Goldener Schnitt – Trend-Trading-Strategie zur Rückkehr zum Mittelwert
ChaoZhang
Überblick
Die Goldschnittspreis-Trend-Return-Trading-Strategie kann eine Position in der Trendrichtung eröffnen, nachdem eine bestimmte Prozentsatz der Preisrückführung aufgetreten ist. Die Strategie ist für Märkte mit starken Trendmerkmalen geeignet und kann in Trendsituationen besser funktionieren.
Strategieprinzip
Die Kernindikatoren der Strategie sind die Gangway-Indikatoren, die Moving Averages und die Retracement-Triggerlinien.
- Der Kanalindikator besteht aus der Berechnung von Höchst- und Tiefpreisen zur Identifizierung von Preiskanälen.
- Der Moving Average wird verwendet, um die Gesamttrendrichtung der Preise zu bestimmen.
- Der Rückschlag-Trigger wird verwendet, um Positionen zu eröffnen, nachdem der Preis einen bestimmten Prozentsatz von der Kanalgrenze zurückgeworfen hat.
Wenn der Preis den unteren Teil des Kanals berührt, wird die Strategie die niedrigste Stelle als Referenzpunkt aufzeichnen und ein Markenzeichen für eine Leerstellung setzen. Wenn der Preis steigt, wird eine Leerstellung in der Nähe des Aufprallpunkts eröffnet, sobald die Steigerung die Rückstellungsquote erreicht hat.
Im Gegenteil, wenn der Preis die Spitze des Kanals berührt, wird die Strategie die höchste Stelle als Bezugspunkt aufzeichnen und ein Set-up erlaubt, mehr Zeichen zu machen. Wenn der Preis fällt, wird ein Mehrplatz in der Nähe des Punktes geöffnet, wenn der Rückgang die Anpassungsquote erreicht.
Die Handelslogik der Strategie besteht daher darin, die Preiskanäle zu verfolgen und bei einem Umkehrsignal den geeigneten Punkt zu wählen, um in den bestehenden Trend einzugreifen. Dies ist ein häufiger Ansatz für eine Trendrückstellungs-Handelsstrategie.
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
- Das ist eine sehr positive Entwicklung, die sich in den letzten Jahren deutlich verbessert hat.
- Die Eintrittsschärfe der Strategie kann durch eine Rückstellungsrate angepasst werden.
- Eine angemessene Rücknahme kann den Einzelschaden begrenzen.
Insbesondere, da die Strategie hauptsächlich Positionen an Trendwendepunkten eröffnet, wirkt sie besser in Märkten mit großer Preisschwankung und deutlichem Trend. Darüber hinaus kann die Anpassung der Rückstellungsverhältnisparameter die Radikalismus der Strategie steuern. Schließlich kann der Einzelschaden durch Stop-Loss sehr gut kontrolliert werden.
Risikoanalyse
Die wichtigsten Risiken der Strategie sind:
- Die Strategie ist auf die Trend-Eigenschaften der Handelsarten empfindlich.
- Eine falsche Einstellung des Rückschaltverhältnisses kann zu einer zu radikalen oder konservativen Einstellung führen.
- Es kann zu lange dauern, und es besteht die Gefahr, dass man über Nacht investiert.
Insbesondere wenn die Handelsvarianten, die von der Strategie angewendet werden, schwacher sind und weniger schwanken, kann die Wirkung abgeschätzt werden. Darüber hinaus kann die Einstellung eines zu hohen oder zu niedrigen Rückstellungsverhältnisses die Strategie beeinflussen. Schließlich muss auf die Kontrolle des Übernachtungsrisikos geachtet werden, da die Haltedauer der Strategie möglicherweise länger ist.
Um die oben genannten Risiken zu vermeiden, sollten Sie folgende Optimierungsmöglichkeiten in Betracht ziehen:
- Es ist wichtig, dass die Anbieter von Online-Handelsgeschäften die Trends besser erkennen.
- Parameter für die Optimierung der Parameterkombinationen;
- Setzen Sie die Exit-Sperre, um die Haltedauer vernünftigerweise zu kontrollieren.
Zusammenfassen
Die Goldschnitt-Mittelwert-Return-Trend-Trading-Strategie gehört zu den typischeren Trendsystemen. Die Strategie hat einen großen Optimierungsraum, kann durch Optimierung an mehr Marktumgebungen angepasst werden, und die Risikokontrolle ist auch vernünftiger. Daher ist es eine Optimierungsstrategie, die es wert ist, in der Praxis getestet 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)
//
//
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// 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)