Zusammengesetzte Trendfolgestrategie
ChaoZhang
Überblick
In diesem Artikel wird eine quantitative Handelsstrategie beschrieben, die eine Kombination aus mehreren Indikatoren verwendet, um Trends zu bestimmen. Die Strategie kombiniert mehrere technische Indikatoren wie die Richtung der Durchschnittslinie, neue Höhen und Tiefen und Jahreszeitenbedingungen, um die mittleren und langen Trends in den Aktienkursen zu verfolgen.
Strategieprinzip
Die Strategie basiert auf folgenden Ideen:
Die Richtung der Kursentwicklung wird anhand der Durchschnittslinie, des Neuen Hochs und Neuen Tiefs und anderer Indikatoren ermittelt.
Es ist wichtig, die langfristigen Trends in Verbindung mit der Jahreslinie zu beurteilen, um nicht von kurzfristigen Erschütterungen getäuscht zu werden.
Wenn mehrere Indikatoren gebündelt werden, können falsche Signale effektiv gefiltert werden.
Die Verwendung von Supertrend-Stop-Loss-Following ermöglicht das Sperren von Trendgewinnen.
Wenn der Preis die Durchschnittslinie überschreitet, ist eine angemessene Stop-Loss erforderlich.
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Mehrfache Indikatoren zur besseren Entscheidungsfindung.
Es ist wichtig, dass man sich nur bei klaren Trends einlässt, um unnötige Transaktionen zu vermeiden.
Der Supertrend Stop-Loss kann die Gewinne effektiv sperren und die Rücknahme verringern.
Die Gewinn- und Verlustquote kann erhöht werden, je nachdem, wie hoch der Preis ist.
Die Strategie ist klar und verständlich und lässt sich leicht optimieren.
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch folgende Risiken:
Es gibt mehrere Indikatoren, um zu beurteilen, ob eine Handelsmöglichkeit verpasst wurde.
Der Supertrend ist zu mechanisch und kann die Gewinne einschränken.
Durchschnittsbrechen können unnötige Schäden verursachen, wenn sie nicht richtig vorgenommen werden.
Der Händler muss die Auswirkungen der Parameter auf die Strategie sorgfältig beurteilen.
Zusammenfassen
Die Strategie verwendet mehrere technische Indikatoren, um Trends zu beurteilen. Wenn die Optimierung der Parameter vernünftig ist, können bessere Erträge erwartet werden. Der Händler muss sich jedoch auf die Genauigkeit der Trendbeurteilung konzentrieren und die Parameter gegebenenfalls anpassen.
/*backtest
start: 2023-08-16 00:00:00
end: 2023-09-15 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
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/
// © HeWhoMustNotBeNamed
//@version=4
strategy("AlignedMA and Cumulative HighLow Strategy V2", overlay=true, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_type = strategy.commission.percent, pyramiding = 1, commission_value = 0.01, calc_on_order_fills = true)
MAType = input(title="Moving Average Type", defval="hma", options=["ema", "sma", "hma", "rma", "vwma", "wma"])
includePartiallyAligned = input(true)
HighLowPeriod = input(22, minval=1,step=1)
LookbackPeriod = input(10, minval=1,step=1)
considerYearlyHighLow = input(false)
dirTBars = input(1)
dirRBars = input(30)
PMAType = input(title="Moving Average Type", defval="ema", options=["ema", "sma", "hma", "rma", "vwma", "wma"])
PMALength = input(10, minval=2, step=10)
shift = input(2, minval=1, step=1)
//Use 2 for ASX stocks
supertrendMult = input(3, minval=1, maxval=10, step=0.5)
supertrendLength = input(22, minval=1)
riskReward = input(2, minval=1, maxval=10, step=0.5)
tradeDirection = input(title="Trade Direction", defval=strategy.direction.all, options=[strategy.direction.all, strategy.direction.long, strategy.direction.short])
backtestYears = input(1, minval=1, step=1)
f_getMovingAverage(source, MAType, length)=>
ma = sma(source, length)
if(MAType == "ema")
ma := ema(source,length)
if(MAType == "hma")
ma := hma(source,length)
if(MAType == "rma")
ma := rma(source,length)
if(MAType == "vwma")
ma := vwma(source,length)
if(MAType == "wma")
ma := wma(source,length)
ma
f_getMaAlignment(MAType, includePartiallyAligned)=>
ma5 = f_getMovingAverage(close,MAType,5)
ma10 = f_getMovingAverage(close,MAType,10)
ma20 = f_getMovingAverage(close,MAType,20)
ma30 = f_getMovingAverage(close,MAType,30)
ma50 = f_getMovingAverage(close,MAType,50)
ma100 = f_getMovingAverage(close,MAType,100)
ma200 = f_getMovingAverage(close,MAType,200)
upwardScore = 0
upwardScore := close > ma5? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma5 > ma10? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma10 > ma20? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma20 > ma30? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma30 > ma50? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma50 > ma100? upwardScore+1:upwardScore
upwardScore := ma100 > ma200? upwardScore+1:upwardScore
upwards = close > ma5 and ma5 > ma10 and ma10 > ma20 and ma20 > ma30 and ma30 > ma50 and ma50 > ma100 and ma100 > ma200
downwards = close < ma5 and ma5 < ma10 and ma10 < ma20 and ma20 < ma30 and ma30 < ma50 and ma50 < ma100 and ma100 < ma200
upwards?1:downwards?-1:includePartiallyAligned ? (upwardScore > 5? 0.5: upwardScore < 2?-0.5:upwardScore>3?0.25:-0.25) : 0
f_getHighLowValue(HighLowPeriod)=>
currentHigh = highest(high,HighLowPeriod) == high
currentLow = lowest(low,HighLowPeriod) == low
currentHigh?1:currentLow?-1:0
f_getDirection(Series)=>
direction = Series > Series[1] ? 1 : Series < Series[1] ? -1 : 0
direction := direction == 0? nz(direction[1],0):direction
direction
f_getDirectionT(Series, tBars, rBars)=>
compH = Series > 0? Series[tBars] : Series[rBars]
compL = Series < 0? Series[tBars] : Series[rBars]
direction = Series > compH ? 1 : Series < compL ? -1 : 0
direction := direction == 0? nz(direction[1],0):direction
direction
f_getYearlyHighLowCondition(considerYearlyHighLow)=>
yhigh = security(syminfo.tickerid, '12M', high[1])
ylow = security(syminfo.tickerid, '12M', low[1])
yhighlast = yhigh[365]
ylowlast = ylow[365]
yhighllast = yhigh[2 * 365]
ylowllast = ylow[2 * 365]
yearlyTrendUp = na(yhigh)? true : na(yhighlast)? close > yhigh : na(yhighllast)? close > max(yhigh,yhighlast) : close > max(yhigh, min(yhighlast, yhighllast))
yearlyHighCondition = ( (na(yhigh) or na(yhighlast) ? true : (yhigh > yhighlast) ) and ( na(yhigh) or na(yhighllast) ? true : (yhigh > yhighllast))) or yearlyTrendUp or not considerYearlyHighLow
yearlyTrendDown = na(ylow)? true : na(ylowlast)? close < ylow : na(ylowllast)? close < min(ylow,ylowlast) : close < min(ylow, max(ylowlast, ylowllast))
yearlyLowCondition = ( (na(ylow) or na(ylowlast) ? true : (ylow < ylowlast) ) and ( na(ylow) or na(ylowllast) ? true : (ylow < ylowllast))) or yearlyTrendDown or not considerYearlyHighLow
[yearlyHighCondition,yearlyLowCondition]
f_getOpenCloseMA(MAType, length)=>
openMA = f_getMovingAverage(open, MAType, length)
closeMA = f_getMovingAverage(close, MAType, length)
direction = openMA < closeMA ? 1 : -1
[openMA, closeMA, direction]
inDateRange = true
maAlignment = f_getMaAlignment(MAType,includePartiallyAligned)
alignedMaIndex = sum(maAlignment,LookbackPeriod)
maAlignmentDirection=f_getDirectionT(alignedMaIndex,dirTBars, dirRBars)
atr = atr(22)
highLowIndex = f_getHighLowValue(HighLowPeriod)
cumulativeHighLowIndex = sum(highLowIndex,LookbackPeriod)
hlDirection = f_getDirectionT(cumulativeHighLowIndex,dirTBars,dirRBars)
[yearlyHighCondition,yearlyLowCondition] = f_getYearlyHighLowCondition(considerYearlyHighLow)
[supertrend, dir] = supertrend(supertrendMult, supertrendLength)
[esupertrend, edir] = supertrend(supertrendMult+1, supertrendLength)
movingAverage = f_getMovingAverage(close, PMAType, PMALength)
secondaryBuyFilter = movingAverage > movingAverage[shift]
secondarySellFilter = movingAverage < movingAverage[shift]
closeBuyFilter = dir == 1
closeSellFilter = dir == -1
buyFilter = (maAlignmentDirection == 1 and hlDirection == 1 and yearlyHighCondition)
sellFilter = (maAlignmentDirection == -1 and hlDirection == -1 and yearlyLowCondition)
barColor = buyFilter?color.lime:sellFilter?color.orange:color.gray
bandColor = secondaryBuyFilter ? color.green : secondarySellFilter ? color.red : color.gray
compound = strategy.position_size > 0? strategy.position_avg_price + (atr* supertrendMult * riskReward) : strategy.position_size < 0 ? strategy.position_avg_price - (atr* supertrendMult * riskReward) : na
riskFree = na(compound)?false:strategy.position_size > 0 ? supertrend > compound : strategy.position_size < 0 ? supertrend < compound : false
trailingStop = riskFree?(dir==-1?supertrend - 2*atr : supertrend + 2*atr) :supertrend
trailingStop := (strategy.position_size > 0 and trailingStop < trailingStop[1]) ? trailingStop[1] : ((strategy.position_size < 0 and trailingStop > trailingStop[1])? trailingStop[1] :trailingStop)
plot(trailingStop, title="Supertrend", color=riskFree? color.blue:dir==-1?color.green:color.red, linewidth=2)
buyEntry = buyFilter and secondaryBuyFilter and not closeBuyFilter and low > trailingStop
sellEntry = sellFilter and secondarySellFilter and not closeSellFilter and low < trailingStop
Fi1 = plot(movingAverage[shift], title="MA", color=color.red, linewidth=1, transp=50)
Fi2 = plot(movingAverage, title="Shift", color=color.green, linewidth=1, transp=50)
fill(Fi1, Fi2, title="Band Filler", color=bandColor, transp=40)
barcolor(barColor)
//plot(compound, title="Compound"mzn, color=dir==-1?color.lime:color.orange, linewidth=2)
strategy.risk.allow_entry_in(tradeDirection)
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buyEntry and inDateRange and (riskFree or strategy.position_size==0), oca_name="oca_buy")
strategy.exit("ExitBuy", "Buy", stop = trailingStop)
strategy.close("Buy", when=closeBuyFilter)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellEntry and inDateRange and (riskFree or strategy.position_size==0), oca_name="oca_sell")
strategy.exit("ExitSell", "Buy", stop = trailingStop)
strategy.close("Sell", when=closeSellFilter)