Doppelte Golden Cross Reversal-Handelsstrategie
ChaoZhang
Überblick
Die Doppel-Gold-Kreuz-Umkehr-Trading-Strategie ist eine Handelsstrategie, die eine Kombination von 123-Form-Umkehr-Strategie und einem positiven Wellenband-Indikator verwendet, um die Kombination mehrerer Handelssignale zu ermöglichen, um zuverlässigere Handelssignale zu erhalten.
Strategieprinzip
Die Strategie besteht aus zwei Unterstrategien:
- 123 Umkehrung der Form
Sein Handelssignal basiert auf dem Schlusskurs der Aktie. Es erzeugt ein Signal, wenn sich die Schlusskursbeziehung für zwei aufeinanderfolgende Tage ändert. Das heißt, wenn der Schlusskurs des Vortages höher als der der beiden vorherigen Tage ist und der Schlusskurs des Tages niedriger als der des Vortages ist, wird ein Ausfallsignal erzeugt. Wenn der Schlusskurs des Vortages niedriger als der der beiden vorherigen Tage ist und der Schlusskurs des Tages höher als der des Vortages ist, wird ein Ausfallsignal erzeugt.
- Qualitäts-Wellenband-Strategie
Die Strategie nutzt die Zufallsdistributionsmerkmale von Primzahlen, um die Bandbreite von Preisbewegungen zu bestimmen. Sie berechnet die höchsten und niedrigsten Primzahlen in der Nähe eines bestimmten Prozentsatzes und baut dann einen Kanal aus diesen beiden Primzahlen. Wenn der Preis die Kanalrand berührt, erzeugt dies ein Handelssignal.
Die Kombination dieser beiden Strategien erzeugt ein endgültiges Handelssignal, wenn die Signale der beiden übereinstimmen. Das heißt, wenn die 123 Form-Rückkehr-Strategie und die Massenband-Strategie gleichzeitig mehrere Signale erzeugen, werden endgültige Mehrfachsignale erzeugt. Wenn die Signale der beiden nicht übereinstimmen, wird kein Handel getätigt.
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
- Mehrfache Signalverschmelzung und bessere Gewinnchancen
Durch die Kombination von zwei verschiedenen Arten von Strategie-Signalen kann die Zuverlässigkeit der Signale überprüft werden, um Handelschancen mit hoher Gewinnwahrscheinlichkeit auszuwählen.
- 123 Umkehrungen mit höherer Gewinnrate
Die 123-Form-Umkehr gehört zu den klassischen Umkehr-Handelsstrategien, die die Umkehrchancen von kurzfristigen Überkauf-Überverkaufsprozessen erfassen und eine hohe Erfolgsquote für den Real-Stock-Handel aufweisen.
- Qualitätsband nutzt die Preisregulierung
Die positiven Wellenbänder nutzen die einzigartige Zufälligkeit von positiven Zahlen, um die Bandbreite der Preisschwankungen zu beurteilen und die Objektivität der Handelssignale zu erhöhen, um die Einflussnahme subjektiver Faktoren zu vermeiden.
- Strategie ist neu und nicht leicht zu spekulieren
Die Strategie verwendet mehrere Indikatoren für den Handel und ist innovativ, da sie nicht so leicht von anderen Bilanzierungsstrategien profitiert.
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch folgende Risiken:
- Die Gefahr des Rückschritts
123 Formenumkehrungen gehören zu den Umkehrhandelsstrategien, bei denen ein falscher Umkehrschlag zu einem Umkehrschlagversagen und somit zu Verlusten führt.
- Gefahr der Ausfallwirkung von quantitativen Wellen
Das Massenband ist von bestimmten Parameter-Einstellungen abhängig, und wenn die Parameter nicht richtig eingestellt werden, führt dies zu einem Ausfall des Massenbandes, das keine leitende Rolle spielt.
- Mehrfachsignale erhöhen die Handelsfrequenz
Die Strategie kombiniert zwei Signalquellen, die eine höhere Handelsfrequenz als die Strategie mit einer einzigen Signalquelle aufweisen, und kann Gewinne erodieren, wenn die Handelskosten nicht gut kontrolliert werden.
- Parameter sind schwieriger zu optimieren
Da beide Strategien gleichzeitig kombiniert werden, ist es schwieriger, die optimale Kombination von Parametern zu finden, um die optimale Wirkung zu erzielen.
Optimierungsvorschläge
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Ein Stop-Loss-Strategie, um einzelne Verluste zu kontrollieren.
Optimierung der Parameter des Qualitäts-Wellenbandes, so dass es so gut wie möglich den aktuellen Marktbedingungen entspricht.
Die Frequenz der Transaktionen wird kontrolliert, um den Verlust von Transaktionsgebühren durch eine zu hohe Frequenz zu verhindern.
Die automatische Optimierung von Parametern für Strategien mit Hilfe von Machine Learning-Algorithmen.
Die zusätzlichen Hilfsentscheidungskennzahlen, wie z. B. die Preis-Leistungs-Kennzahlen, verbessern die Genauigkeit der Signale weiter.
Zusammenfassen
Die Doppel-Gold-Kreuz-Umkehr-Trading-Strategie verwendet mehrere technische Indikatoren, um durch die Verifizierung und Filterung mehrerer Signale einige Noise-Tradings zu filtern und so eine höhere Wahrscheinlichkeit zu erhalten. Die Strategie birgt jedoch auch ein gewisses Maß an Risiko und muss entsprechend optimiert werden, um das Risiko zu kontrollieren und die Wirksamkeit der Strategie zu verstärken. Wenn das Risiko kontrolliert wird, kann die Strategie zu einer stabileren und zuverlässigeren quantitativen Handelsstrategie werden.
/*backtest
start: 2023-10-01 00:00:00
end: 2023-10-31 23:59:59
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 23/04/2021
// 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
// Determining market trends has become a science even though a high number
// or people still believe it’s a gambling game. Mathematicians, technicians,
// brokers and investors have worked together in developing quite several
// indicators to help them better understand and forecast market movements.
// The Prime Number Bands indicator was developed by Modulus Financial Engineering
// Inc. This indicator is charted by indentifying the highest and lowest prime number
// in the neighborhood and plotting the two series as a band.
//
// 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
PrimeNumberUpBand(price, percent) =>
res = 0.0
res1 = 0.0
for j = price to price + (price * percent / 100)
res1 := j
for i = 2 to sqrt(price)
res1 := iff(j % i == 0 , 0, j)
if res1 == 0
break
if res1 > 0
break
res := iff(res1 == 0, res[1], res1)
res
PrimeNumberDnBand(price, percent) =>
res = 0.0
res2 = 0.0
for j = price to price - (price * percent / 100)
res2 := j
for i = 2 to sqrt(price)
res2 := iff(j % i == 0 , 0, j)
if res2 == 0
break
if res2 > 0
break
res := iff(res2 == 0, res[1], res2)
res
PNB(percent, Length,srcUp,srcDn) =>
pos = 0.0
xPNUB = PrimeNumberUpBand(srcUp, percent)
xPNDB = PrimeNumberDnBand(srcDn, percent)
xHighestPNUB = highest(xPNUB, Length)
xLowestPNUB = lowest(xPNDB, Length)
pos:= iff(close > xHighestPNUB[1], 1,
iff(close < xLowestPNUB[1], -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Prime Number Bands", shorttitle="Combo", overlay = true)
line1 = input(true, "---- 123 Reversal ----")
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
line2 = input(true, "---- Prime Number Bands ----")
percent = input(5, minval=0.01, step = 0.01, title="Tolerance Percentage")
Length_PNB = input(5, minval=1)
srcUp = input(title="Source Up Band", type=input.source, defval=high)
srcDn = input(title="Source Down Band", type=input.source, defval=low)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posPNB = PNB(percent, Length_PNB,srcUp,srcDn)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posPNB == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posPNB == -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 )