Kombination aus quantitativer Umkehr- und Volumenstrategie


Erstellungsdatum: 2023-09-21 21:07:09 zuletzt geändert: 2023-09-21 21:07:09
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Überblick

Diese Strategie ist eine Kombination aus zwei quantitativen Handelsstrategien, die darauf abzielen, genauere und zuverlässigere Handelssignale zu erzeugen. Die erste Strategie basiert auf Preisumkehr und die zweite auf der Analyse des Umsatzes. Die Kombination von Signalen erhöht die Gewinnwahrscheinlichkeit.

Strategieprinzip

Die Strategie besteht aus zwei Teilen:

  1. Umkehrung

Verwenden Sie die STO-Anzeige, um die Umkehrsignale zu beurteilen. Wenn der Schlusskurs an zwei Tagen steigt und die STO-Lowline unter 50 liegt, machen Sie einen Plus; wenn der Schlusskurs an zwei Tagen fällt und die STO-Schnelllinie über 50 liegt, machen Sie einen Minus.

  1. Strategie für den Umsatz

Berechnen Sie die Preis-Leistungs-Verhältnisse innerhalb eines bestimmten Zeitraums, beurteilen Sie die Hohlraumrichtung und führen Sie eine lineare Glattebehandlung durch.

Die Strategie besteht aus zwei Teilen: Mehr ist mehr, weniger ist weniger.

Kombinationssignale können die Signalqualität verbessern, wobei die Wahrscheinlichkeit, dass ein falsches Signal auftritt, durch jede dieser Strategien erheblich reduziert wird.

Strategische Vorteile

  • Kombination von zwei unabhängigen Strategien zur Verbesserung der Signalgenauigkeit
  • Umkehrstrategien erfassen Chancen, Umsatzstrategien bestimmen die Zukunft
  • Zwei verschiedene Arten von Strategien, die sich gegenseitig verifizieren und Fehlsignale reduzieren
  • Die Kombination ist einfach, unkompliziert und leicht umzusetzen.
  • Parameter für jede Strategie, die unabhängig optimiert werden können

Strategisches Risiko

  • Die Umkehrstrategie ist leicht zu erwischen und erfordert einen strengen Ausstieg.
  • Die Analyse der Lieferungen könnte zurückbleiben.
  • Nur auf Basis von quantitativen Kennzahlen, mit Hilfe von technischen Analysen
  • Längere Datenreihen trained1 zur Berechnung der Mittellinie
  • Die Parameter für verschiedene Sorten sind nicht unbedingt universell und müssen einzeln optimiert werden.

Das Risiko kann durch folgende Maßnahmen verringert werden:

  • Optimierung der STO-Parameter und Verbesserung der Rückwärtserkennung
  • Durchschnittsergebnis in Verbindung mit anderen Kennzahlen bestätigt
  • Optimierung der Parameter für die Durchschnittslinie
  • Gestaltungsbeurteilung durch Grafiktechnik
  • Testparameter je nach Sorte

Optimierungsrichtung

Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:

  1. Die besten Parameter zum Testen des STO-Wertes

Anpassung von K-Werte, D-Werte und anderen Parametern zur optimalen Kombination

  1. Zweite Überprüfung des Durchbruchs

Zusätzliche Beurteilung von Indikatoren wie MACD, BOLL

  1. Optimierung der Parameter für die Durchschnittslinie

Tests mit unterschiedlichen Periodenparametern ergeben ein stabileres Urteil

  1. Einführung von Graphik auf Basis von Kombinationssignalen

Das ist ein Beispiel, wenn man aus der Form kommt und wieder rein kommt.

  1. Kombinationen der Testparameter je nach Sorte

Verschiedene Sorten haben unterschiedliche Parameter und müssen getrennt getestet werden

Zusammenfassen

Diese Strategie kann die Qualität und Genauigkeit des Signals durch die Kombination von zwei verschiedenen Arten von Strategien wie Umkehrung und Umschlag verbessern. Es ist jedoch auch erforderlich, auf die Optimierung der Parameter und die Unterstützung technischer Indikatoren zu achten, um die Effektivität der Strategie zu verbessern.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-09-13 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 21/10/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This is another version of FVE indicator that we have posted earlier 
// in this forum.
// This version has an important enhancement to the previous one that`s 
// especially useful with intraday minute charts.
// Due to the volatility had not been taken into account to avoid the extra 
// complication in the formula, the previous formula has some drawbacks:
// The main drawback is that the constant cutoff coefficient will overestimate 
// price changes in minute charts and underestimate corresponding changes in 
// weekly or monthly charts.
// And now the indicator uses adaptive cutoff coefficient which will adjust to 
// all time frames automatically.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos


FVI(Samples,Perma,Cintra,Cinter) =>
    pos = 0
    xhl2 = hl2
    xhlc3 = hlc3
    xClose = close
    xIntra = log(high) - log(low)
    xInter = log(xhlc3) - log(xhlc3[1])
    xStDevIntra = stdev(sma(xIntra, Samples) , Samples)
    xStDevInter = stdev(sma(xInter, Samples) , Samples)
    xVolume = volume
    TP = xhlc3
    TP1 = xhlc3[1]
    Intra = xIntra
    Vintra = xStDevIntra
    Inter = xInter
    Vinter = xStDevInter
    CutOff = Cintra * Vintra + Cinter * Vinter
    MF = xClose - xhl2 + TP - TP1
    FveFactor =  iff(MF > CutOff * xClose, 1, 
                  iff(MF < -1 * CutOff * xClose, -1,  0))
    xVolumePlusMinus = xVolume * FveFactor
    Fvesum = sum(xVolumePlusMinus, Samples)
    VolSum = sum(xVolume, Samples)
    xFVE = (Fvesum / VolSum) * 100
    xEMAFVE = ema(xFVE, Perma)
    pos :=iff(xFVE > xEMAFVE, 1,
    	   iff(xFVE < xEMAFVE, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Volatility Finite Volume Elements", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
Samples = input(22, minval=1)
Perma = input(40, minval=1)
Cintra = input(0.1)
Cinter = input(0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posFVI = FVI(Samples,Perma,Cintra,Cinter)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posFVI == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posFVI == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )