Intelligente Tracking-Methode zum Scannen von Tiefpunkten
ChaoZhang
Überblick
Der Low-Scan-Smart-Tracker ist eine nicht-reversible Forex-Handelsstrategie. Er verwendet einen Low-Scan, um die niedrigsten Punkte zu finden und die Handelssignale in Kombination mit dem Hull Moving Average zu beurteilen, um eine hohe Gewinnrate zu erzielen.
Grundsätzliche Analyse
Die Strategie verwendet zuerst einen Low-Point-Scan, um den niedrigsten Punkt zu finden. Der Low-Point-Scan berechnet den RSI-Wert durch den Preis und die Handelsmenge und vergleicht ihn dann mit seiner WMA-Kurve, um zu beurteilen, ob der RSI-Wert unter dem WMA liegt.
Die Strategie verwendet dann den Hull Moving Average, um die Handelssignale zu beurteilen. Es berechnet den Hull MA für zwei verschiedene Perioden, wobei der kurze Hull MA über den langen Hull MA liegt und der unbedeutende Hull MA über den langen Hull MA liegt.
Schließlich wird die Strategie in Kombination mit dem Minimalpunkt-Scan und dem Signal des Hull MA ausgegeben, um die Einstiegsstrategie zu bilden, nur wenn der Minimalpunkt-Scan das Minimalpunkt-Signal gibt.
Auf diese Weise kann die Erfolgsrate des Handelssystems verbessert werden, indem die Tiefpunkte des Marktes identifiziert und die Trends verfolgt werden, um falsche Einstiegszeiten zu vermeiden.
Analyse der Stärken
Die Vorteile der Low-Point-Scan-Smart-Tracking-Methode sind vor allem:
Mit einem Low-Point-Scanner kann man die niedrigsten Punkte des Marktes genau identifizieren, um zu vermeiden, dass ein Kauf bei hohen Punkten einen Schlag verursacht.
Der Hull MA ist ein guter Trend-Tracker, der die größeren Trends in der Zwischenzeit erfasst.
In Kombination mit dem Low-Point-Scan und der Hull MA-Verifizierung kann eine große Menge von Geräuschen gefiltert und falsche Signale reduziert werden.
Mit einem schrittweisen Stop-Loss-Mechanismus kann der Gewinn maximiert und Rückwurf vermieden werden.
Die Strategie ist nicht rückläufig, wird nicht mit historischen Daten manipuliert, ist echt und zuverlässig.
Risikoanalyse
Diese Strategie birgt folgende Risiken:
Der Tiefstpunkt-Scanner kann einen Teil des Tiefstpunktes übersehen, was zu verpassten Handelsmöglichkeiten führt. Die Parameter können entsprechend angepasst werden, um den Scanbereich zu erweitern.
Es kann eine heftige Umkehrung der Situation geben, die dazu führt, dass der Stop-Loss ausgeschlagen wird. Der Stop-Loss-Bereich kann angemessen gelockert und die Größe der Position angemessen kontrolliert werden.
Die falsche Einstellung der Parameter kann dazu führen, dass zu viele oder zu wenige Handelssignale erzeugt werden. Es sollte mehrmals optimiert werden, um die optimale Kombination der Parameter zu finden.
Diese Strategie ist nur für Forex-Varianten geeignet, bei denen ein Trend zu beobachten ist, und ist nicht geeignet für den Handel in einem rückläufigen oder schwankenden Markt.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann optimiert werden durch:
Optimierung der Parameter des Tiefpunkt-Scanners, damit er die Tiefpunkte genauer erkennen kann.
Optimierung der Parameter des Hull MA, um Trends genauer zu verfolgen.
Zusätzliche Filter für andere Indikatoren, wie MACD, KDJ, etc., verbessern die Signalsicherheit.
Die Ergebnisse der Vorhersagen der Machine Learning-Modelle und die Unterstützung bei der Bestimmung von Handelssignalen.
Optimierung der Stop-Loss-Mechanismen, so dass sie sich dynamisch an die Marktschwankungen anpassen können.
Optimierung der Positionsmanagement-Strategie, so dass das System die Positionen dynamisch nach den Regeln der Geldverwaltung anpassen kann.
Zusammenfassen
Die Low-Scan-Smart-Tracking-Strategie ist eine nicht rückläufige Forex-Handelsstrategie mit hoher Gewinnrate. Sie kann die niedrigsten Punkte des Marktes genau identifizieren, bei klaren Trends eintreten und mit schrittweisen Stop-Loss-Schlüssen Gewinne erzielen. Die Strategie hat viel Optimierungsraum und kann in vielerlei Hinsicht verbessert werden, was sie zu einem leistungsstarken automatischen Handelssystem macht.
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// © theCrypster 2020
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// strategy(title = "Low Scanner Forex strategy", overlay = false, pyramiding=1,initial_capital = 1000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
leng=1
p1=close[1]
min=input(1440)
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min / timeframe.multiplier * 7 :
timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ?
60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
tf3 = input("W", type=input.resolution)
ti = change( time(tf3) ) != 0
T_c = fixnan( ti ? close : na )
vrsi = rsi(cum(change(T_c) * volume), leng)
pp=wma(vrsi,len55)
d=(vrsi[1]-pp[1])
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timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ?
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//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange
plot(zx,color=col,linewidth=1)
//
tf10 = input("W", title = "Timeframe", type = input.resolution, options = ["1", "5", "15", "30", "60","120", "240","360","720", "D", "W"])
length = input(24, title = "Period", type = input.integer)
shift = input(1, title = "Shift", type = input.integer)
hma(_src, _length)=>
wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
hma3(_src, _length)=>
p = length/2
wma(wma(close,p/3)*3 - wma(close,p/2) - wma(close,p),p)
a = security(syminfo.tickerid, tf10, hma(close, length))
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//plot(a,color=color.gray)
//plot(b,color=color.yellow)
close_price = close[0]
len = input(25)
linear_reg = linreg(close_price, len, 0)
//plot(linear_reg, color=color.blue, title="LR", linewidth=3)
buy=crossover(linear_reg, b)
sell=crossunder(linear_reg, b)
//
// Time period input
testStartYear = input(2016, "BACKTEST START YEAR", minval = 1980, maxval = 2222)
testStartMonth = input(06, "BACKTEST START MONTH", minval = 1, maxval = 12)
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testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
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testStopDay = input(31, "BACKTEST STOP DAY", minval=1, maxval=31)
testPeriodStop = timestamp(testStopYear, testStopMonth, testStopDay, 0, 0)
testPeriod = time >= testPeriodStart and time <= testPeriodStop ? true : false
l = crossover(zx,0) or buy
if l and testPeriod
strategy.entry("buy", strategy.long)
per(pcnt) =>
strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=25, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=25, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=25, minval=1)
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tp1=input(title=" Take profit1", defval=0.5, minval=0.01)
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strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp1), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp2), loss = los)
strategy.exit("x3", qty_percent = q3, profit = per(tp3), loss = los)
strategy.exit("x4", profit = per(tp4), loss = los)