Dynamische Tracking-Strategie für lange und kurze Zeiträume


Erstellungsdatum: 2023-10-17 15:55:41 zuletzt geändert: 2023-10-17 15:55:41
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Dynamische Tracking-Strategie für lange und kurze Zeiträume

Überblick

Eine Multi-Hochspiel-Dynamik-Tracking-Strategie ist eine Strategie, bei der die dynamischen Mittelwerte verwendet werden, um die Preisentwicklung zu verfolgen. Sie ermittelt den aktuellen Trend durch Berechnung eines beweglichen Durchschnitts der höchsten und niedrigsten Preise in einem bestimmten Zeitraum und kombiniert mit ATR, um eine dynamische Stop-Loss-Strategie zu realisieren. Die Strategie ist hauptsächlich für Märkte mit deutlichen Trends geeignet, um langfristige Positionen zu halten, indem sie eine Trendwende in der richtigen Zeit erfasst.

Strategieprinzip

Die Strategie berechnet zunächst den Moving Average der Höchst- und Tiefstpreise innerhalb eines bestimmten Zeitraums (die Standard 200 Tage) und nimmt den Mittelpunkt der beiden als Benchmark. Dann wird die Abweichung des Preises von der Benchmark berechnet. Wenn der Preis über der Benchmark ein ATR (die Standard 10 Tage ATR um das 0,5-fache) liegt, wird er als aufwärtstrendend angesehen, wenn der Preis unter der Benchmark ein ATR liegt, wird er als abwärtstrendend angesehen.

Ein Exit-Signal wird erzeugt, wenn der Preis wieder zur Basislinie zurückkehrt. Darüber hinaus kann die dynamische Veränderung des ATR den Stop-Loss-Stop mit dem großen Trend schrittweise ausdehnen, um den übermäßigen Handel durch nicht-trendmäßige Schwankungen zu reduzieren.

Strategische Vorteile

  1. Durch dynamische Durchschnitte können wirksame Preisdaten ausgeglichen werden, um die langfristige Trendrichtung zu erkennen.
  2. ATR-Stopp ermöglicht die dynamische Beobachtung von Trends und verhindert eine Überempfindlichkeit.
  3. Es ist wichtig, dass die Investitionen in die Entwicklung von Unternehmen, die in der Lage sind, ihre Investitionen zu finanzieren, auf Zeit erfasst werden, um die Trendwende zu verhindern.
  4. Einfach zu verstehen, einfach umzusetzen

Risiken und Absicherungen

  1. In einem unruhigen Markt ist es leicht, Fehler zu begehen.
  2. Die falsche Parameter-Einstellung kann die Zeit für eine Trendwende verpassen
  3. Es könnte eine Abweichung zwischen Groß- und Einzelaktien vorliegen, wobei die hohe Leerheit der Aktienmärkte zu berücksichtigen ist

Es ist möglich, die Stop-Loss-Sensitivität zu reduzieren, indem die ATR-Parameter entsprechend angepasst werden, oder die Zeit für den Handel mit anderen Indikatoren zu filtern, um eine hohe Bestimmtheit zu erzielen. Es kann auch eine Risikoabschätzung in Verbindung mit dem Kurs der Großbörse durchgeführt werden.

Optimierung

  1. Es kann in Erwägung gezogen werden, dass nach dem Eingangssignal eine zweite Bestätigung durch andere Indikatoren wie den KDJ-Indikator durchgeführt wird.
  2. Optimierungsparameter, die mit den Fundamentaldaten der Aktien kombiniert werden können, z. B. eine angemessene Lockerung des ATR-Bereichs für Aktien mit hoher Volatilität
  3. Die Größe der ATR-Multiplikatoren kann anhand der Rückmeldung optimiert werden, um den Gewinnfaktor und die Wechselrate auszugleichen
  4. Eine dynamische Anpassung der Fluktuationsrate kann in den Stop-Loss-Stopp-Mechanismus einbezogen werden
  5. Die Parameter können automatisch durch maschinelle Lerntechnik optimiert werden.

Zusammenfassen

Die Multi-Zone-Dynamik-Tracking-Strategie ist im Allgemeinen eine einfache und praktische Trend-Tracking-Strategie. Sie bestimmt die Richtung der Tendenz anhand eines dynamischen Durchschnitts und nutzt die ATR, um eine dynamische Stop-Loss-Stopp-Strategie zu implementieren, um das Risiko effektiv zu kontrollieren. Die Strategie ist für eine Marktumgebung geeignet, in der ein Trend sichtbar ist. Durch die rechtzeitige Erfassung einer Trendwende können überschüssige langfristige Gewinne erzielt werden.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2022-10-10 00:00:00
end: 2023-10-16 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("Trend Following Long Only Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

lookback_length = input(200, type=input.integer, minval=1, title="Lookback Length")
smoother_length = input(5, type=input.integer, minval=1, title="Smoother Length")
atr_length = input(10, type=input.integer, minval=1, title="ATR Length")
atr_multiplier = input(0.5, type=input.float, minval=0.5, title="ATR Multiplier")

vola = atr(atr_length) * atr_multiplier
price = sma(close, 3)

l = ema(lowest(low, lookback_length), smoother_length)
h = ema(highest(high, lookback_length), smoother_length)
center = (h + l) * 0.5
upper = center + vola
lower = center - vola
trend = ema(price > upper ? 1 : (price < lower ? -1 : 0), 3)
c = trend < 0 ? upper : lower

pcenter = plot(center, transp=100)
pclose = plot(close, transp=100)
pc = plot(c, transp=100)

buy_signal = crossover(trend, 0.0) 
sell_signal = crossunder(trend, 0.0)

strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buy_signal)
strategy.close("Buy", when=sell_signal)

bgcolor(trend >= 0 ? color.green : color.red, transp=95)
fill(pc, pclose, color=trend >= 0 ? color.green : color.red)