Handelsstrategie zur Umkehrung des Trendverhältnisses

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-07 11:03:20
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Übersicht

Die Golden Ratio Mean Reverssion Trend Trading Strategie identifiziert mit Hilfe von Kanalindikatoren und gleitenden Durchschnitten stärkere Trendrichtungen und eröffnet Positionen in der Trendrichtung, nachdem die Preise auf ein bestimmtes Verhältnis zurückgegangen sind.

Strategie Logik

Zu den Kernindikatoren dieser Strategie gehören Kanalindikatoren, gleitende Durchschnitte und Pullback-Triggerlinien.

Der Kanalindikator wird von höchstem Höchstwert und niedrigstem Tief berechnet, um den Preiskanal zu identifizieren.
Der gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die allgemeine Kursrichtung zu bestimmen.
Die Pullback-Triggerlinie eröffnet dann Positionen, nachdem die Preise um ein bestimmtes Verhältnis von der Kanalgrenze zurückspringen.

Wenn der Preis den Boden des Kanals berührt, wird der Strategie der niedrigste Punkt als Referenzpunkt aufgezeichnet und erlaubt ein Verkaufssignal.

Umgekehrt, wenn der Preis die Spitze des Kanals erreicht, erfasst die Strategie den höchsten Punkt als Referenzpunkt und erlaubt ein Kaufsignal.

Daher besteht die Handelslogik dieser Strategie darin, den Preiskanal zu verfolgen und bei Auftreten von Umkehrsignalen in den bestehenden Trend einzugreifen.

Analyse der Vorteile

Die wichtigsten Vorteile dieser Strategie sind:

Es kann in stark trendigen Märkten gut abschneiden.
Die Aggressivität beim Eintritt in den Handel kann durch den Pullback-Ratio-Parameter angepasst werden.
Eine angemessene Abnahmekontrolle kann Einzelhandelsverluste begrenzen.

Insbesondere, weil die Strategie hauptsächlich Positionen an Trendumkehrpunkten eröffnet, funktioniert sie besser in Märkten mit größeren Preisschwankungen und offensichtlicheren Trends. Darüber hinaus kann die Anpassung des Pullback-Ratio-Parameters das Aggressivitätsniveau der Strategie kontrollieren, um Trends zu folgen. Schließlich kann Stop Loss den einzelnen Handelsverlust sehr gut kontrollieren.

Risikoanalyse

Zu den wichtigsten Risiken dieser Strategie gehören außerdem:

Die Strategie ist auf die Trendmerkmale der Handelsinstrumente angepasst.
Eine unsachgemäße Einstellung des Pullback-Verhältnisses kann zu einer zu aggressiven oder zu konservativen Einstellung führen.
Die Zeit, in der die Positionen gehalten werden, kann zu lang sein, das Übernachtungsrisiko muss beachtet werden.

Wenn das in der Strategie verwendete Handelsinstrument einen schwächeren Trend und eine geringere Schwankung aufweist, kann die Performance insbesondere beeinträchtigt werden. Darüber hinaus wird eine zu hohe oder zu geringe Pullback-Ratio die Strategieperformance beeinträchtigen.

Um die oben genannten Risiken zu vermeiden, sollten die folgenden Aspekte optimiert werden:

Auswählen von Handelsinstrumenten mit offensichtlicheren Trendmerkmalen.
Anpassen des Pullback-Verhältnisses, um die beste Parameterkombination zu finden.
Einstellen Sie Gewinn mit Ausgänge, um die Aufbewahrungszeit angemessen zu kontrollieren.

Schlussfolgerung

Die Golden Ratio Mean Reverssion Trend Trading Strategie beurteilt Preistrends und Pullback-Signale durch einfache Indikatoren, eröffnet Positionen, um Trends in starken Märkten zu verfolgen, und gehört zu einem typischen Trendsystem. Diese Strategie hat einen großen Parameter-Tuning-Raum, kann sich durch Optimierung an mehr Marktumgebungen anpassen und die Risikokontrolle ist auch vernünftig. Daher ist es eine Strategieidee, die es wert ist, im Live-Handel überprüft und verbessert zu werden.

/*backtest
start: 2022-11-30 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//
// A port of the TradeStation EasyLanguage code for a mean-revision strategy described at
//     http://traders.com/Documentation/FEEDbk_docs/2017/01/TradersTips.html
//
// "In “Mean-Reversion Swing Trading,” which appeared in the December 2016 issue of STOCKS & COMMODITIES, author Ken Calhoun
//  describes a trading methodology where the trader attempts to enter an existing trend after there has been a pullback. 
//  He suggests looking for 50% pullbacks in strong trends and waiting for price to move back in the direction of the trend
//  before entering the trade."
//
//  See Also:
//    - 9 Mistakes Quants Make that Cause Backtests to Lie (https://blog.quantopian.com/9-mistakes-quants-make-that-cause-backtests-to-lie-by-tucker-balch-ph-d/)
//    - When Backtests Meet Reality (http://financial-hacker.com/Backtest.pdf)
//    - Why MT4 backtesting does not work (http://www.stevehopwoodforex.com/phpBB3/viewtopic.php?f=28&t=4020)
//
// 
// -----------------------------------------------------------------------------
// Copyright 2018 sherwind
//
// This program is free software: you can redistribute it and/or modify
// it under the terms of the GNU General Public License as published by
// the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
// any later version.
//
// This program is distributed in the hope that it will be useful,
// but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
// MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
// GNU General Public License for more details.
// 
// The GNU General Public License can be found here
// <http://www.gnu.org/licenses/>.
//
// -----------------------------------------------------------------------------
//

strategy("Mean-Reversion Swing Trading Strategy v1", shorttitle="MRST Strategy v1", overlay=true)
channel_len  = input(defval=20, title="Channel Period", minval=1)
pullback_pct = input(defval=0.5, title="Percent Pull Back Trigger", minval=0.01, maxval=1, step=0.01)
trend_filter_len = input(defval=50, title="Trend MA Period", minval=1)


upper_band = highest(high, channel_len)
lower_band = lowest(low, channel_len)
trend      = sma(close, trend_filter_len)

low_ref  = 0.0
low_ref  :=  nz(low_ref[1])
high_ref = 0.0
high_ref := nz(high_ref[1])
long_ok  = false
long_ok  := nz(long_ok[1])
short_ok = false
short_ok := nz(short_ok[1])
long_ok2 = false
long_ok2  := nz(long_ok2[1])

if (low == lower_band)
    low_ref  := low
    long_ok  := false
    short_ok := true
    long_ok2 := false

if (high == upper_band)
    high_ref := high
    long_ok  := true
    short_ok := false
    long_ok2  := true

// Pull Back Level
trigger = long_ok2 ? high_ref - pullback_pct * (high_ref - low_ref) : low_ref + pullback_pct * (high_ref - low_ref)

plot(upper_band, title="Upper Band", color=long_ok2?green:red)
plot(lower_band, title="Lower Band", color=long_ok2?green:red)
plot(trigger, title="Trigger", color=purple)
plot(trend, title="Trend", color=orange)

enter_long = long_ok[1] and long_ok and crossover(close, trigger) and close > trend and strategy.position_size <= 0
enter_short = short_ok[1] and short_ok and crossunder(close, trigger) and close < trend and strategy.position_size >= 0

if (enter_long)
    long_ok := false
    strategy.entry("pullback-long", strategy.long, stop=close, comment="pullback-long")
else
    strategy.cancel("pullback-long")

if (enter_short)
	short_ok := false
    strategy.entry("pullback-short", strategy.short, stop=close, comment="pullback-short")
else
    strategy.cancel("pullback-short")

strategy.exit("exit-long", "pullback-long", limit=upper_band, stop=lower_band)
strategy.exit("exit-short", "pullback-short", limit=lower_band, stop=upper_band)

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