Ausbruch aus der langen Strategie der Goldenen Ratio

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-28 13:40:35
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Übersicht

Die Golden Ratio Breakout Long Strategy ist eine Swing-Handelsstrategie, die auf den Golden Ratio-Leveln der höchsten und niedrigsten Preise der letzten 21 Tage basiert.

Strategie Logik

Die Strategie berechnet zunächst den 21-Tage-Höchstpreis (high21) und den 21-Tage-Tiefpreis (low21), berechnet dann die Differenz zwischen ihnen als Diff. Das Handelssignal wird ausgelöst, wenn der aktuelle Tiefpreis über den Tiefpreis21 + 0,382 * diff bricht, während der vorherige Bars-Schluss höher ist als der vorherige Bars-Offen. Der Stop-Loss wird auf low21 + 0,236 * diff festgelegt. Mit anderen Worten, wenn der Preis die 38,2%-Golden-Ratio-Linie der jüngsten 21-Tage-Preisklasse mit Aufwärtselastikität bricht, wird eine Long-Position initiiert. Die Stop-Loss-Linie ist die 23,6%-Golden-Ratio-Linie.

Hier werden die Golden Ratio-Levels verwendet, da sie im Allgemeinen den gemeinsamen Marktunterstützungs- und Widerstandsgebieten entsprechen. 0,382 und 0,236 werden als Retracement- und Bounce-Level beobachtet, was die Golden Ratio zu einer der faszinierendsten Zahlen der Natur macht.

Analyse der Vorteile

Die Vorteile dieser Strategie sind:

Geführt durch eine ausgereifte Methodik der technischen Analyse - die Theorie des goldenen Verhältnisses.
Eine langfristige Einrichtung senkt das Systemrisiko.
Der Trend-Tracking-Mechanismus identifiziert genaue Eintrittszeiten.
Klarer Stop-Loss kontrolliert das Risiko.
Anpassungsfähige Backtestparameter eignen sich für verschiedene Marktumgebungen.

Risikoanalyse

Es gibt auch einige Risiken:

Die Abhängigkeit von historischen Daten führt zu einer Unempfindlichkeit gegenüber Veränderungen des Marktes.
Der enge Stop-Loss kann durch Übernachtungspausen ausgeschaltet werden.
Falsche Signale können auftreten, wenn bei unangemessenen Backtestperioden heftige Kursschwankungen auftreten.
Ein Schlupf beeinträchtigt die Rentabilität.

Diese Risiken können durch Anpassung der Backtest-Perioden, Optimierung der Stop-Loss-Platzierung, Berücksichtigung der Rutschkosten usw. verringert werden.

Optimierungsrichtlinien

Die Strategie kann in folgenden Aspekten verbessert werden:

Automatische Optimierung der Parameter mit Machine-Learning-Algorithmen, um besser auf den aktuellen Markt anzupassen.
Einbeziehung von Hebelprodukten wie Index-Futures zur Positionsverstärkung.
Verbesserung des Umgangs mit extremen Ereignissen wie Preisunterschieden.
Optimieren Sie die Stop-Loss-Regeln, z. B. setzen Sie dynamische Stops anhand der Volatilität.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend ist dies eine langfristige Strategie, die eine klare Einstiegs- und Stop-Loss-Logik auf der Grundlage der Theorie des goldenen Verhältnisses bietet.

/*backtest
start: 2022-11-21 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © omkarkondhekar

//@version=4
strategy("GRBLong", overlay=true)

highInput = input(title = "High Days", type = input.integer, defval = 21, minval = 11)
lowInput = input(title = "Low Days", type = input.integer, defval = 21, minval = 5)

// Configure backtest start date with inputs
startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
     defval=2019, minval=1800, maxval=2100)

// See if this bar's time happened on/after start date
afterStartDate = (time >= timestamp(syminfo.timezone,
     startYear, startMonth, startDate, 0, 0))

high21 = highest(high, highInput)
low21 = lowest(low, lowInput)

diff = high21 - low21

longEntrySignal = low > low21 + (diff * 0.382) and close[1] > open[1] 

strategy.entry("Long", strategy.long, limit = low, when = longEntrySignal and afterStartDate)
strategy.exit("Long Exit", "Long", stop = low21 + (diff * 0.236))

plot(low21 + (diff * 0.382), color= color.green)
plot(low21 + (diff * 0.236), color = color.red)

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