Trendfolgende Doppel-EMA-Williams-Indikatorstrategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie kombiniert die Doppel-EMA- und Williams-Indikatoren, um die Richtung eines Trends zu erkennen und zu verfolgen, wenn ein Trend stark ist.
- Filter mit doppelten EMA-Kombinationen für die stärksten Trends
- Der Williams-Index bestätigt, dass sich die USA in einer Überkaufzone befinden.
- Vermeiden Sie die Verfolgung von Höhen und Tiefen in Verbindung mit dem RSI
Grundsätze
Die Strategie nutzt die kurzfristige EMA und die langfristige EMA in zwei EMA-Indikatoren. Wenn die kurzfristige EMA ein Kaufsignal erzeugt, wenn sie die langfristige EMA aufwärts durchbricht, erzeugt die kurzfristige EMA ein Verkaufsignal, wenn sie die langfristige EMA nach unten durchbricht, und nutzt die Doppel-EMA, um die mittleren und langfristigen Trends zu erfassen.
Die Strategie wird auch in Verbindung mit dem Williams-Indikator verwendet, um Umkehrungen zu erkennen. Der Williams-Indikator beurteilt, ob ein Preis überkauft oder überverkauft ist, indem er die Periodengrößen und -tiefpunkte ermittelt. Wenn der Williams-Indikator überkauft, erzeugt er ein Verkaufssignal.
Die Code-Logik lautet:
Mehrköpfiger Einstieg: Die kurzfristige EMA überschreitet die mittlere EMA und die langfristige EMA, und der Williams-Indikator zeigt einen Überverkaufszone und bildet einen Tiefpunkt in der Überverkaufszone, was eine Umkehrmöglichkeit darstellt, die ein Kaufsignal erzeugt.
Eintritt in die Bilanz: Kurzfristige EMA unterhalb der mittleren EMA und der langfristigen EMA, und der Williams-Indikator zeigt Überkaufzonen und bildet Höchstpunkte in den Überverkaufzonen, was eine Umkehrmöglichkeit darstellt, bei der ein Verkaufssignal erzeugt wird.
Außerdem wurde der RSI-Indikator eingeführt, um die Handelssignale weiter zu bestätigen und eine blinde Verfolgung von Absenkungen zu vermeiden.
Vorteile
Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass die doppelte EMA eine große Anzahl von ungültigen Trends filtert und nur die stärksten mittleren und langfristigen Trends verfolgt, um so den Lärm zu filtern und ungültige Geschäfte zu reduzieren.
Darüber hinaus hat die Einführung des Williams-Indikators sehr gute Auswirkungen. Erstens ist es möglich, Umkehrmöglichkeiten zu erkennen, um die Positionen rechtzeitig zu platzieren, und zweitens kann die Wirksamkeit von Trendsignalen weiter bestätigt werden.
Die Kombination von Doppel-EMA und Williams ermöglicht es der Strategie, gute Tracking-Gewinne in mittleren und langen Sorten zu erzielen, während sie auch Reverses erkennen und Verluste begrenzen kann.
Die Gefahr
Das Hauptrisiko dieser Strategie besteht in der Schwierigkeit, Trendwendepunkte zu identifizieren. Trotz der Einführung des Williams-Indikators und des RSI-Indikators, um die Wirksamkeit des Umkehrhandels zu gewährleisten, ist die Schwierigkeit des Umkehrhandels immer noch groß und es ist nicht möglich, die Gefahr eines Abstiegs vollständig zu vermeiden.
Darüber hinaus gibt es eine gewisse Rückständigkeit in der Doppel-EMA-Palette selbst. Die Identifizierung von kurzfristigen und mittel- und langfristigen Trends kann für die Strategie schwierig sein.
Optimierung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
Test mehr EMA-Zykluskombinationen auf bessere Parameter
Erhöhung der Adaptive Exit-Mechanismen, um eine Trendwende anhand von Indikatoren wie ATR und Volatilitätsindex zu ermitteln
Einführung von Machine-Learning-Elementen, Trend- und Reversal-Vorhersagen mit LSTM
Die Umkehrungsregeln werden durch Wellen-Theorie und andere Methoden weiter verbessert.
Einführung von Adaptive Positionsmanagement, um die Größe der Positionen an die Marktlage anzupassen
Zusammenfassen
Diese Strategie kombiniert erfolgreich mit den beiden EMAs und den Williams-Indikatoren, um mittel- und langfristige Trends zu erfassen und in den großen Trends höhere Erträge zu erzielen. Die Einführung des Williams-Indikators ermöglicht es der Strategie, Umkehrungen zu erkennen und Verluste rechtzeitig zu stoppen. In der nächsten Phase wird die Stabilität der Strategie durch die Einführung weiterer Indikatoren und Modelle optimiert und weiter erhöht.
/*backtest
start: 2022-11-20 00:00:00
end: 2022-11-29 05:20:00
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/
// © B_L_A_C_K_S_C_O_R_P_I_O_N
// v 1.1
//@version=4
strategy("vijkirti buy sell 99%", overlay=true, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=1000, currency='USD')
// *************Appearance*************
theme = input(type=input.string, defval="dark", options=["light","dark"], group="Appearance")
show_fractals = input(false, "Show Fractals", group="Appearance")
show_ema = input(false, "Show EMAs", group="Appearance")
// *************colors*************
color_green = color.green
color_red = color.red
color_yellow = color.yellow
color_orange = color.orange
color_blue = color.blue
color_white = color.white
// *************WF*************
// Define "n" as the number of periods and keep a minimum value of 2 for error handling.
n = input(title="Fractal Periods", defval=2, minval=2, type=input.integer, group="Williams Fractals")
// UpFractal
bool upflagDownFrontier = true
bool upflagUpFrontier0 = true
bool upflagUpFrontier1 = true
bool upflagUpFrontier2 = true
bool upflagUpFrontier3 = true
bool upflagUpFrontier4 = true
for i = 1 to n
upflagDownFrontier := upflagDownFrontier and (high[n-i] < high[n])
upflagUpFrontier0 := upflagUpFrontier0 and (high[n+i] < high[n])
upflagUpFrontier1 := upflagUpFrontier1 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+i + 1] < high[n])
upflagUpFrontier2 := upflagUpFrontier2 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+i + 2] < high[n])
upflagUpFrontier3 := upflagUpFrontier3 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+i + 3] < high[n])
upflagUpFrontier4 := upflagUpFrontier4 and (high[n+1] <= high[n] and high[n+2] <= high[n] and high[n+3] <= high[n] and high[n+4] <= high[n] and high[n+i + 4] < high[n])
flagUpFrontier = upflagUpFrontier0 or upflagUpFrontier1 or upflagUpFrontier2 or upflagUpFrontier3 or upflagUpFrontier4
upFractal = (upflagDownFrontier and flagUpFrontier)
// downFractal
bool downflagDownFrontier = true
bool downflagUpFrontier0 = true
bool downflagUpFrontier1 = true
bool downflagUpFrontier2 = true
bool downflagUpFrontier3 = true
bool downflagUpFrontier4 = true
for i = 1 to n
downflagDownFrontier := downflagDownFrontier and (low[n-i] > low[n])
downflagUpFrontier0 := downflagUpFrontier0 and (low[n+i] > low[n])
downflagUpFrontier1 := downflagUpFrontier1 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+i + 1] > low[n])
downflagUpFrontier2 := downflagUpFrontier2 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+i + 2] > low[n])
downflagUpFrontier3 := downflagUpFrontier3 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+i + 3] > low[n])
downflagUpFrontier4 := downflagUpFrontier4 and (low[n+1] >= low[n] and low[n+2] >= low[n] and low[n+3] >= low[n] and low[n+4] >= low[n] and low[n+i + 4] > low[n])
flagDownFrontier = downflagUpFrontier0 or downflagUpFrontier1 or downflagUpFrontier2 or downflagUpFrontier3 or downflagUpFrontier4
downFractal = (downflagDownFrontier and flagDownFrontier)
plotshape(downFractal and show_fractals, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, offset=-n, color=color_green)
plotshape(upFractal and show_fractals, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, offset=-n, color=color_red)
// *************EMA*************
len_a = input(20, minval=1, title="EMA Length A", group="EMA")
src_a = input(close, title="EMA Source A", group="EMA")
offset_a = input(title="EMA Offset A", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500, group="EMA")
out_a = ema(src_a, len_a)
plot(show_ema ? out_a : na, title="EMA A", color=color_green, offset=offset_a)
len_b = input(50, minval=1, title="EMA Length B", group="EMA")
src_b = input(close, title="EMA Source B", group="EMA")
offset_b = input(title="EMA Offset B", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500, group="EMA")
out_b = ema(src_b, len_b)
ema_b_color = (theme == "dark") ? color_yellow : color_orange
plot(show_ema ? out_b : na, title="EMA B", color=ema_b_color, offset=offset_b)
len_c = input(100, minval=1, title="EMA Length C", group="EMA")
src_c = input(close, title="EMA Source C", group="EMA")
offset_c = input(title="EMA Offset C", type=input.integer, defval=0, minval=-500, maxval=500, group="EMA")
out_c = ema(src_c, len_c)
ema_c_color = (theme == "dark") ? color_white : color_blue
plot(show_ema ? out_c : na, title="EMA C", color=ema_c_color, offset=offset_c)
// *************RSI*************
rsi_len = input(14, minval=1, title="RSI Length", group="RSI")
rsi_src = input(close, "RSI Source", type = input.source, group="RSI")
up = rma(max(change(rsi_src), 0), rsi_len)
down = rma(-min(change(rsi_src), 0), rsi_len)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
// *************Calculation*************
long = (out_a > out_b) and (out_a > out_c) and downFractal and low[2] > out_c and rsi[2] < rsi
short = (out_a < out_b) and (out_a < out_c) and upFractal and high[2] < out_c and rsi[2] > rsi
plotshape(long, style=shape.labelup, color=color_green, location=location.belowbar, title="long label", text= "L", textcolor=color_white)
plotshape(short, style=shape.labeldown, color=color_red, location=location.abovebar, title="short label", text= "S", textcolor=color_white)
// *************End of Signals calculation*************
// Make input options that configure backtest date range
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=31, group="Orders")
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=12, group="Orders")
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
defval=2018, minval=1800, maxval=2100, group="Orders")
endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
defval=1, minval=1, maxval=31, group="Orders")
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
defval=12, minval=1, maxval=12, group="Orders")
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
defval=2022, minval=1800, maxval=2100, group="Orders")
// Look if the close time of the current bar
// falls inside the date range
inDateRange = (time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear,
startMonth, startDate, 0, 0)) and
(time < timestamp(syminfo.timezone, endYear, endMonth, endDate, 0, 0))
// Make inputs that set the take profit % (optional)
longProfitPerc = input(title="Long Take Profit (%)",
type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=0.5, group="Orders") * 0.01
shortProfitPerc = input(title="Short Take Profit (%)",
type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=0.5, group="Orders") * 0.01
// Figure out take profit price
longExitPrice = strategy.position_avg_price * (1 + longProfitPerc)
shortExitPrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortProfitPerc)
// Plot take profit values for confirmation
plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longExitPrice : na,
color=color_green, style=plot.style_circles,
linewidth=1, title="Long Take Profit")
plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortExitPrice : na,
color=color_green, style=plot.style_circles,
linewidth=1, title="Short Take Profit")
// Submit entry orders
if (inDateRange and long and strategy.opentrades == 0)
strategy.entry(id="Long", long=true)
if (inDateRange and short and strategy.opentrades == 0)
strategy.entry(id="Short", long=false)
// Set stop loss level with input options (optional)
longLossPerc = input(title="Long Stop Loss (%)",
type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3.1, group="Orders") * 0.01
shortLossPerc = input(title="Short Stop Loss (%)",
type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=3.1, group="Orders") * 0.01
// Determine stop loss price
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)
// Plot stop loss values for confirmation
plot(series=(strategy.position_size > 0) ? longStopPrice : na,
color=color_red, style=plot.style_cross,
linewidth=1, title="Long Stop Loss")
plot(series=(strategy.position_size < 0) ? shortStopPrice : na,
color=color_red, style=plot.style_cross,
linewidth=1, title="Short Stop Loss")
// Submit exit orders based on calculated stop loss price
if (strategy.position_size > 0)
strategy.exit(id="ExL",limit=longExitPrice, stop=longStopPrice)
if (strategy.position_size < 0)
strategy.exit(id="ExS", limit=shortExitPrice, stop=shortStopPrice)
// Exit open market position when date range ends
if (not inDateRange)
strategy.close_all()