Multi-Indikator-Volatilitätsband-Handelsstrategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie nutzt mehrere technische Indikatoren, wie beispielsweise Bandbreiten, relativ starke Indikatoren und Moving Averages, um Kauf- und Verkaufsentscheidungen zu treffen. Die Strategie zeichnet zuerst die traditionellen Bandbreiten auf dem Diagramm, wobei die zwei verschiedenen Standardabweichungen in zwei Farben dargestellt werden. Die Strategie entscheidet dann, ob die Bandbreite durchbrochen wurde, um eine Position zu eröffnen.
Strategieprinzip
Zunächst wird ein 34-periodischer Band mit einer mittleren Bahn, einer oberen und einer unteren Bahn mit einer Standarddifferenz und zwei Standarddifferenzen auf dem Diagramm dargestellt.
Wenn der Schlusskurs auf die Bahn geht, wird ein Mehrkopfgeschäft eröffnet. Wenn der Schlusskurs unterhalb der Bahn geht, wird ein Leerkopfgeschäft eröffnet.
Bei mehrköpfigen Positionen ist die Position frei, wenn der Schlusskurs unterhalb der mittleren Bahn liegt. Bei leeren Positionen ist die Position frei, wenn der Schlusskurs über der mittleren Bahn liegt.
Die Strategie führte auch die RSI-Anzeige ein, die als zusätzliche Bestätigung für die Eröffnung von Positionen mit mehreren Köpfen gilt, wenn der RSI über 70 liegt, und als zusätzliche Bestätigung für die Eröffnung von Positionen mit leeren Köpfen, wenn der RSI unter 30 liegt.
Wenn der RSI 50 überschreitet, ist die Position leer. Wenn der RSI 50 überschreitet, ist die Position leer.
Die Strategie führte auch MACD-Indikatoren ein, die als zusätzliche Bestätigung für mehrköpfige Positionen bei MACD-Goldfork und als zusätzliche Bestätigung für leere Positionen bei MACD-Deadfork dienen.
Bei MACD-Dot-Fork ist die Position frei. Bei MACD-Gold-Fork ist die Position frei.
Zusammengefasst werden die drei Indikatoren der Schwankungsbandbreite, des RSI und des MACD als Voraussetzung für die Eröffnung einer Position. Die Plateau-Bedingung berücksichtigt auch die drei Indikatoren, wodurch die Wahrscheinlichkeit eines falschen Signals verringert wird.
Analyse der Stärken
Die Verwendung von mehreren Indikatoren Filter-Signal, kann wirksam verhindern, dass falsche Geschäfte. Die Schwankung bringt Preis-Break-Signal, RSI-Filter überkaufen überverkaufen Phänomen, MACD-Filter Trendänderungen, die drei gemeinsam bestätigen Sie die Signale, kann die Gewinnwahrscheinlichkeit erheblich erhöhen.
Die Strategie setzt auch eine unterschiedliche Logik für die Eröffnung und Bewahrung von Positionen ein, die das Risiko einer Position streng kontrolliert. Die mittlere Spur, die mittlere Achse 50 des RSI und die Goldfork-Dead-Fork des MACD wurden als Plateau-Bedingungen eingeführt, die schnell zum Verlust führen und die Einzelschäden reduzieren.
Die Strategie, die die Vorteile mehrerer Indikatoren kombiniert, kann die Gewinn- und Gewinnrate erheblich erhöhen und die maximale Rücknahme verringern, verglichen mit einer Einzelimitator-Strategie. Die Filterung von mehreren Indikator-Kombinationen kann die Wahrscheinlichkeit von falschen Geschäften verringern, und ein strenger Stop-Loss-Mechanismus kann die Auswirkungen jedes verlustreichen Handels kontrollieren.
Insgesamt eignet sich die Strategie sehr gut für den Handel mit mittleren und langen Trends, da sie sowohl die wichtigsten Trends des Marktes erfasst als auch die Indikatordetails nutzt, um zu vermeiden, dass sie abgehängt wird. Die Multi-Indikator-Risk-Control-Mechanismen ermöglichen auch die sichere Nutzung von höherer Hebelwirkung.
Risikoanalyse
Die Risiken dieser Strategie sind:
Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Indikator ein falsches Signal sendet. Obwohl die Kombination mehrerer Indikatoren das Fehlsignal reduzieren kann, ist es nicht möglich, das Fehlsignal vollständig zu beseitigen. Die Indikatorparameter müssen optimiert werden, um die Falschsignalrate zu senken.
Einseitige Trends können nicht gewinnbringend sein. Bei Trendschwankungen können Stop-Losses ausgelöst werden, die nicht nachhaltig gewinnbringend sind. Die Stop-Loss-Standards können angemessen gelockert und die Haltedauer verlängert werden.
Einige Indikatoren sind nachlässig und verpassen möglicherweise die optimale Zeit, um eine Position zu eröffnen. Sie können fortgeschrittene Indikatoren testen, um eine Umkehr frühzeitig zu erfassen.
Eine große Sprunglücke macht den Stop-Loss ungültig. Sie können einen Channel-Stop einrichten oder schrittweise auflegen, um den Verlust zu kontrollieren.
Parameter sind zu fest, und sie müssen für verschiedene Märkte angepasst werden.
Unzureichende Testdaten, möglicherweise eine Überanpassung. Die Stabilität der Strategie muss über einen längeren Zeitraum und in mehreren Märkten getestet werden.
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann in folgenden Bereichen weiter optimiert werden:
Optimieren Sie die Parameter des Indikators, um die geeignetere Kombination aus Bandbreiten, RSI-Perioden und MACD-Parametern zu finden, um falsche Signale zu reduzieren. Sie können die optimalen Parameter durch Schritt-für-Schritt- und Durchlaufmethoden suchen.
Erweiterung der Anpassungs-Stopp-Mechanismen anstelle von festen Mittelschienen-Stopps. Diese können in Kombination mit ATR, Trends und anderen Faktoren, die die Stop-Position dynamisch anpassen.
Die Einführung von maschinellen Lerntechnologien ermöglicht die adaptiven Optimierungen der Parameter. Die Optimierung der Parameter unter verschiedenen Marktbedingungen kann mit Hilfe von Reinforcement Learning durchgeführt werden.
Trends zu bestimmen, unterscheiden zwischen verschiedenen Phasen der Strategie und verbessern die dynamische Anpassungsfähigkeit der Strategie.
In Kombination mit Textanalysen, sozialen Daten usw. wurde die Multifaktor-Prognose gestärkt, um mit fortschrittlicheren Kennzahlen die Wendepunkte zu ermitteln.
Optimierung der Rendite, Anpassung der Positionsgröße an die Höhe des Kapitals, damit die Erträge ein exponentielles Wachstum erzielen können.
Portfolio-Optimierung, die Suche nach komplementären Strategien zur Verringerung der Volatilität von Portfolio-Ertragsreserven durch Nutzung von Nicht-Relevanz.
Zusammenfassen
Die Strategie verwendet mehrere technische Indikatoren für die Einstiegs- und Ausstiegsbeurteilung und setzt strenge Stop-Loss-Regeln. Im Vergleich zu einem einzelnen Indikator kann eine Kombination aus mehreren Indikatoren die Wahrscheinlichkeit eines Gewinns erheblich reduzieren. Die Stop-Loss-Regeln können auch die Auswirkungen jedes Verlustes kontrollieren.
/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
// Bollinger Bands: Madrid : 14/SEP/2014 11:07 : 2.0
// This displays the traditional Bollinger Bands, the difference is
// that the 1st and 2nd StdDev are outlined with two colors and two
// different levels, one for each Standard Deviation
strategy(shorttitle='MBB', title='Bollinger Bands', overlay=true, currency=currency.NONE, initial_capital = 1000, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_value = 0.05)
src = input(close)
length = input.int(34, minval=1)
mult = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50)
basis = ta.sma(src, length)
dev = ta.stdev(src, length)
dev2 = mult * dev
upper1 = basis + dev
lower1 = basis - dev
upper2 = basis + dev2
lower2 = basis - dev2
colorBasis = src >= basis ? color.blue : color.orange
pBasis = plot(basis, linewidth=2, color=colorBasis)
pUpper1 = plot(upper1, color=color.new(color.blue, 0), style=plot.style_circles)
pUpper2 = plot(upper2, color=color.new(color.blue, 0))
pLower1 = plot(lower1, color=color.new(color.orange, 0), style=plot.style_circles)
pLower2 = plot(lower2, color=color.new(color.orange, 0))
fill(pBasis, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pUpper1, pUpper2, color=color.new(color.blue, 80))
fill(pBasis, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
fill(pLower1, pLower2, color=color.new(color.orange, 80))
//Strategy code starts here
long_entry = ta.crossover(src, upper1)
short_entry = ta.crossunder(src, lower1)
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_entry)
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_entry)
if long_entry or close < basis
strategy.close("Long", "Long")
if short_entry or close > basis
strategy.close("Short", "Short")
//Calculate RSI
rsiLength = input(14)
rsiValue = ta.rsi(src, rsiLength)
// Define RSI conditions for entering and exiting trades
rsiLong = rsiValue > 70
rsiShort = rsiValue < 30
//Enter long position when RSI crosses above 50 and Bollinger Bands long entry condition is met
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_entry and rsiLong)
//Exit long position when RSI crosses below 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Long Exit", when=rsiShort or close < basis)
//Enter short position when RSI crosses below 50 and Bollinger Bands short entry condition is met
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_entry and rsiShort)
//Exit short position when RSI crosses above 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Short Exit", when=rsiLong or close > basis)
//Calculate MACD
fastLength = input(12)
slowLength = input(26)
macdLength = input(9)
macdValue = ta.macd(src, fastLength, slowLength, macdLength)
// Define MACD conditions for entering and exiting trades
macdLong = ta.crossover(src, macdLength)
macdShort = ta.crossunder(src, macdLength)
//Enter long position when MACD crosses above signal line and RSI and Bollinger Bands long entry condition is met
strategy.entry("Long", strategy.long, when=long_entry and rsiLong and macdLong)
//Exit long position when MACD crosses below signal line or RSI crosses below 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Long Exit", when=macdShort or rsiShort or close < basis)
//Enter short position when MACD crosses below signal line and RSI crosses below 50 and Bollinger Bands short entry condition is met
strategy.entry("Short", strategy.short, when=short_entry and rsiShort and macdShort)
//Exit short position when MACD crosses above signal line or RSI crosses above 50 or Bollinger Bands exit condition is met
strategy.close("Short Exit", when=macdLong or rsiLong or close > basis)