1-3-1 Strategie zur Umkehrung der rot-grünen Kerzen

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-10-27 16:00:41
Tags:

Übersicht

Die 1-3-1 rot-grüne Kerzenumkehrstrategie ist eine Strategie, die Kauf- und Verkaufssignale basierend auf Kerzenmustern generiert.

Grundsätze

Die Kernlogik dieser Strategie lautet:

Überprüfen Sie, ob die aktuelle Kerze eine rote Kerze ist, d.h. der Schlusskurs ist niedriger als der Öffnungspreis
Überprüfen Sie, ob die vorherigen 3 Kerzen sind grüne Kerzen, d.h. Schließpreis ist höher als der offene Preis
Überprüfen Sie, ob der Schlusskurs der letzten grünen Kerze höher ist als der der beiden vorherigen grünen Kerzen.
Wenn die oben genannten Bedingungen erfüllt sind, gehen Sie lang am Ende der roten Kerze
Stop-Loss zum niedrigsten Preis der roten Kerze setzen
Einzug von Gewinn zum Einstiegspreis zuzüglich der Entfernung vom Einstieg bis zum Stop-Loss

Mit dieser Strategie können wir kaufen, wenn die rote Kerze umgekehrt ist, weil der anschließende Trend wahrscheinlich nach oben sein wird.

Analyse der Vorteile

Die Strategie der rot-grünen Umkehrung 1-3-1 weist folgende Vorteile auf:

Einfache und klare Logik, leicht zu verstehen und umzusetzen
Nutzt Kerzenmusterfunktionen, ohne sich auf Indikatoren zu verlassen, um Überoptimierungsprobleme zu vermeiden
Es gibt klare Ein- und Ausstiegsregeln für objektive Ausführung
Sätze für Stop-Loss und Take-Profit zur Kontrolle des Risikos/Ertrags jedes Handels
Gute Rücktestergebnisse, die sich wahrscheinlich gut auf den Live-Handel auswirken

Risikoanalyse

Einige Risiken für diese Strategie:

Kerzenmuster können zukünftige Bewegungen nicht perfekt vorhersagen, einige Unsicherheit besteht
Nur ein Eintrag, kann aufgrund von Bestandsspezifiken eine niedrigere Gewinnrate haben.
Keine Berücksichtigung der Marktentwicklung, Risikobereitschaft bei anhaltendem Abwärtstrend
Nicht berücksichtigt für Handelskosten und Verschiebungen, die tatsächliche Performance kann schlechter sein

Lösungen:

Überlegen Sie eine Kombination mit MA usw., um Signale zu filtern und die Erfolgsquote zu verbessern
Anpassung der Positionsgröße, Skalierung in mehreren Einträgen
Dynamische Anpassung des Stop-Loss anhand von Marktbedingungen oder Pause-Handel
Verschiedene Stop-Loss-/Take-Profit-Verhältnisse testen
Testen der tatsächlichen Leistung einschließlich der Handelskosten

Optimierungsrichtlinien

Einige Möglichkeiten, wie diese Strategie optimiert werden kann:

Marktindexfilterung - Filtersignale basierend auf kurz-/mittelfristigen Markttrends, Long bei Aufwärtstrend und Stop bei Abwärtstrend
Volumenbestätigung - nur lang gehen, wenn grüne Kerzenvolumen steigen
Optimierung der Stop-Loss-/Take-Profit-Verhältnisse - Versuche unterschiedlicher Verhältnisse, um optimale Parameter zu finden
Optimierung der Positionsgröße - Skalierung über mehrere Einträge hinweg zur Verringerung des Einzelhandelsrisikos
Mehr Filter hinzufügen - z. B. MA, Volatilität usw. um eine hohe Wahrscheinlichkeit des Eintrags zu gewährleisten
Maschinelles Lernen auf Big Data - Sammeln von vielen historischen Daten und Trainieren von optimalen Parameterschwellen über ML

Schlussfolgerung

Die 1-3-1 rot-grüne Umkehrstrategie ist insgesamt eine einfache und praktische kurzfristige Handelsstrategie. Sie hat klare Ein- und Ausstiegsregeln und gute Backtestergebnisse. Mit einigen Optimierungsmaßnahmen kann sie zu einer zuverlässigen Quant-Handelsstrategie werden. Das Risikomanagement ist auch wichtig, um das Kapital richtig zu verwalten.

/*backtest
start: 2023-09-26 00:00:00
end: 2023-10-26 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//by Genma01
strategy("Stratégie tradosaure 1 Bougie Rouge suivi de 3 Bougies Vertes", overlay=true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity,  default_qty_value = 100)

// Définir les paramètres
var float stopLossPrice = na
var float takeProfitPrice = na
var float stopLossPriceD = na
var float takeProfitPriceD = na

// Vérifier les conditions
redCandle = close[3] < open[3] and low[3] < low[2] and low[3] < low[1] and low[3] < low[0]
greenCandles = close > open and close[1] > open[1] and close[2] > open[2]
higherClose = close > close[1] and close[1] > close[2]

// Calcul du stop-loss
if (redCandle and greenCandles and higherClose) and strategy.position_size == 0
    stopLossPrice := low[3]

// Calcul du take-profit
if (not na(stopLossPrice))  and strategy.position_size == 0
    takeProfitPrice := close + (close - stopLossPrice)

// Entrée en position long
if (redCandle and greenCandles and higherClose)  and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Sortie de la position
if (not na(stopLossPrice))  and strategy.position_size > 0
    strategy.exit("Take Profit/Stop Loss", stop=stopLossPrice, limit=takeProfitPrice)

if strategy.position_size == 0
    stopLossPriceD := na
    takeProfitPriceD := na
else
    stopLossPriceD := stopLossPrice
    takeProfitPriceD := takeProfitPrice


// Tracer le stop-loss et le take-profit sur le graphique
plotshape(series=redCandle and greenCandles and higherClose and strategy.position_size == 0, title="Conditions Remplies", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)
plotshape(series=redCandle and greenCandles and higherClose and strategy.position_size == 0, title="Conditions Remplies", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.triangleup, size=size.small)


// Afficher les prix du stop-loss et du take-profit
plot(stopLossPriceD, color=color.red, title="Stop Loss Price", linewidth=2, style = plot.style_linebr)
plot(takeProfitPriceD, color=color.green, title="Take Profit Price", linewidth=2, style = plot.style_linebr)

Mehr