Zyklusumkehr-Trend-Nachfolgungsstrategie nach Pullback

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-15 17:13:18
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Übersicht

Diese Strategie kombiniert zwei Indikatoren: den gleitenden Durchschnittsumkehr und den Preis-Detrend-Oszillator, um Handelssignale zu erzeugen und den Rebound-Trend nach Zyklusumkehrungen zu erfassen.

Grundsätze

Diese Strategie verwendet hauptsächlich die folgenden beiden technischen Indikatoren für die Bewertung von Handelssignalen:

Umkehrung des gleitenden Durchschnitts

Es berechnet den Preis- oder Abwärtstrend in den letzten zwei Tagen in Kombination mit dem Wert der schnellen Linie K, um festzustellen, ob ein Umkehrsignal auftritt. Wenn der Preis in den letzten zwei Tagen weiter steigt und der Wert der schnellen Linie K niedriger ist als der Wert der langsamen Linie K, wird ein Kaufsignal generiert. Wenn der Preis in den letzten zwei Tagen weiter sinkt und der Wert der schnellen Linie K höher ist als der Wert der langsamen Linie K, wird ein Verkaufssignal generiert.
Preisschwingungsschalter

Der Detrend-Preis-Oszillator zeichnet eine horizontale gleitende Durchschnittslinie und identifiziert Preiszyklen basierend auf der Beziehung zwischen dem Preis und der Linie. Er filtert Trends, die länger als der Berechnungszeitraum sind, und enthüllt so versteckte kurzfristige Schwankungen. Wenn der Preis über der gleitenden Durchschnittslinie liegt, ist es ein Kaufsignal. Wenn der Preis unter der Linie liegt, ist es ein Verkaufssignal.

Diese Strategie kombiniert die Signale der beiden Indikatoren. Das heißt, wenn ein gleitendes Durchschnittsumkehrsignal erscheint und der Preis-Detrend-Oszillator auch ein bestätigendes Umkehrsignal gibt, wird eine Handelsanordnung generiert. Dies kann einige ungültige Umkehrsignale filtern und den Rebound-Trend nach Umkehrungen fangen.

Vorteile

Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass sie die Stärken der beiden Indikatoren für die ergänzende Bestätigung gut nutzt, wodurch ungültige Signale effektiv ausgefiltert und die Signalzuverlässigkeit erhöht werden können.

Der gleitende Durchschnittsumkehrindikator selbst neigt dazu, falsche Signale zu erzeugen. Allein auf ihn angewiesen, um Urteile zu fällen, neigt dazu, Spitzen und Tiefen zu verfolgen. Die Einführung des Preis-Detrend-Oszillators für die Kombination kann Umkehroperationen in nicht idealen Oszillationszonen vermeiden.

Die Parameter-Einstellungen des Preis-Detrend-Oszillators bestimmen auch, dass er nur kurzfristige Schwankungen identifiziert, was sehr gut mit der Beurteilung der Umkehrung des gleitenden Durchschnitts übereinstimmt und einen angemessenen Umkehrzeitpunkt ermitteln kann.

Risiken

Zu den wichtigsten Risiken dieser Strategie gehören:

Unzureichender Absprungmoment, neigt dazu, gefangen zu werden

Wenn der Rebound-Impuls unzureichend ist, ist es wahrscheinlich, dass er zurückrufbar ist und den Stop-Loss erneut berührt und keinen Gewinn erzielt.

Unzulässige Parameter Einstellungen

Wenn die Parameter des Preis-Detrend-Oszillators zu groß eingestellt werden, wird er mittelfristige und langfristige Trends erkennen; wenn er zu klein ist, erhöht er das Risiko von Fehleinschätzungen.

Umkehrfehler aufgrund plötzlicher Ereignisse

Wichtige Nachrichtenveranstaltungen können bestehende Trendurteile stören, was zum Scheitern von Umkehrsignalen führt.

Optimierungsrichtlinien

Die Strategie kann in folgenden Bereichen weiter optimiert werden:

Hinzufügen von Stop-Loss-Mechanismen

Ein angemessener Stop-Loss- oder Zeitstop-Loss-Einstellung zur Kontrolle einzelner Verluste.

Kombination mit Volumenindikatoren

Zusätzliche Volumenbestätigung, z. B. nur bei Durchbruch des Durchschnittsvolumens, um unwirksame Durchbrüche aufgrund unzureichender Dynamik zu vermeiden.

Dynamische Parameteroptimierung

Dynamische Optimierung der Parameter entsprechend den Marktbedingungen, angemessene Lockerung der Parameter bei offensichtlichen Trends und Verschärfung der Parameter bei Konsolidierungen.

Verwenden von Methoden des maschinellen Lernens für die dynamische Optimierung

Verwenden Sie maschinelle Lernmethoden wie Zufallswald, um Parameterkombinationen zu bewerten und auszuwählen, um eine dynamische intelligente Optimierung zu erreichen.

Zusammenfassung

Diese Strategie kombiniert die Stärken von zwei Indikatoren, um den Rebound-Trend an Umkehrpunkten vernünftig zu erfassen. Obwohl Probleme wie Gefangensein und Parameteroptimierung bestehen bleiben, ist die Gesamtidee klar und logisch. Es lohnt sich, weitere Tests und Optimierungen durchzuführen, um stabile Gewinne zu erzielen.

/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 30/12/2019
// 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
// The Detrend Price Osc indicator is similar to a moving average, 
// in that it filters out trends in prices to more easily identify 
// cycles. The indicator is an attempt to define cycles in a trend 
// by drawing a moving average as a horizontal straight line and 
// placing prices along the line according to their relation to a 
// moving average. It provides a means of identifying underlying 
// cycles not apparent when the moving average is viewed within a 
// price chart. Cycles of a longer duration than the Length (number 
// of bars used to calculate the Detrend Price Osc) are effectively 
// filtered or removed by the oscillator.
//
// 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

DPO(Length) =>
    pos = 0.0
    xPrice = close
    xsma = sma(xPrice, Length)
    nRes = xPrice - xsma
    pos := iff(nRes > 0, 1,
    	     iff(nRes < 0, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Detrended Price Oscillator", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthDPO = input(14, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posDPO = DPO(LengthDPO)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posDPO == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posDPO == -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 )

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