Gleitender Durchschnitt – Drei Musketiere – quantitative Handelsstrategie


Erstellungsdatum: 2023-11-24 13:52:42 zuletzt geändert: 2023-11-24 13:52:42
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Gleitender Durchschnitt – Drei Musketiere – quantitative Handelsstrategie

Beschreibung: Diese Strategie ist eine typische Technische Analyse-Strategie, die einige der häufig verwendeten EMA-Gleichgewichtsindikatoren sowie Hilfsindikatoren wie RSI, MACD und PSR verwendet, um durch eine Kombination aus verschiedenen periodischen Gleichgewichtskonfigurationen und Indikatorsignalen Eintritts- und Stop-Loss-Regeln zu bilden, um nach Gelegenheiten zu suchen, die niedrig sind und hoch sind.

Strategieprinzip: Der Kern der Strategie ist die 5-, 9- und 21-Tage-Mittellinie. Wenn die kurze Periodenachschnittslinie über die lange Periodenachschnittslinie liegt, ist sie hoch, und wenn die kurze Periodenachschnittslinie unter der langen Periodenachschnittslinie liegt, ist sie leer. Darüber hinaus wird der RSI-Indikator kombiniert, um Überkauf zu überkaufen, der MACD-Indikator, um Trends zu bestimmen, und der PSR-Indikator, um Unterstützung zu identifizieren.

Strategische Stärkenanalyse:

  1. Die mittlere Linie ist klar und intuitiv, so dass die Richtung des Trends leicht erkannt werden kann.
  2. Der RSI kann Überkauf und Überverkauf erkennen, der MACD kann die langen und kurzen Trends bestimmen, der PSR sucht nach Schlüsselpreisen, die sich in einer Kombination ergänzen.
  3. Flexible Einstellungen für mehrere Einstiegsregeln und Parameter.
  4. Es gibt eine Vielzahl an optimierbaren Kombinationen von Indikatoren und Parametern, die sich ständig an den Markt anpassen und optimieren lassen.

Risikoanalyse:

  1. Kurzfristige Operationen sind schwierig, um die großen Trends zu erfassen, und es besteht die Gefahr, eine Umkehrung zu verpassen.
  2. Die falsche Einstellung der Parameter kann zu viel Falschsignal oder zu einem fehlenden Signal führen.
  3. Technische Indikatoren können leicht von Arbitrage-Instituten missbraucht werden, was zu Verlusten führt.
  4. Das Land ist sehr gefährdet bei schweren Erschütterungen.

Wie man damit umgeht:

  1. Es ist wichtig, die langen Trends zu erfassen, um die kurzfristigen Operationen zu verhindern.
  2. Optimierung der Parameterkombinationen, Einstellung von Stop-Losses und Risikokontrolle.
  3. Es ist möglich, dass die Schwingung in der Höhe zurückgeht und in der Tiefe zurückschlägt.

Optimierung:

  1. Anpassung der Mittellinienparameter zur Prüfung der optimalen Kombination.
  2. Hinzufügen von zusätzlichen Hilfsindikatoren zum Filtern von Signalen.
  3. Erhöhung der Wahrscheinlichkeit, dass ein Machine-Learning-Kennzeichen eine Entscheidung trifft.
  4. Die Signalgenauigkeit erhöht sich, wenn der Transaktionsvolumen verändert wird.
  5. Es ist wichtig, dass die Verluste nicht weiter ansteigen, indem man eine Stop-Loss-Strategie einführt.

Zusammenfassung: Die Strategie kombiniert verschiedene Hilfsindikatorsignale und nutzt die Vorteile der Durchschnittsindikatoren, um die Gelegenheit zu nutzen, die Kurzlinie zu kaufen oder zu verkaufen. Durch die Optimierung der Parameter und die Kombination der Indikatoren kann die Effektivität der Strategie kontinuierlich verbessert werden, aber die Häufigkeit und das Risiko der Operationen müssen moderat kontrolliert werden, um zu verhindern, dass ein einzelner Verlust die Gesamtergebnisse stark beeinflusst.

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Overview: This strategy is a typical technical analysis strategy that utilizes several common moving average indicators like EMA and auxiliary indicators like RSI, MACD, PSR to form entry and stop loss rules for finding low buy high sell opportunities.

Principle: The core of this strategy is the 5, 9, 21 day moving averages. When the short period MA crosses over the long period one, it signals an uptrend; when the short period MA crosses below the long period one, it signals a downtrend. In addition, RSI is used to determine overbought and oversold levels, MACD to judge the trend, PSR to identify support and resistance for combo trading. The background color shows market sentiment to assist trend judgment. The parameters are customizable for configuring entry rules.

Advantages:

  1. MA indicators give clear trend direction.
  2. RSI effectively spots overbought/oversold levels, MACD judges short-long trend, PSR finds key price levels. The indicators are complementary.
  3. Flexible entry rules and parameter settings.
  4. Many optimizable indicators and parameter combinations adaptable to varying market conditions.

Risks:

  1. Short-term operations may fail to capture major trend and miss reversals.
  2. Improper parameter configuration can lead to too many false signals or missing good signals.
  3. Pure technical indicators are susceptible to manipulation by arbitrageurs causing losses.
  4. Prone to being stopped out in high volatile markets.

Solutions:

  1. Capture mid-long term trend appropriately to avoid trading against major trend.
  2. Optimize parameters, use stop loss to control risks.
  3. Watch out the possibilities of pullback from highs and bounce from lows.

Optimization:

  1. Fine tune MA parameters for best combo.
  2. Add more indicators to filter signals.
  3. Increase machine learning metrics for probability estimate.
  4. Combine volume changes to enhance signal accuracy.
  5. Add stop loss to restrict loss expansion.

Summary: This strategy integrates multiple auxiliary signals, leverages the strength of MA indicators to identify short-term low buy high sell chances. Parameters and indicators combinations may be optimized continuously to improve strategy efficacy, but operation frequency and risks should be moderated to prevent oversized single trade loss from eroding overall profitability.

[/trans]

Strategiequellcode 
/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-08-08 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("f.society v7", title="f.society v7", overlay=true)
//@Author: rick#1414
// -----------------------------------------------------
// f.society : Pone 3EMA: 5, 9, 21, 50, 100, 200, SAR, 
// velas azules en sobreventa y velas moradas sobre compra 
// SAR 0.02, 0.02, 0.2 , Bandas de Bollinger
// estrategia de compra y venta con rsi, macd o psr
// color de fondo: ema, rsi (color azul sobreventa 35, 25 (mas intenso))
// -----------------------------------------------------
// Como agregar a Trading view:
// 1 Cerrar todos los otros indicadores antes de añadirlo
// 2. Ir a la página de inicio TradingView.com
// 3. En la parte inferior, haga clic en Editor Pine // ver imagen: // https://cdn.discordapp.com/attachments/407267549047422976/407393815112974336/unknown.png
// 4. borrar todo el texo y reemplazar con todo el contenido de este archivo
// 5. Pulse el botón "Añadir a trazar" (Add to graph)
// -----------------------------------------------------
// revisar opciones de on y off segun indicadores deseados
// https://cdn.discordapp.com/attachments/405885820114042883/412115277883506700/unknown.png
// se puede cambiar la estrategia desde este menu desplegable para señales buy/sell

// Options
estrategia = input(defval="rsi", title = "Strategy", options=["ema","rsi","macd","psr","off","BB","ema5"])
in_bkcolor = input(defval="rsi", title = "background color", options=["ema","rsi","macd","psr","off","exchange","BB","ema5"])
e5 = input(title="Show ema5?", type=bool, defval=false)
e9 = input(title="Show ema9?", type=bool, defval=true)
e21 = input(title="Show ema21?", type=bool, defval=true)
e50 = input(title="Show ema50?", type=bool, defval=false)
e100 = input(title="Show ema100?", type=bool, defval=false)
e200 = input(title="Show ema200", type=bool, defval=true)
in_rsi = input(title="Color oversold and overbought bars?", type=bool, defval=true)
in_sar = input(title="Show Parabolic Sar", type=bool, defval=true)
in_bb = input(title="Show Bollinger Bands?", type=bool, defval=true)
sd = input(false, title="Show Daily Pivots?")
linew = input(1, title="linewidth", minval=0)
sarw = input(1, title="sar points width", minval=0)
ovs = input(40, title="oversold rsi", minval=0)
ovb = input(65, title="overbought rsi", minval=0)



//pf = input(false,title="Show Filtered Pivots")
pf=false

// 3 ema
src = close // input(close, title="Source")
//len9 = input(9, minval=1, title="ema9 Length")
//len21 = input(21, minval=1, title="ema21 Length")
//len200 = input(200, minval=1, title="ema200 Length")
len5=5
len9=9
len21=21
len50=50
len100=100
len200=200
ema5 = ema(src, len5)
ema9 = ema(src, len9)
ema21 = ema(src, len21)
ema50= ema(src, len50)
ema100 = ema(src, len100)
ema200 = ema(src, len200)
plot(e5? ema5 : na, title="EMA5", linewidth=linew, color=purple)
plot(e9? ema9 : na, title="EMA9", linewidth=linew, color=blue)
plot(e21? ema21 : na, title="EMA21", linewidth=linew, color=red)
plot(e50? ema50 : na, title="EMA50", linewidth=linew, color=green)
plot(e100? ema100 : na, title="EMA100", linewidth=linew, color=lime)
plot(e200? ema200 : na, title="EMA200", linewidth=linew, color=yellow)

// RSI Color
//lenR = input(14, minval=1, title="RSI Length")
lenR=14
//up = rma(max(change(src), 0), lenR)
//down = rma(-min(change(src), 0), lenR)
//vrsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
vrsi=rsi(close,lenR)
//plot(vrsi,title="vrsi")
oversold = vrsi < ovs
overbought = vrsi > ovb
barcolor(in_rsi? oversold? #0000FF : overbought? #ff00ff:na : na)

// SAR
plot(in_sar? sar(0.02, 0.02, 0.2): na, style=cross, linewidth=sarw, color=blue, title="sar")

// BB
//length = input(20, title="Bollinger length", minval=1)
length=20
//mult = input(2.0, title="Bollinger stdDev", minval=0.001, maxval=50)
mult=2.0
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
plot(in_bb? basis :na, color=red, linewidth=linew, title="BB basis")
p1 = plot(in_bb? upper :na, color=blue, linewidth=linew, title="BB upper")
p2 = plot(in_bb? lower :na, color=blue, linewidth=linew, title="BB lower")
fill(p1, p2)

//background
bgcolor(in_bkcolor=="exchange"? #0000FF40 : in_bkcolor=="rsi"? vrsi < (ovs-15) ? #0000FF50  : vrsi < ovs ? #0000FF30 :( vrsi < ovb ? #ff00ff10 : #ff00ff20): in_bkcolor=="ema"?(ema9>ema21?#ff00ff10  : #0000FF20):in_bkcolor=="BB"?(lower>close?#ff00ff10 : close>upper?#0000FF20:#ff00ff10): in_bkcolor=="ema5"?(ema5>ema21?#ff00ff10  : #0000FF20):na)


// Strategy
if estrategia == "ema"
    strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(ema9,ema21) ),
    strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(ema21,ema9)) 
else
    if estrategia =="rsi"
        strategy.entry("buy", true, 1, when= vrsi <ovs),
        strategy.entry("sell", false, 1, when = vrsi > ovb or crossover(close,upper)) 
    else 
        if estrategia =="macd"    
            [macdLine, signalLine, histLine] = macd(close, 12, 26, 9),
            //bgcolor(macdLine > signalLine ? #98c8ff : #ff8b94),
            strategy.entry("buy", true, 1, when= macdLine>=signalLine ),
            strategy.entry("sell", false, 1, when = macdLine<signalLine) 
        else 
            if estrategia=="psr"
                leftBars = 4 //input(4)
                rightBars = 2 //input(2)
                swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
                swl = pivotlow(leftBars, rightBars)
                swh_cond = not na(swh)
                hprice = 0.0
                hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]
                le = false
                le := swh_cond ? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])
                if (le)
                    strategy.entry("buy", strategy.long, comment="buy", stop=hprice + syminfo.mintick)
                swl_cond = not na(swl)
                lprice = 0.0
                lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]
                se = false
                se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])
                if (se)
                    strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sell", stop=lprice - syminfo.mintick)
            else
                if estrategia=="BB"
                    strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(lower,close) ),
                    strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(close,upper)) 
                else
                    if estrategia=="ema5"
                        strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(ema5,ema21) ),
                        strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(ema21,ema5)) 



// pivots

// Classic Pivot
pivot = (high + low + close ) / 3.0
// Filter Cr
bull= pivot > (pivot + pivot[1]) / 2 + .0025
bear= pivot < (pivot + pivot[1]) / 2 - .0025
// Classic Pivots
r1 = pf and bear ? pivot + (pivot - low) : pf and bull ? pivot + (high - low) : pivot + (pivot - low)
s1 = pf and bull ? pivot - (high - pivot) : pf and bear ? pivot - (high - low) : pivot - (high - pivot)
r2 = pf ? na : pivot + (high - low)
s2 = pf ? na : pivot - (high - low)
//Pivot Average Calculation
smaP = sma(pivot, 3)
//Daily Pivots 
dtime_pivot = request.security(syminfo.tickerid, 'D', pivot[1])
dtime_pivotAvg = request.security(syminfo.tickerid, 'D', smaP[1])
dtime_r1 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', r1[1]) 
dtime_s1 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', s1[1]) 
dtime_r2 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', r2[1]) 
dtime_s2 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', s2[1])
offs_daily = 0
plot(sd and dtime_pivot ? dtime_pivot : na, title="Daily Pivot",style=line, color=fuchsia,linewidth=linew) 
plot(sd and dtime_r1 ? dtime_r1 : na, title="Daily R1",style=line, color=#DC143C,linewidth=linew) 
plot(sd and dtime_s1 ? dtime_s1 : na, title="Daily S1",style=line, color=lime,linewidth=linew) 
plot(sd and dtime_r2 ? dtime_r2 : na, title="Daily R2",style=line, color=maroon,linewidth=linew) 
plot(sd and dtime_s2 ? dtime_s2 : na, title="Daily S2",style=line, color=#228B22,linewidth=linew) 


// References:
// get number of bars since last green bar
//plot(barssince(close >= open), linewidth=3, color=blue)
//bgcolor(close < open ? #ff8b94   : #98c8ff , transp=10)
//http://www.color-hex.com/
//   #98c8ff    light blue
//    #ff8b94   red   #b21c0e
//       #7d1d90    purple
//    #0029ff blue
//    #fffa86   yellow
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