Quantitative Doppelklick-Gewinnumkehrstrategie
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie nutzt zunächst die 123-Form, um Rückschlagsignale zu beurteilen, und kombiniert mit dem Klinger-Quantitative Vibrator als Filter, um eine quantitative Double-Hit-Strategie zu erzielen, die die Rückschlagchancen effizient erfasst.
Strategieprinzip
Die Strategie besteht aus zwei Teilen:
123 Formen der Beurteilung der Umkehrsignale: Wenn der Schlusskurs nach 2 aufeinanderfolgenden Tagen nach unten am 3. Tag endet, und der Stoch-Indikator niedrig ist, for mehr Kopf; Wenn der Schlusskurs nach 2 aufeinanderfolgenden Tagen nach oben am 3. Tag endet, und der Stoch-Indikator hoch ist, for leer Kopf.
Der Klinger-Quantitative Vibrator: Der Klinger-Quantitative Vibrator beurteilt die Ein- und Ausströme in Kombination mit dem Preisspanne- und Transaktionsvolumen-Wandel. Wenn der Klinger-Quantitative Vibrator seinen Durchschnitt überschreitet, ist dies ein Mehrkopfsignal; wenn er seinen Durchschnitt überschreitet, ist es ein Leerkopfsignal.
Schliesslich werden die beiden oben beschriebenen Signale kombiniert, um den endgültigen Eintritt zu bestimmen.
Analyse der Stärken
Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass die Kombination von Reversalform und Quantitative-Energie-Indikatoren die Reversal-Chancen effizient erfassen kann. Zusätzlich wird der Stoch-Indikator verwendet, um falsche Durchbrüche zu vermeiden, und der Klingon-Quantifizierungs-Shocker beurteilt die tatsächlichen Kapitalflüsse, um sicherzustellen, dass die Einstiegszeit genau ist.
Risikoanalyse
Das Hauptrisiko dieser Strategie liegt in der Umkehrformentscheidung und den Problemen der Parametersetzung. Da das Umkehrsignal eine gewisse Verzögerung aufweist, muss sichergestellt werden, dass die Parameterstellung vernünftig ist, um zu vermeiden, dass die optimale Umkehrzeit verpasst wird. Darüber hinaus kann die Umkehrform selbst fehlschlagen.
Um das Risiko zu verringern, können die Parameter entsprechend optimiert werden, um das Umkehrsignal empfindlicher und zeitnah zu machen. Es können auch andere Filterbedingungen hinzugefügt werden, um sicherzustellen, dass die Anzahl und die Breite der Umkehrungen ausreichend sind, um eine Ausweitung der Rücknahme zu vermeiden.
Optimierungsrichtung
Die Strategie optimiert vor allem den Raum für Parameteranpassungen und die Hinzufügung anderer Hilfsurteile. Insbesondere kann die Sensitivität der Stoch-Indikatorparameter entsprechend verkürzt werden, um die Empfindlichkeit der 123-Form-Beschlüsse zu optimieren. Es kann auch zu den derzeitigen Mainstream-Indikatoren und Formen für Kombinationen hinzugefügt werden, wie z. B. die Kombination von MACD Gold- und Todesforken oder Double Top / Bottom Multiple Bottom-Beschlüssen.
Darüber hinaus kann die Dynamik der Anpassung von Stop-Loss- und Stop-Stop-Bedingungen berücksichtigt werden, um die Strategie besser an Marktveränderungen anzupassen. Es kann auch eine Echtzeit-Optimierung der Parameter in Verbindung mit maschinellem Lernen durchgeführt werden.
Zusammenfassen
Diese Strategie verwendet die klassische Umkehrtheorie in Verbindung mit den Kennzahlen der Quantenenergie-Technologie, um die Umkehrmöglichkeiten effizient zu erfassen. Der Optimierungsraum ist groß und hat das Potenzial, die Wirksamkeit weiter zu verbessern.
/*backtest
start: 2023-10-22 00:00:00
end: 2023-11-21 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 23/12/2020
// 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 Klinger Oscillator (KO) was developed by Stephen J. Klinger. Learning
// from prior research on volume by such well-known technicians as Joseph Granville,
// Larry Williams, and Marc Chaikin, Mr. Klinger set out to develop a volume-based
// indicator to help in both short- and long-term analysis.
// The KO was developed with two seemingly opposite goals in mind: to be sensitive
// enough to signal short-term tops and bottoms, yet accurate enough to reflect the
// long-term flow of money into and out of a security.
// The KO is based on the following tenets:
// Price range (i.e. High - Low) is a measure of movement and volume is the force behind
// the movement. The sum of High + Low + Close defines a trend. Accumulation occurs when
// today's sum is greater than the previous day's. Conversely, distribution occurs when
// today's sum is less than the previous day's. When the sums are equal, the existing trend
// is maintained.
// Volume produces continuous intra-day changes in price reflecting buying and selling pressure.
// The KO quantifies the difference between the number of shares being accumulated and distributed
// each day as "volume force". A strong, rising volume force should accompany an uptrend and then
// gradually contract over time during the latter stages of the uptrend and the early stages of
// the following downtrend. This should be followed by a rising volume force reflecting some
// accumulation before a bottom develops.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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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
KVO(TrigLen,FastX,SlowX) =>
pos = 0.0
xTrend = iff(hlc3 > hlc3[1], volume * 100, -volume * 100)
xFast = ema(xTrend, FastX)
xSlow = ema(xTrend, SlowX)
xKVO = xFast - xSlow
xTrigger = ema(xKVO, TrigLen)
pos := iff(xKVO > xTrigger, 1,
iff(xKVO < xTrigger, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Klinger Volume 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)
//-------------------------
TrigLen = input(13, minval=1)
FastX = input(34, minval=1)
SlowX = input(55, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posKVO = KVO(TrigLen,FastX,SlowX)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posKVO == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posKVO == -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 )