Die Kernidee dieser Strategie ist es, die Richtung des aktuellen Trends anhand der Beziehung zwischen den Höhen und den Schlusskurs der K-Linie zu bestimmen und die Ergebnisse in einer Art und Weise zu glätten. Wenn die Höhen mit mehr Schlusskursen bewertet werden, wird dies als Aufwärtstrend beurteilt, und wenn die Niedrigpunkte mit mehr Schlusskurs beurteilt werden, wird dies als Abwärtstrend beurteilt.
Diese Strategie verwendet die M-Minuten-Linie, um zu beurteilen, ob die M-Minuten-K-Linie zu einem hohen Abschluss (Schlusskurs nahe am Hoch), einem niedrigen Abschluss (Schlusskurs nahe am Tief) oder einem normalen Abschluss (Schlusskurs nahe am Mittelpunkt) gehört, je nachdem, wie die Position des Schlusskurses mit dem hohen Tief zusammenhängt.
Konkret berechnet man zunächst delt = high - close, also die Differenz zwischen dem Hochpunkt und dem Schlusskurs, und height = high - low, also die Differenz zwischen dem Hoch-und dem Tiefpunkt. Wenn delt > height *2⁄3, dann wird es als hoch geschlossen beurteilt, wenn delt < height/3, dann wird es als niedrig geschlossen beurteilt, sonst als normal.
Dann wird die Anzahl der High, Low und Ordinary K-Linien in der letzten N-Reihe ermittelt, deren Anteil berechnet und die drei Kurven Rise, Fall und Middle mit EMA ausgeglichen. Die Rise-Kurve repräsentiert den Anteil der High-K-Line, die Fall-Kurve den Anteil der Low-K-Line und die Middle-Kurve den Anteil der Normal-K-Line.
Wenn die Aufstiegskurve die Fallkurve durchbricht, bedeutet dies, dass die K-Linie mit hohem Abschluss zunimmt, was bedeutet, dass der Markt in einen Aufwärtstrend eintritt, und ein Mehrsignal ausgegeben wird. Wenn die Fallkurve die Aufstiegskurve durchbricht, bedeutet dies, dass die K-Linie mit niedrigem Abschluss zunimmt, was bedeutet, dass der Markt in einen Abwärtstrend eintritt, und ein Mehrsignal ausgegeben wird.
Diese Strategie, bei der Trends anhand von Preisbewegungen beurteilt werden, hat folgende Vorteile:
Die Grundsätze sind klar, leicht zu verstehen und zu erlernen.
Die Trendrichtung wird nicht auf Indikatoren angewiesen, sondern ausschließlich auf die Eigenschaften des Preises selbst.
Weniger konfigurierbare Parameter, hauptsächlich N- und EMA-Gleichparameter, sind leicht zu optimieren.
Es kann für alle digitalen Vermögenswerte mit einer gewissen Liquidität verwendet werden, einschließlich Aktien, Devisen, Kryptowährungen usw.
Die Rückverfolgbarkeit ist besser und die Risiken können streng kontrolliert werden.
Technische Methoden wie Trendlinien, Stützungswiderstände und andere können weiter optimiert werden.
Konfigurierbare Stop-Loss-Strategien zur Kontrolle von Einzelschäden.
Obwohl diese Strategie einige Vorteile hat, gibt es folgende Risiken:
K-Linien-Typen wechseln häufig, wenn der Markt in einem Zustand der Erschütterung ist, und können falsche Signale erzeugen.
Die falsche Einstellung der N- und EMA-Parameter kann zu verpassten Schritten oder zu vielen ungültigen Signalen führen.
Es gibt eine gewisse Verzögerung, wenn man die Richtung des Trends nur anhand der K-Linie-Typen beurteilt.
Wenn man nicht in der Lage ist, häufige Zeitrahmen wie Dreiecks- und Flaggenbilder effektiv zu filtern, besteht die Gefahr eines Rückwärtsbruchs.
Diese Strategie ist eine Trend-Tracking-Strategie und kann keine Umkehrmöglichkeiten effektiv erfassen.
Das Risiko eines Verlustes muss mit Stop-Loss-Systemen verknüpft werden, da die einzelnen Verluste möglicherweise größer sind.
Um die Risiken zu reduzieren und die Gewinnfaktoren zu erhöhen, kann diese Strategie optimiert werden:
In Kombination mit Volatilitätsindikatoren wie dem ATR wird der Parameter N und der EMA-Gleichungsparameter an die Marktvolatilität angepasst, um zu vermeiden, dass ein zu starkes Signal für einen wackligen Markt erzeugt wird.
Erhöhung der Volume-Anzeige, Filterung der falschen Durchbruch bei hohem Volumen.
In Kombination mit Trendlinien und wichtigen Unterstützungswiderstandspunkten wird die Richtung des Trends und der Durchbruch beurteilt.
Mehrfache Zeitspiele werden hinzugefügt, um ein einziges Zeitrahmenfehler zu vermeiden.
Hinzugefügt wurde ein Modul zur Erkennung der Umkehrform, um bei einem signifikanten Umkehrsignal die Positionen zeitnah zurück zu öffnen.
Optimieren Sie Ihre Stop-Loss-Strategie, indem Sie die Stop-Loss-Marge anhand der Volatilität des Marktes und Ihrer Risikopräferenzen festlegen.
Die Einführung von Tracking-Stopps und Mobile-Stopps verhindert die Rückführung von Gewinnen.
Diese Strategie basiert auf der Beurteilung der Trendrichtung der Preisbewegung, die Prinzipien sind klar, die Rückmessung ist gut und kann für den Handel mit digitalen Vermögenswerten verwendet werden. Es gibt jedoch bestimmte Einschränkungen, die mit Stop-Loss- und Optimierungsmaßnahmen zur Risikominderung verbunden sein müssen. Insgesamt bietet diese Strategie eine einfache, praktische Idee für den quantifizierten Handel, die es wert ist, gelernt zu werden.
/*backtest
start: 2023-08-20 00:00:00
end: 2023-09-19 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
strategy("trend detect", overlay=false)
lenght = input(34)
ema_smooth = input(5)
delt = high - close
height = high - low
color_plot=black
state=0
if delt > height/3*2
state := 1
color_plot := red
else
if delt > height/3
state := 2
color_plot := blue
else
state := 3
color_plot := green
//plot(state, color=color_plot, style=histogram)
percOfType(len, state_for_count) =>
num = 0
for i=1 to len
if state[i]==state_for_count
num := num+1
num/len*100
rise = ema(percOfType(lenght, 3), ema_smooth)
fall = ema(percOfType(lenght, 1), ema_smooth)
plot(rise, color = green)
plot(ema(percOfType(lenght, 2), ema_smooth), color = blue)
plot(fall, color = red)
plot(10, color=black)
plot(60, color=black)
longCondition = crossover(rise, fall)
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
shortCondition = crossunder(rise, fall)
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short)