Quantitative Handelsstrategie basierend auf Trendanalyse-Index
ChaoZhang
Überblick
Die Kernidee der Strategie ist es, die Schräglage des Moving Averages zu nutzen, um Markttrends zu beurteilen und einen Trend Analysis Index (TAI) als Handelssignal zu erstellen. Wenn die Preise im Trend laufen, steigt die Schräglage des Moving Averages; wenn die Preise innerhalb eines Bereichs schwanken, in dem es keinen klaren Trend gibt, sinkt die Schräglage des Moving Averages.
Strategieprinzip
Die Strategie berechnet zunächst einen einfachen Moving Average des Preises (X-Tage Moving Average). Dann berechnet man den Höchstwert und den Tiefwert des Moving Average für die letzten Y-Tage, und durch diese beiden Extremawerte berechnet man den Moving Average für die letzten Y-Tage. Schließlich wird ein standardisierter Indikator zwischen 0 und 1 durch den Vergleich des Y-Tage-Wandelbereichs mit dem Preis umgewandelt, um einen Trendanalyse-Index zu erstellen.
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
- Durch die Schräglage des gleitenden Durchschnitts kann die Trendbewegung beurteilt werden, um die mittleren und langen Trends effektiv zu erfassen.
- In Kombination mit der Standardisierung der Schwankungsbreite werden Indexindikatoren erstellt, um die Handelssignale klarer zu machen
- Anpassbare Moving Average-Parameter und Parameter für Trendbeurteilungen, die sich an unterschiedliche Marktbedingungen anpassen
- Optionaler Umkehrhandel, der zur Verfolgung oder Absicherung anderer Strategien verwendet werden kann
Risikoanalyse
Die Strategie birgt einige Risiken:
- Bei Schwingungen kann es zu Fehlsignalen kommen.
- Die falsche Einstellung der Moving Average Parameter kann einen Trendwechselpunkt verpassen
- Unzureichende Einstellungen der Standardisierungsparameter können schwache Trends übersehen
- Die Verluste können bei einem Umkehrhandel noch steigen
Entsprechende Lösungen:
- Filtersignale in Kombination mit anderen Indikatoren
- Optimierung von Parametern, um die optimale Kombination von Parametern zu finden
- Anpassung der Standardisierungsparameter
- Vorsicht bei der Verwendung von Reverse-Transactions
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
- In Kombination mit anderen Indikatoren, die Trends beurteilen, wie z. B. BOLL-Kanäle, werden Handelssignale zuverlässiger
- Die Einführung von Stop-Loss-Strategien zur Kontrolle von Einzelschäden
- Optimierung der Tagesparameter des Moving Averages, um sie besser an die Merkmale des Marktes in verschiedenen Perioden anzupassen
- Trainieren Sie die optimalen Standardisierungsparameter und finden Sie die optimalen Parameter-Thresholds
- Hinzufügen von Machine-Learning-Modellen zur Vorhersage von Trendwahrscheinlichkeiten, um den Handel zu unterstützen
Zusammenfassen
Die Strategie als Ganzes ist eine mittel-langen Linie Strategie, die Trends anhand von Moving Average Slippers zu beurteilen, kann Trends effektiv zu erfassen, aber es gibt auch eine gewisse Gefahr von falschen Signalen. Durch die Verwendung in Kombination mit anderen Indikatoren, durch die Einbeziehung von Stop Loss, Parameteroptimierung und andere Mittel kann die Strategie stabiler und zuverlässiger gemacht werden. Im Wesentlichen ist es immer noch eine relativ einfache Trend-Tracking-Strategie.
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// Copyright by HPotter v1.0 21/12/2017
// In essence, it is simply the standard deviation of the last x bars of a
// y-bar moving average. Thus, the TAI is a simple trend indicator when prices
// trend with authority, the slope of the moving average increases, and when
// prices meander in a trendless range, the slope of the moving average decreases.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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strategy(title="Trend Analysis Index", shorttitle="TAI")
AvgLen = input(28, minval=1)
TAILen = input(5, minval=1)
TopBand = input(0.11, step=0.01)
LowBand = input(0.02, step=0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(TopBand, color=red, linestyle=line)
hline(LowBand, color=green, linestyle=line)
xPrice = close
xSMA = sma(xPrice, AvgLen)
xHH = highest(xSMA, TAILen)
xLL = lowest(xSMA, TAILen)
nRes = (xHH - xLL) * 100 / xPrice
pos = iff(nRes > TopBand, 1,
iff(nRes < LowBand, -1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nRes, color=blue, title="TAI")