Die Strategie basiert auf flexiblen Stop-Loss-Indikatoren, setzt Kauf- und Verkaufssignale und führt Long- und Short-Position-Operationen durch. Wenn der Indikator ein Kaufsignal zeigt, machen Sie mehr; wenn ein Verkaufssignal auftritt, machen Sie weniger. Die Strategie kombiniert auch eine Stop-Loss-Verfolgungsmechanik, um das Risiko effektiv zu kontrollieren.
Die Strategie nutzt vor allem die Elastizität der Stopp-Trend-Indikatoren, um Trendwendepunkte zu identifizieren und umgekehrte Operationen durchzuführen. Die Indikatoren verwenden die realen Rahmen-Indikatoren, um die Extreme zu identifizieren. Wenn die Preise die Extreme überschreiten, wird dies als ein außergewöhnlicher Durchbruch betrachtet, um die Möglichkeit einer Trendwende zu beurteilen.
In einem Aufwärtstrend wird als außergewöhnlicher Durchbruch beurteilt, wenn der Preis höher als der EP ist, wobei der EP als höchster Preis und der TP als niedrigerer Preis aktualisiert wird. Wenn der Preis niedriger als der TP ist, wird der Trend umgekehrt und ein Verkaufssignal erzeugt. In einem Abwärtstrend ist das Prinzip ähnlich.
Die Strategie kombiniert die Tracking-Stop-Mechanismen, die den optimalen Stop-Preis nach dem Eröffnen einer Position in Echtzeit verfolgen, um das Risiko zu kontrollieren, während die Gewinnspanne gewährleistet wird. Konkret folgt die Stop-Line den Schlusspegel nach dem Überschreiten; nach dem Leerwerden verfolgt die Stop-Line den Schlusspegel.
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Es ist nicht leicht, sich in eine Falle zu stecken, wenn man die Trendwende anhand von Indikatoren erkennt.
Es gibt eine Stop-Loss-Verfolgung, um Gewinne zu sichern und Verluste zu vermeiden.
Die Indikatorparameter sind einfach und leicht umzusetzen.
Einfach zu bedienen, mit konfigurierbaren Kauf- und Verkaufssignal-Hinweisen.
Flexible Rückmeldungszyklen zur umfassenden Bewertung der Wirksamkeit der Strategie.
Die Strategie birgt auch einige Risiken:
Der Indikator ist nachlässig und kann die optimalen Punkte für eine Trendwende übersehen.
Der Stop-Loss ist zu radikal und kann durch kurzfristige Preisschwankungen beeinträchtigt werden.
Die falsche Auswahl der Rücklaufzyklen erlaubt keine umfassende Bewertung der Wirksamkeit der Strategie.
Die Auswirkungen der Transaktionskosten auf die Erträge sind zu beachten.
Die Risiken können optimiert werden durch:
Anpassung der Parameter des Indikators zur Verringerung des Rückstands.
Optimierung der Stop-Loss-Algorithmen und Vermeidung von Schwindeln.
Wählen Sie die richtige Rücklaufphase, um die Zuverlässigkeit sicherzustellen.
Optimierung der Positionsverwaltung und Senkung der Transaktionskosten.
Die Strategie kann weiter optimiert werden:
In Kombination mit Trendindikatoren kann der Umkehrhandel vermieden werden. Indikatoren wie der MA können verwendet werden, um den Trend zu bestimmen.
Optimierung von Positionsmanagement-Algorithmen, wie z. B. Fixed Ratio Positions, Dynamic Positions usw.
Die Einführung von Volumenfiltern verhindert, dass die Lücke zu Fehltransaktionen führt.
Optimierung der Parameter, um die optimale Kombination von Parametern zu finden.
Sie können sich an einer Stop-Stop-Strategie beteiligen, um die Trendläufe rechtzeitig zu stoppen.
Optimierung der Stop-Loss-Strategie, um die Stop-Loss-Strategie zu erleichtern. Sie können Stop-Loss-Algorithmen wie Chandelier Exit ausprobieren.
Optimierung der Handelsarten, der Zeiträume usw. und Erhöhung der Anpassungsfähigkeit der Strategien.
Die Strategie wird durch die Einbindung von Algorithmen aus maschinellem Lernen anpassungsfähiger gemacht.
Die Strategie ist insgesamt einfacher und zuverlässiger, verwendet elastische Stop-Loss-Indikatoren zur Identifizierung von Wendepunkten und kann als eine kurzfristige Wende-Strategie verwendet werden, um die Risiken der Stop-Loss-Mechanismen zu kontrollieren. Es ist jedoch erforderlich, auf die Probleme wie die Verzögerung der Indikatoren und die zu radikale Stop-Loss-Strategie zu achten. Durch weitere Optimierung wird eine bessere Strategieergebnis erwartet.
This strategy is based on the Parabolic SAR indicator to generate buy and sell signals for long and short positions. It also incorporates a trailing stop loss mechanism to effectively control risks.
The core of this strategy is to identify trend reversal points using the Parabolic SAR indicator for counter-trend trading. The indicator uses the true range to detect extreme prices. When the price exceeds the extreme, it is considered a breakout and a sign of potential trend reversal. Specifically, the indicator maintains two variables: the Extreme Price (EP) and the Trigger Price (TP). The EP represents the highest/lowest price of the current trend, while the TP is derived from the EP.
In an uptrend, when the price is higher than the EP, it is considered a breakout. The EP is then updated to the highest price and the TP to the lowest price. When the price falls below the TP, a trend reversal is identified and a sell signal is generated. The same principle applies for a downtrend.
The strategy also incorporates a trailing stop loss mechanism. After opening a position, it will track the optimal stop loss price in real-time, locking in profits while controlling risks. Specifically, after long entry, the stop loss tracks the closing low; after short entry, it tracks the closing high.
The main advantages of this strategy are:
Identify trend reversal points with the indicator, avoiding being trapped in trends.
Trailing stop loss locks in profits and prevents wider losses.
Simple indicator parameters, easy to implement.
Configurable buy/sell signal alerts for convenience.
Flexible backtest period configuration for thorough evaluation.
There are also some risks to consider:
Indicator lag may miss optimal reversal points.
Aggressive stops may be stopped out by short-term fluctuations.
Improper backtest period selection cannot fully evaluate the strategy.
Transaction costs may impair profits.
Some ways to address the risks are:
Optimize parameters to reduce lag.
Improve stop loss algorithm to avoid being stopped out unnecessarily.
Select appropriate backtest periods for reliability.
Optimize position sizing to lower transaction costs.
Some ways to further optimize the strategy:
Incorporate trend indicators like MA to avoid being trapped in countertrends.
Optimize position sizing algorithms, e.g. fixed fractional, dynamic.
Add volume filter to avoid false signals from gaps.
Parameter optimization to find optimal combinations.
Implement profit taking strategies to lock in profits in trends.
Refine stop loss algorithms for smoother stops. Experiment with Chandelier Exit etc.
Optimize across products, time frames etc. to improve adaptability.
Incorporate machine learning for greater adaptability.
In summary, this is a simple and robust strategy using the Parabolic SAR to identify reversals and trailing stop loss to control risk. It can work as a short-term mean-reversion strategy. But indicator lag and oversensitive stops need to be addressed. Further optimizations can lead to improved performance.
/*backtest
start: 2023-09-10 00:00:00
end: 2023-10-10 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("PB SAR BackTest - Colorbar", overlay=false)
// Full credit to Sawcruhteez, Lucid Investment Strategies LLC, Casey Bowman and Peter Brandt.
// This is a strategy version of the Peterbolic SAR indicator created by the above-mentioned parties.
// Original version of the indicator: https://www.tradingview.com/script/6nYrH3Vm-Peterbolic-SAR/
// SAR #1
// Lucid Sar
// Branded under the name "Lucid SAR"
// as agreed to with Lucid Investment Strategies LLC on July 9, 2019
// https://lucidinvestmentstrategies.com/
// see branch "lucid"
// SAR #2
// Peterbolic Sar
// Using the name "Peterbolic SAR"
// as agreed to by Peter Brandt on October 2, 2019
// - https://twitter.com/PeterLBrandt/status/1179365590668075008
// in response to request from Sawcruhteez
// - https://twitter.com/Sawcruhteez/status/1179213105705836544
// Sawcruhteez gives credit to @CrazyGabey for coming up with the name
// - https://twitter.com/Sawcruhteez/status/1179213196583940097
// see branch "peterbolic"
// SAR #3
// Sawcruhteez Sar
// Branded under the name "Sawcruhteez SAR"
// as agreed to with Sawcruhteez on September 11, 2019
// see branch "sawcruhteez"
// Open Source on github
// https://github.com/casey-bowman/sar/blob/peterbolic/peterbolic.pine
// Created by Casey Bowman on July 4, 2019
// MIT License
// Copyright (c) 2019 Casey Bowman
// Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
// of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
// in the Software without restriction, including without limitation the rights
// to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
// copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
// furnished to do so, subject to the following conditions:
// The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
// copies or substantial portions of the Software.
// THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
// IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
// FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
// AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
// LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
// OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
// SOFTWARE.
TSR() =>
// start with uptrend
var uptrend = true
var EP = high // extreme price - high or low depending on trend
var SP = low // setup price
var TP = float(na) // trigger price
var setup = low
var trigger = float(na)
if barstate.isnew
setup := low
trigger = float(na)
extreme_candle = false
first_extreme_candle = false
setup_candle = false
trigger_candle = false
waiting_for_setup = false
waiting_for_trigger = false
var since_extreme = 0
var since_setup = 0
waiting_for_setup := not extreme_candle and not na(SP)
waiting_for_trigger := not na(TP)
if not barstate.isfirst
if barstate.isnew and extreme_candle[1]
trigger := float(na)
if barstate.isnew and setup_candle[1]
setup := float(na)
if barstate.isnew and waiting_for_trigger
since_setup := since_setup + 1
trigger := TP
if barstate.isnew and waiting_for_setup
since_extreme := since_extreme + 1
setup := SP
if uptrend
if extreme_candle
EP := high
SP := low
else
if high > EP
extreme_candle := true
EP := high
SP := low
since_extreme := 0
since_setup := 0
else
if waiting_for_setup
if barstate.isconfirmed
if close < SP
setup_candle := true
SP := float(na)
TP := low
if waiting_for_trigger
if low < TP
trigger_candle := true
extreme_candle := true
EP := low
SP := high
TP := float(na)
uptrend := false
since_extreme := 0
since_setup := 0
else
if barstate.isconfirmed and extreme_candle
TP := float(na)
trigger := float(na)
else
if extreme_candle
EP := low
SP := high
else
if low < EP
extreme_candle := true
EP := low
SP := high
since_extreme := 0
since_setup := 0
else
if waiting_for_setup
if barstate.isconfirmed
if close > SP
setup_candle := true
SP := float(na)
TP := high
if waiting_for_trigger
if high > TP
trigger_candle := true
extreme_candle := true
EP := high
SP := low
TP := float(na)
uptrend := true
since_extreme := 0
since_setup := 0
else
if barstate.isconfirmed and extreme_candle
TP := float(na)
trigger := float(na)
[trigger_candle, trigger, since_setup, setup_candle, setup, since_extreme, extreme_candle, uptrend]
[TC, T, SS, SC, S, SE, EC, up] = TSR()
// Make input options that configure backtest date range
StartMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=12)
StartDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=31)
StartYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
defval=(2019), minval=1800, maxval=2100)
EndMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=12)
EndDate = input(title="End Date", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=31)
EndYear = input(title="End Year", type=input.integer,
defval=(2020), minval=1800, maxval=2100)
// Look if the close time of the current bar falls inside the date range
inDateRange = true
buytrigger = (TC and up)
selltrigger = (TC and not up)
buysetup = (SC and not up)
sellsetup = (SC and up)
IntBuy = buytrigger ? 1 : 0
IntSB = buysetup ? 0.5 : 0
IntSell= selltrigger ? -1 : 0
IntSS = sellsetup ? -0.5 : 0
bgcolor = buytrigger ? color.green : selltrigger ? color.red : buysetup ? color.yellow : sellsetup ? color.orange : color.black
trans = buytrigger ? 20 : selltrigger ? 20 : 100
bgcolor(bgcolor, 30)
NUM = IntBuy + IntSB + IntSell + IntSS
linecolor = color.orange
plot(NUM, color=linecolor, linewidth=2)
alertcondition(NUM > 0.5, title="Buy Signal", message="Buy Alert")
alertcondition(NUM < -0.5, title="Sell Signal", message="Sell Alert")
alertcondition(NUM == 0.5, title="Buy Setup", message="Buy Setup")
alertcondition(NUM == -0.5, title="Sell Setup", message="Sell Setup")
//Switch on for strategy moves
if(inDateRange and buytrigger)
strategy.exit("SHORT", "SHORT_SL", comment="Short_Exit")
strategy.entry("LONG", strategy.long, comment="")
if(inDateRange and selltrigger)
strategy.exit("LONG", "LONG_SL", comment="Long_Exit")
strategy.entry("SHORT", strategy.short, comment="")
if (not inDateRange)
strategy.close_all()
// plotshape(SC and not up, color = color.yellow, style = shape.triangleup, location = location.belowbar, size = size.auto, transp = 0, title = "Setup to Buy")
// plotshape(TC and up, color = color.green, style = shape.triangleup, location = location.belowbar, size = size.auto, title = "Trigger to Buy")
// plotshape(SC and up, color = color.yellow, style = shape.triangledown, location = location.abovebar, size = size.auto, transp = 0, title = "Setup to Sell")
// plotshape(TC and not up, color = color.red, style = shape.triangledown, location = location.abovebar, size = size.auto, title = "Trigger to Sell")