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VSTOCHASTIC RSI EMA CROSSOVER in Kombination mit VMACD WAVEFINDER STRATEGIE

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-21 17:12:06
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Übersicht

Dies ist eine Strategie, die Stochastic RSI, EMA Crossovers und VMACD umfasst, um Umkehrpunkte des Marktes zu identifizieren und am besten funktioniert, wenn eine Umkehr des Abwärtstrends unmittelbar bevorsteht.

Strategie Logik

Die Strategie stützt sich hauptsächlich auf die Kombination der folgenden Indikatoren:

  1. Stochastischer RSI: zur Ermittlung von Überkauf- und Überverkaufsbedingungen
  2. EMA-Crossover zwischen Fast EMA und Slow EMA: Zur Bestimmung der Trendrichtung und potenzieller Umkehrungen
  3. VMACD: Zur Bestätigung von Umkehrsignalen

Wenn der Stochastic RSI von der Überverkauft-Region abprallt, kreuzt die schnelle EMA über die langsame EMA und gleichzeitig beginnt der VMACD zu steigen, wird ein Kaufsignal generiert.

Die Strategie verfolgt die Veränderungen dieser Indikatoren in Echtzeit und berechnet SMA, EMA und andere Informationen über einen festen Rückblickzeitraum. Wenn die Kaufbedingungen ausgelöst werden, kauft und eröffnet sie eine Position mit einer festen Anzahl von Verträgen.

Analyse der Vorteile

Die Strategie kombiniert mehrere Indikatoren und ist in der Lage, Marktumkehrchancen effektiv zu identifizieren.

  1. Stochastischer RSI ist stark bei der Aufnahme von Überkauf- und Überverkaufsbedingungen
  2. EMA-Crossover hat eine hohe Genauigkeit bei der Bestimmung von Umkehrsignalen
  3. VMACD hilft, gefälschte Signale effektiv zu filtern
  4. Die Kombination mehrerer Indikatoren verbessert die Signalqualität
  5. Die Verwendung der kurzfristigen SMA als Stop-Loss-Methode ist angemessen.

Zusammenfassend kann diese Strategie umkehrende Signale effektiv erfassen, nach einem gewissen Rückgang Longpositionen einführen und damit Gewinne erzielen.

Risikoanalyse

Obwohl diese Strategie einen gewissen Vorteil hat, gibt es auch Risiken:

  1. Der Markt kann nicht rückgängig werden und nimmt weiter ab - systematisches Risiko
  2. Die Wahrscheinlichkeit, dass mehrere Indikatoren zum gemeinsamen Kauf führen, ist nicht hoch - nur wenige Signale
  3. Der SMA-Stopp-Loss könnte zu subjektiv sein und zu einer mittelmäßigen Zugriffskontrolle führen.
  4. Nicht berücksichtigt, wenn die volatile Marktumgebung hoch ist

Einige Möglichkeiten, die Risiken zu verringern:

  1. Mehr Umkehrindikatoren hinzufügen, um bessere Kombinationseffekte zu erzielen
  2. Verhältnismäßige Risikopositionen
  3. Beurteilen Sie Marktbedingungen und vermeiden Sie Positionen in unruhigen Umgebungen
  4. Optimieren Sie die Stop-Loss-Logik, um zu vermeiden, dass überaggressiver Stop-Loss gestoppt wird

Optimierungsrichtlinien

Hauptbereiche, die für die Strategie optimiert werden könnten:

  1. Mehr Indikatoren hinzugefügt, um ein Indikatorcluster zu bilden, wodurch die Signalqualität verbessert wird
  2. Auswahl der optimalen Parameter auf der Grundlage der Merkmale der verschiedenen Anlageklassen
  3. Einbeziehung von Modellen des maschinellen Lernens zur Schätzung der Umkehrwahrscheinlichkeit auf der Grundlage historischer Daten
  4. Hinzufügen von Rutschen beim Backtesting, um die Ergebnisse näher an die Live-Performance zu bringen
  5. Verfeinerung der Stop-Loss-Methodik, um sie reibungsloser und vernünftiger zu gestalten
  6. Erkennung von Trendbedingungen zur Unterscheidung von Trend- und Trendumgebungen vor dem blinden Eintritt in Positionen

Schlussfolgerung

Insgesamt ist dieser VRSI-EMA Crossover mit der VMACD Wavefinder Strategie durchaus in der Lage, Abwärtstrend-Umkehrmöglichkeiten zu erfassen. Er erzeugt effektiv Kaufsignale, indem er mehrere Indikatoren kombiniert, um den optimalen Zeitpunkt für Umkehrungen zu bestimmen. Es gibt jedoch noch einige Verbesserungsbereiche. Wenn die Strategie weiter optimiert wird, könnte die Leistung im Live-Handel noch besser sein. Es ist ein typisches Beispiel für eine quantitative Strategie, die auf der Fusion mehrerer Indikatoren basiert.

/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("Wavefinder+", overlay=true)
length = input(20)
confirmBars = input(2)
price = close

slow = input(12, "Short period")
fast = input(26, "Long period")
signal = input(9, "Smoothing period")


maFast = ema( volume * close, fast ) / ema( volume, fast ) 
maSlow = ema( volume * close, slow ) / ema( volume, slow ) 
da = maSlow - maFast 
maSignal = ema( da, signal ) 
dm=da-maSignal


source = close
lengthRSI = input(14, minval=8), lengthStoch = input(14, minval=5)
smoothK = input(3,minval=3), smoothD = input(3,minval=3)
OverSold = input(25), OverBought = input(75)
rsi1 = rsi(source, lengthRSI)
rsi2= rsi(low, 20)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
k1= sma(stoch(rsi2, rsi2, rsi2, lengthStoch), smoothK)
d1= sma(k1, smoothD)
delta=k-d1
ma = ema(low, length)
ema5= ema(price,20)
sma= sma(price,10)
bcond = price < ma
lcond = price> ema5
bcount = 0
lcount= 0
bcount := bcond ? nz(bcount[1]) + 1 : 0
lcount := lcond ? nz(lcount[1]) + 1 : 0

if (lcount>1 and change(k)>3 and k>d and k<55 and rising(dm,1)) or ( k[1]-k[2]<-2 and k-k[1]>5 and k>35 and k<80) or (ma-sma>0.05*sma and rising(sma,3) and rising(dm,2)) 
    strategy.entry("Long", strategy.long, qty=10000/close)

if (bcount == confirmBars)
    strategy.close("Long")
if close<0.99*sma
    strategy.close("Long")

plot(0.99*sma)
plot(ma)

//hline(OverSold,color=blue)
//hline(OverBought,color=blue)

//plot(d, color=red)
//plot(k, color=green,title="k-line")
    
//(close-close[3]<-0.05*close[3]) or (close-close[2]<-0.05*close[2]) or (close-close[2]<-0.05*close[2]) or (close-close[4]<-0.05*close[4]) or
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)
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