Volatilitätsausbruchs-Handelsstrategie
ChaoZhang
Überblick
Eine Volatilitäts-Breakout-Trading-Strategie ist eine Strategie, die auf Einzelpreisbewegungen basiert. Sie löst Kauf- und Verkaufssignale aus, indem sie Änderungen in den Preisen und der Handelsmenge analysiert. Die Strategie kann auch in Kombination mit Alarmen verwendet werden, um Aufträge auf anderen Börsen oder Systemen auszulösen.
Strategieprinzip
Die Strategie beurteilt die Kursentwicklung und -stärke durch die Analyse der Schlusskosten, der Eröffnungskosten, der Höchst- und der Tiefstpreise der K-Linie.
Insbesondere wird analysiert, ob die letzten 3 K-Linien in Folge über oder unter dem Eröffnungspreis geschlossen wurden. Wenn ja, zeigt dies an, dass der Preis in Folge aufwärts oder abwärts gebrochen wurde, was zu einem Trend führt.
Darüber hinaus wird die Strategie auch die maximale Transaktionsmenge in einem bestimmten Zeitraum berechnen. Wenn die Transaktionsmenge der aktuellen K-Linie die maximale des letzten Zeitraums überschreitet, wird die Transaktionsmenge erhöht, was eine große Eintrittskraft in den Markt widerspiegelt.
Die Strategie erzeugt ein Kauf- oder Verkaufssignal, während der Preis drei aufeinanderfolgende K-Linien durchbricht und die Transaktionsmenge erhöht wird.
Strategische Vorteile
Es handelt sich um eine einfache und effektive Strategie, bei der Preisbewegungen und Handelsvolumensignale genutzt werden.
- Prinzipien sind klar, leicht zu verstehen und umzusetzen
- Hochempfindlich auf unvorhergesehene Ereignisse und zeitnahe Erfassung von Marktveränderungen
- Nur die grundlegenden K-Linien und Transaktionsdaten analysieren, ohne komplizierte Algorithmen
- Die Parameter können flexibel an unterschiedliche Sorten und Perioden angepasst werden
- Für Investoren mit niedrigen Kosten und mit geringem oder mittlerem Kapital
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch einige potenzielle Risiken:
- Es gibt eine gewisse Blindheit, wenn es darum geht, die Preise vorher zu beurteilen.
- Das ist ein sehr schwieriges Problem, aber es ist auch ein sehr schwieriges Problem.
- Das ist ein Fehler, der leicht zu Fehlsignalen bei der Bilanzierung führt.
- Keine Stop-Loss-Maßnahmen, Gefahr einer Ausweitung der Verluste
Um diese Risiken zu steuern, kann die Einbeziehung von Moving Stop, Optimierung von Parameterkombinationen oder die Verwendung in Kombination mit anderen Indikatoren oder Strategien in Betracht gezogen werden.
Optimierungsrichtung
Das ist eine grundlegende Strategie, aber es gibt noch viel Optimierungsmöglichkeiten, die sich auf folgende Bereiche konzentrieren:
- Erhöhung der Stop-Loss-Strategie zur Verringerung von Verlusten
- Optimierung der Parameter für mehr Sorten und Zyklen
- Filtersignale für andere Indikatoren hinzufügen
- Kombination mit einer Trend-Tracking-Strategie, um eine automatische Trend-Anpassung zu ermöglichen
- Dynamische Parameter- und Signaloptimierung in Kombination mit Machine Learning-Algorithmen
- Erweiterung der Module für quantitative Untersuchungen und Feedback, um Strategien zu entwickeln und zu optimieren
Zusammenfassen
Diese Strategie ist eine sehr praktische Strategie, die auf der Price Action-Konzeption basiert. Sie hat die Vorzüge, dass sie teilnehmend, leicht zu verstehen und kostengünstig umzusetzen ist. Gleichzeitig gibt es eine gewisse Blindheit, die für eine bessere Strategieverbesserung weiter optimiert und kombiniert werden muss. Insgesamt ist dies eine sehr wertvolle Strategieidee, die es wert ist, eingehend untersucht und angewendet zu werden.
/*backtest
start: 2022-12-04 00:00:00
end: 2023-03-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("SPAS", overlay=true, pyramiding=5, calc_on_order_fills=true)
int signal_hh = 0
int signal_ll = 0
if close[1] >= open[1] and close[2] >= open[2] and close[3] >= open[3]
signal_hh := 1
if close[1] <= open[1] and close[2] <= open[2] and close[3] <= open[3]
signal_ll := 1
plotchar(signal_hh, char='H', size=size.tiny, location=location.abovebar)
plotchar(signal_ll, char='L', size=size.tiny, location=location.abovebar)
int signal_vol = 0
float max_volume = 0.0
int vol_length = input(title="Volume length", type=input.integer, defval=3)
for i = vol_length to 1
if volume[i] > max_volume
max_volume := volume[i]
if volume[0] > max_volume
signal_vol := 1
plotchar(signal_vol, char='V', size=size.tiny, location=location.bottom)
int signal_buy = 0
int signal_sell = 0
if signal_hh and signal_vol
signal_buy := 1
label.new(bar_index, high, "B", color=color.green)
strategy.entry("buy", strategy.long, 5)//, when=strategy.position_size <= 0)
if signal_ll and signal_vol
signal_sell := 1
label.new(bar_index, low, "S", color=color.red)
strategy.entry("sell", strategy.short, 5)//, when=strategy.position_size > 0)
//plotchar(signal_buy, char='B', color=color.green, size=size.tiny, location=location.abovebar)
plotarrow(signal_buy, colorup=color.green, colordown=color.orange, transp=0, maxheight=20)
//plotchar(signal_sell, char='S', color=color.red, size=size.tiny, location=location.abovebar)
plotarrow(signal_sell * -1, colorup=color.green, colordown=color.orange, transp=0, maxheight=20)