikomanagementsystem, während die wichtigsten Optimierungsbereiche in der dynamischen Parameteranpassung und der Anerkennung des Marktumfelds liegen. Durch kontinuierliche Optimierung und Verbesserung hat diese Strategie das Potenzial, eine stabile Leistung unter verschiedenen Marktbedingungen zu erhalten.

/*backtest
start: 2024-11-26 00:00:00
end: 2024-12-25 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("AI+VPS Vijay Prasad Strategy", overlay=true)

// --- VPS Divergence Strategy Inputs ---
vps_length = input.int(11, title="VPS Length")
vps_overbought = input.int(78, title="VPS Overbought Level")  // Overbought level for VPS
vps_oversold = input.int(27, title="VPS Oversold Level")  // Oversold level for VPS

// Calculate VPS (Relative Strength Index alternative) - here using a custom divergence condition
vps = ta.rsi(close, vps_length)

// Plot VPS on the chart
plot(vps, title="VPS", color=color.blue, linewidth=2)
hline(vps_overbought, "Overbought", color=color.red, linewidth=1)
hline(vps_oversold, "Oversold", color=color.green, linewidth=1)

// Define Buy and Sell Conditions based on Overbought/Oversold VPS
vps_buy_condition = vps < vps_oversold  // Buy signal when VPS is oversold
vps_sell_condition = vps > vps_overbought  // Sell signal when VPS is overbought

// Define Bullish and Bearish Divergence conditions
bullish_divergence = (low[1] < low[2] and vps[1] > vps[2] and low < low[1] and vps > vps[1])
bearish_divergence = (high[1] > high[2] and vps[1] < vps[2] and high > high[1] and vps < vps[1])

// Combine Buy and Sell signals: 
// Buy when VPS is oversold or Bullish Divergence occurs
vps_buy_condition_final = vps_buy_condition or bullish_divergence
// Sell when VPS is overbought or Bearish Divergence occurs
vps_sell_condition_final = vps_sell_condition or bearish_divergence

// Plot Buy and Sell Signals
plotshape(series=vps_buy_condition_final, title="VPS Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, text="BUY")
plotshape(series=vps_sell_condition_final, title="VPS Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, text="SELL")

// VPS Divergence Highlight
bgcolor(bullish_divergence ? color.new(color.green, 90) : na)  // Highlight background for Bullish Divergence
bgcolor(bearish_divergence ? color.new(color.red, 90) : na)  // Highlight background for Bearish Divergence

// Strategy: Buy and Sell with target
if vps_buy_condition_final
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if vps_sell_condition_final
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

// Capital settings for the strategy (for backtesting purposes)
capital_per_trade = input.float(1000, title="Capital per Trade (INR)", minval=1)
buy_target_inr = 1500  // Profit target for Buy in INR
sell_target_inr = 1000  // Profit target for Sell in INR

trade_value = close * (capital_per_trade / close)  // Value of one contract at current price

// Profit threshold calculation
buy_profit_target = buy_target_inr / trade_value  // Profit in price movement for Buy
sell_profit_target = sell_target_inr / trade_value  // Profit in price movement for Sell

// Exit based on profit targets
if strategy.position_size > 0
    profit_inr = (close - strategy.position_avg_price) * strategy.position_size
    if profit_inr >= buy_target_inr
        strategy.close("Buy", comment="Profit Target Reached")

if strategy.position_size < 0
    profit_inr = (strategy.position_avg_price - close) * -strategy.position_size
    if profit_inr >= sell_target_inr
        strategy.close("Sell", comment="Profit Target Reached")

// --- WoW Trends + VPS (Vijay Prasad Strategy) Logic ---
Periods = input.int(title="ATR Period", defval=10)
src = input.source(close, title="Source")
Multiplier = input.float(title="ATR Multiplier", step=0.1, defval=1.7)
changeATR = input.bool(title="Change ATR Calculation Method ?", defval=true)
showsignals = input.bool(title="Show Buy/Sell Signals ?", defval=true)

// --- ATR Calculation ---
atr2 = ta.sma(ta.tr, Periods)
atr = changeATR ? ta.atr(Periods) : atr2
up = src - (Multiplier * atr)
up1 = na(up[1]) ? up : up[1]
up := close[1] > up1 ? math.max(up, up1) : up
dn = src + (Multiplier * atr)
dn1 = na(dn[1]) ? dn : dn[1]
dn := close[1] < dn1 ? math.min(dn, dn1) : dn

// --- WoW Trends Logic ---
var trend = 1
trend := na(trend[1]) ? 1 : trend
trend := trend == -1 and close > dn1 ? 1 : trend == 1 and close < up1 ? -1 : trend

// --- VPS Logic (Vijay Prasad Strategy) ---
vpsVolatilityCondition = (high - low) > (1.5 * ta.sma(ta.tr, 20))  // VPS condition based on volatility
vpsTrendCondition = trend == 1  // VPS condition to check if trend is up
vpsSignal = vpsVolatilityCondition and vpsTrendCondition  // Combine both VPS conditions

// --- Buy/Sell Signal Logic ---
buySignal = trend == 1 and trend[1] == -1  // Signal to Buy (when trend switches to up)
sellSignal = trend == -1 and trend[1] == 1  // Signal to Sell (when trend switches to down)

// --- Combined Buy/Sell Signal Logic (WoW Trends + VPS) ---
combinedBuySignal = buySignal and vpsSignal
combinedSellSignal = sellSignal and vpsSignal

// --- Plot WoW Trends Lines using plot() ---
plot(trend == 1 ? up : na, title="Up Trend", color=color.green, linewidth=2)
plot(trend == -1 ? dn : na, title="Down Trend", color=color.red, linewidth=2)

// --- Plot VPS Signals ---
plotshape(vpsSignal and showsignals, title="VPS Signal", text="VPS", location=location.abovebar, style=shape.triangledown, size=size.small, color=color.blue, textcolor=color.white)

// --- Plot Combined Buy/Sell Signals ---
plotshape(combinedBuySignal and showsignals, title="Combined Buy Signal", text="BUY", location=location.belowbar, style=shape.labelup, size=size.small, color=color.green, textcolor=color.white)
plotshape(combinedSellSignal and showsignals, title="Combined Sell Signal", text="SELL", location=location.abovebar, style=shape.labeldown, size=size.small, color=color.red, textcolor=color.white)

// --- Strategy Entries ---
if (combinedBuySignal)
    strategy.entry("BUY", strategy.long)

if (combinedSellSignal)
    strategy.entry("SELL", strategy.short)

// --- Highlight Bars for Buy/Sell Signals ---
barcolor(combinedBuySignal ? color.green : na, offset=-1)
barcolor(combinedSellSignal ? color.red : na, offset=-1)

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