
Diese Strategie ist eine vollständige Preisstrategie, die speziell für Märkte mit tendenziellen Merkmalen wie Kryptowährungen und Aktien entwickelt wurde. Sie basiert ausschließlich auf der Berechnung von Höchst- und Tiefstpreisen in zwei unterschiedlichen Längezyklen. Durch die Berechnung mehrerer Mittelwerte dieser Höchst- und Tiefstpreise werden als Ein- und Ausstiegssignale verwendet.
Die Strategie nutzt die niedrigsten und höchsten Preise und ihre Mittelwerte für zwei unterschiedliche Längezyklen, um Ein- und Ausgänge zu beurteilen. Insbesondere berechnet sie die niedrigsten und höchsten Mittelwerte für 9 und 26 Zyklen, sowie die Mittelwerte für diese beiden Mittelwerte.
Die logische Logik des Überschusses ist: Wenn der Schlusskurs über dem 9-Zyklus-Höchst-Legend-Durchschnittswert, über dem 26-Zyklus-Höchst-Legend-Durchschnittswert und über dem Durchschnittswert der beiden Durchschnittswerte liegt, werden die drei Bedingungen erfüllt.
Die konkrete Logik der Leerstellung ist: Der Schlusskurs ist unter dem 9-Zyklus-Höchst-Legend-Durchschnittswert, unter dem 26-Zyklus-Höchst-Legend-Durchschnittswert, unter dem Mittelwert der beiden Durchschnittswerte, wenn diese drei Bedingungen erfüllt sind.
Wenn ein Rückwärtssignal erscheint, wählen Sie den Verlustplatz aus, unabhängig davon, wie viel Sie machen.
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Mit Hilfe von Doppel-Zeitrahmen-Analysen können Trends besser beurteilt und die Genauigkeit erhöht werden.
Die Berechnung basiert auf Höchst- und Tiefstpreisen, um den Durchbruch effektiv zu erfassen.
Die Verwendung von mehreren Durchschnittsfiltern erhöht die Zuverlässigkeit des Signals und verhindert die Störung durch Geräusche.
Eine reine Preisstrategie, die für die meisten trendigen Märkte gilt.
Die vollständige Automatisierung der Transaktionen ohne menschliches Eingreifen reduziert die Wahrscheinlichkeit von Fehlern.
Die Strategie birgt auch einige Risiken, die beachtet werden müssen:
Ohne integrierte Stop-Loss-Module besteht die Gefahr einer Vergrößerung der Verluste. Es können mobile Stop-Losses oder Prozentsatzstop-Losses hinzugefügt werden, um einzelne Verluste zu kontrollieren.
In unsicheren Verhältnissen kann es zu Fehlsignalen und Übertriebenen kommen. Sie können die Periodiparameter entsprechend anpassen oder Filterbedingungen hinzufügen.
Systematische Risiken bestehen ohne Berücksichtigung der Auswirkungen der Beziehungen zwischen einzelnen Aktien und Märkten. Um solche Risiken zu kontrollieren, kann ein Multifaktormodell in Betracht gezogen werden.
Unzureichende Rückverfolgungsdaten können zu einer Überfusion führen. Stabilitätsprüfungen sollten auf einem längeren Zeitskala und in mehr Märkten durchgeführt werden.
Die Strategie hat noch einige Optimierungsmöglichkeiten:
Die Zyklusparameter können weiter getestet und optimiert werden, um die optimale Parameterkombination zu finden.
Es kann in Erwägung gezogen werden, mobile Stop-Losses und Tracking-Stop-Losses einzusetzen, um einzelne Verluste zu kontrollieren.
Es ist möglich, verschiedene Märkte und sogar verschiedene Sorten zu testen, um ihre Eignung zu erforschen.
Es können bestimmte algorithmische Handelsmodule, wie beispielsweise maschinelles Lernen, hinzugefügt werden, um Entscheidungen zu unterstützen.
Es ist möglich, ein Multifaktormodell zu verwenden, um mehr Variablen zu berücksichtigen und die Stabilität zu verbessern.
Insgesamt ist diese Doppel-Zeitrahmen-Hoch-Low-Durchschnittspreis-Strategie mit einer starken Trend-Tracking-Fähigkeit geeignet für hoch-volatile Märkte wie Kryptowährungen. Sie nutzt die Durchbruchzeit für die Einstiegszeit effektiv und verbessert die Signalqualität durch die Verwendung von mehreren Schichten von Filterungen. Die Strategie kann durch Parameteroptimierung, die Erhöhung der Stop-Loss-Module und unterstützende Algorithmen weiter verbessert werden, was sie zu einer effizienten Stabilitätsstrategie macht, die es wert ist, in der langfristigen Nutzung zu sein.
/*backtest
start: 2023-11-27 00:00:00
end: 2023-12-04 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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/
// © exlux99
//@version=4
strategy(title = "Avg HH/LL Crypto Swinger", overlay = true )
varLo = input(title="Fast Line", type=input.integer, defval=9, minval=1)
varHi = input(title="Slow Line", type=input.integer, defval=26, minval=1)
a = lowest(varLo)
b = highest(varLo)
c = (a + b ) / 2
d = lowest(varHi)
e = highest(varHi)
f = (d + e) / 2
g = ((c + f) / 2)[varHi]
h = ((highest(varHi * 2) + lowest(varHi * 2)) / 2)[varHi]
long=close > c and close > f and close >g and close > h
short=close < c and close < f and close<g and close < h
strategy.entry("long",1,when=long)
strategy.entry('short',0,when=short)