Strategie für große Höhen und Tiefen
ChaoZhang
Überblick
Die Big Bang-Strategie ist eine Strategie, bei der der Einstieg durch die Erfassung von gigantischen Sonneneinstrahlen erfolgt. Wenn eine riesige Menge von Sonneneinstrahlen entdeckt wird, wird eine Lücke gemacht, wenn eine riesige Menge von Sonneneinstrahlen entdeckt wird, wird eine Zunahme vorgenommen.
Strategieprinzip
Die Kernlogik der Strategie lautet:
Berechnen Sie die Gesamtfluktuationsspanne der aktuellen K-Linie (Hochpunkt - Tiefpunkt) und die Größe der Entität (Schlusskurs ist positiver als der Eröffnungskurs und negativ als der Schlusskurs)
Berechnung der Durchschnittswerte für die Fluktuation in der Vergangenheit in N-K-Linien
Beurteilen Sie, ob die aktuelle K-Linie erfüllt ist: Schwankungsbereich> = x-Multiplikator der durchschnittlichen Schwankungsbreite und Größe des Objekts> = Schwankungsbereich x kleinste reelle Systemzahl
Wenn die oben genannten Bedingungen erfüllt sind, wird das Signal ausgelöst: Sonnenlicht ist leer, Sonnenlicht ist mehr
Optionale Aktivierung des Stop-Loss-Stopps: Stop-Loss ist der niedrigste Punkt der Signalmasse plus ein mehrfaches Schwankungsgewicht des Stop-Loss-Koeffizienten; Stop-Loss ist ein einfaches Schwankungsgewicht des Stopps
Filterung der Leitungsstränge nach der Einschätzung der Einheit, um sicherzustellen, dass sie ausreichend stark sind. Durch die dynamische Berechnung der durchschnittlichen Schwankungsbreite, um zu vermeiden, dass die festen Schwankungen nicht an Marktveränderungen angepasst werden können. Die Stop-Loss-Stoppschaltung hat eine angemessene Rücknahmerate, die durch den Koeffizienten angepasst werden kann.
Strategische Vorteile
Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass sie hochwertige Trendwende-Signale erfasst, was hauptsächlich auf zwei Urteilen beruht:
Eine große Anzahl von Sonnen- und Sonneneinstrahlung zeigt, dass sich der Trend bereits in der Anfangsphase stark entwickelt hat, so dass es wahrscheinlich ein struktureller Wendepunkt für den gesamten Trend ist.
Durch die dynamische Berechnung der durchschnittlichen Schwankungsbreite wird sichergestellt, dass außergewöhnliche Schwankungen, die über die normalen Werte hinausgehen, erfasst werden, wodurch eine normale Rückschaltung des Verhaltens gefiltert wird
Darüber hinaus ist die Stop-Loss-Stopp-Einstellung sehr vernünftig, um die Einzelstop-Verluste effektiv zu kontrollieren, während die Stop-Loss-Rendite bei 1 liegt und nicht zu viel nach dem Stopp-Stopp gejagt wird.
Insgesamt ist die Strategie erfolgreich, um qualitativ hochwertige strukturelle Wendepunkte zu finden, um effiziente Operationen zu ermöglichen. Dies ist sehr geeignet für Trend-Tracking-Händler, die es vermeiden können, in der Zwischenphase eingeklemmt zu werden.
Strategisches Risiko
Die Hauptrisiken dieser Strategie liegen in zwei Bereichen:
Der Sturz des Hauptsatzes könnte ein Signal zum Stillstand des Haares sein, das unwirksam ist.
Die Stop-Loss-Einstellungen sind zu locker, um die Verluste effektiv zu kontrollieren.
Für das erste Risiko kann die Fehlentscheidungsrate durch die Erhöhung der Mindestwellenbreite und der Größe der Einheit gefiltert werden, aber auch einige Gelegenheiten werden verpasst. Es ist notwendig, einen Ausgleichspunkt zu finden, der auf den Rückmeldungen basiert.
Das zweite Risiko kann optimiert werden, indem der Stop-Loss-Faktor angepasst wird, um den Stop-Loss näher an die Unterstützung zu bringen, aber nicht zu eng. Es sollte auch berücksichtigt werden, die Stop-Loss-Rendite zu erhöhen, um die durch den Stop-Loss verursachten Verluste zu kompensieren.
Richtung der Strategieoptimierung
Die Strategie kann noch weiter optimiert werden:
Mehr Beurteilung der Trends und Vermeidung von Rückwärtsoperationen
Optimierung der Parameter-Einstellungen, um die beste Parameterkombination zu finden
Erhöhung der Transfertfilterung, um sicherzustellen, dass die Transfertmenge der Da- und der Y-Zonen hoch genug ist
Erwägen Sie, weitere Filterbedingungen wie Plattform, Brinband usw. hinzuzufügen, um die Wahrscheinlichkeit von Fehleinschätzungen zu verringern.
Testen der Parameter für verschiedene Sorten und Optimierung der Parameter
Hinzufügung von Stop-Loss-Tracking, so dass Stop-Loss dynamisch an die Preisentwicklung angepasst werden kann
Erwägen Sie die Aufnahme einer Wiedereintrittsmöglichkeit, d.h. eine Wiedereintrittsmöglichkeit nach dem ersten Verlust.
Durch die Optimierung der oben genannten Punkte kann die Strategie effektiver gemacht werden, wodurch die Gewinnwahrscheinlichkeit wirklich erhöht wird. Es ist notwendig, die optimalen Parameter ausreichend zu überprüfen und zu optimieren.
Zusammenfassen
Die Big Bang-Strategie erzielt einen effizienten Gewinn durch die Erfassung einer riesigen Menge von Sonnen- und Sonneneinstrahlung und verfügt über eine Stop-Loss-Setup. Sie hat es geschafft, hochwertige strukturelle Umkehrmöglichkeiten zu lokalisieren und kann sehr wertvolle Informationen für Trendhändler liefern. Durch die Optimierung von Parametern und Regeln kann die Strategie zu einem sehr praktischen Hilfsmittel für die Entscheidungsfindung werden.
/*backtest
start: 2023-10-06 00:00:00
end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © tweakerID
// This strategy detects and uses big bars to enter a position. When the Big Bar
// is bearish (red candle) the position will be long and viceversa
// for short positions. The stop loss (optional) is placed on the low of the
// candle used to trigger the position and user inputs allow you to modify the
// size of the SL. Take profit is placed on a reward ratio of 1. User can also modify
// the size of the bar body used to determine if we have a real Big Bar and
// filter out Doji bars. Big Bars are determined relative to the previous X period size,
// which can also be modified, as well as the required size of the Big Bar relative to this period average.
//@version=4
strategy("Big Bar Strategy", overlay=false)
direction = input(0, title = "Direction (Long=1, Both=0, Short=-1 ", type=input.integer, minval=-1, maxval=1)
strategy.risk.allow_entry_in(direction == 0 ? strategy.direction.all : (direction < 0 ? strategy.direction.short : strategy.direction.long))
//Inputs
barsizemult=input(1, step=.1, title="SL Mult")
TPbarsizemult=input(1, step=.1, title="TP Mult")
barsizeThreshold=input(.5, step=.1, minval=.5, maxval=.9, title="Bar Body Size")
period=input(10)
mult=input(2, step=.2, title="Big Size Avg Mult to determine Big Bar")
i_reverse=input(false, title="Reverse Trades")
SLon=input(false, title="Use SL / TP")
//Calculations
barsize=high-low
barbodysize=close>open?(open-close)*-1:(open-close)
barsizeavg=sum(barsize, period)/period
bigbar=barsize >= barsizeavg*mult and barbodysize>barsize*barsizeThreshold
//Entry Logic
longCondition = close < open and bigbar //and strategy.position_size==0
shortCondition = close > open and bigbar //and strategy.position_size==0
//SL & TP Calculations
longTP=strategy.position_avg_price + (valuewhen(longCondition,barsize,0)*TPbarsizemult)
longSL=strategy.position_avg_price - (valuewhen(longCondition,barsize,0)*barsizemult)
shortTP=strategy.position_avg_price - (valuewhen(shortCondition,barsize,0)*TPbarsizemult)
shortSL=strategy.position_avg_price + (valuewhen(shortCondition,barsize,0)*barsizemult)
TP=strategy.position_size>0?longTP:shortTP
SL=strategy.position_size>0?longSL:shortSL
//Entries
if (longCondition)
strategy.entry("long", long=not i_reverse?true:false)
alert("Big Bar")
if (shortCondition)
strategy.entry("short", long=not i_reverse?false:true)
alert("Big Bar")
if SLon
strategy.exit("SL & TP", "long", stop=SL, limit=TP)
strategy.exit("SL & TP", "short", stop=SL, limit=TP)
// Plots
barcolor(bigbar ? color.white : na)
plot(barsizeavg, transp=100, title="Barsize Avg")
plot(barsize, transp=100, title="Bar Size")
plot(barbodysize, transp=100, title="Bar Body Size")
plot(SLon?TP:na, color=color.green, style=plot.style_cross, title="TP")
plot(SLon?SL:na, color=color.red, style=plot.style_cross, title="SL")
plotshape(longCondition ? 1 : na, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, color=color.green, title="Bullish Setup")
plotshape(shortCondition ? 1 : na, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, color=color.red, title="Bearish Setup")