Bidirektionale Long- und Short-Handelsstrategie basierend auf Long- und Short-Signalen quantitativer Indikatoren
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie basiert auf dem Donchain-Preiskanal-Indikator und dem quantitativen OBV-Oszillator für den Handel mit mehreren Signalen. Sie verwendet den Preiskanal-Indikator, um Preisbruch und Rückschlag zu ermitteln, und kombiniert die quantitativen Indikatoren, um die Mehrfachkraft zu ermitteln, um ein Handelssignal zu erzeugen.
Strategieprinzip
Der Preiskanal wird mit dem Donchain-Preiskanal-Indikator berechnet. Der Preiskanal wird durch den höchsten Preis berechnet, der Preiskanal durch den niedrigsten Preis berechnet.
Die OBV-Quantifizierung und die EMA-Kennzahlen werden verwendet, um die Oberflächenstärke des OBV-Oszillators zu bestimmen. Wenn der Oszillator größer als 0 ist, wird die Oberflächenstärke als größer als die Oberflächenstärke angesehen, und wenn sie kleiner als 0 ist, umgekehrt.
Wenn der Preis den oberen Kanal durchbricht und der Oszillator größer als 0 ist, erzeugt er mehrere Signale. Wenn der Preis den unteren Kanal durchbricht und der Oszillator kleiner als 0 ist, erzeugt er ein Leerzeichen.
Wenn der Preis auf den unteren Kanal zurückgreift, ist der Kurs offen. Wenn der Preis auf den oberen Kanal zurückgreift, ist der Kurs offen.
Strategische Vorteile
Benutzen Sie die Preiskanäle, um Trends zu beurteilen und sich nicht von den Erschütterungen ablenken zu lassen.
Die Analyse der Luftwaffenkräfte in Kombination mit quantitativen Indikatoren soll sicherstellen, dass die Handelsrichtung mit der Marktkraft übereinstimmt.
Mit einem Zwei-Wege-Handel kann man sowohl beim Auf- als auch beim Abstieg profitieren.
Setzen Sie eine Stop-Loss-Strategie ein, um Risiken effektiv zu kontrollieren.
Strategisches Risiko
Die falsche Einstellung der Preiskanalparameter kann dazu führen, dass die Kanäle zu locker oder zu eng sind, dass Handelschancen verpasst werden oder falsche Signale erzeugt werden.
Die falsche Einstellung der Indikatorparameter kann auch dazu führen, dass das Signal verzögert oder vorverlegt wird.
Unerwartete Ereignisse, die zu schnellen Unregelmäßigkeiten führen, können einen Verlust auslösen.
Beim Zwei-Wege-Trading ist es schwierig, sowohl die Über- als auch die Off-Position gleichzeitig zu verwalten.
Richtung der Strategieoptimierung
Optimierung der Preiskanalparameter, um die optimale Kombination von Parametern zu finden
Die Parameter des OBV-Oszillators werden auch getestet und optimiert, um eine rechtzeitige und genaue Beurteilung der Luftdämpfung zu gewährleisten.
Es kann in Kombination mit anderen Indikatoren wie MACD, KD und anderen Markttrends betrachtet werden, um die Signalgenauigkeit zu verbessern.
Verschiedene Stop-Loss-Methoden können getestet werden, z. B. die Verfolgung von Stop-Loss-Methoden, die Prozentsätze von Stop-Loss-Methoden usw.
Es ist möglich, verschiedene Sorten zu testen, um die Sorten zu finden, die für die Strategie am besten geeignet sind.
Zusammenfassen
Die Strategie ist insgesamt eine zweiseitige Handelsstrategie, die sowohl die Markttrends als auch die Mehrfachkraft in Kombination mit Preisbewegungen und quantitativen Indikatoren beurteilt. Die Strategie ist klar und leicht verständlich. Der Optimierungsraum ist relativ groß und die Stabilität und Profitabilität der Strategie können durch Parameteroptimierung und Indikatorenkombination weiter verbessert werden.
/*backtest
start: 2022-12-06 00:00:00
end: 2023-12-12 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
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/
// © ahancock
//@version=4
strategy(
title = "Hancock - Filtered Volume OBV OSC [Strategy]",
initial_capital = 1000,
overlay = false,
commission_type = strategy.commission.percent,
commission_value= 0.075)
// Inputs
source = input(close, title = "Source", type = input.source)
use_volume_filter = input(true, title = "Use Volume Filter", type = input.bool)
vol_filter_length = input(20, title = "Volume Filter - Length", type = input.integer, minval = 1)
vol_filter_multiplier = input(1.2, title = "Volume Filter - Multiplier", type = input.float, minval = 0.1, step = 0.1)
use_osc = input(true, title = "Use Oscillator", type = input.bool)
osc_length = input(40, title = "Oscillator - Signal Length", type = input.integer, minval = 1)
channel_length = input(65, title = "Channel - Slow Length", minval = 5, maxval = 200, step = 5)
channel_percent = input(70, title = "Channel - Fast Length Percent", minval = 5, maxval = 100, step = 5)
trade_both = "Both", trade_long = "Long", trade_short = "Short"
trade_direction = input("Both", title = "Trade - Direction", options = [trade_both, trade_long, trade_short])
trade_leverage = input(2, title = "Trade - Leverage", type = input.integer, minval = 1, maxval = 100)
trade_stop = input(7.5, title = "Trade - Stop Loss %", type = input.float, minval = 0.5, step = 0.5, maxval = 100)
trade_trail_threshold = input(5, title = "Trade - Trail Stop Threshold %", type = input.float, minval = 0.5, step = 0.5, maxval = 100)
trade_trail = input(5, title = "Trade - Trail Stop Minimum %", type = input.float, minval = 0.5, step = 0.5, maxval = 100)
trade_risk = input(100, title = "Trade - Risk %", type = input.integer, step = 1, minval = 1, maxval = 100)
test_year = input(2019, "Test - Year", type = input.integer, minval = 1970, maxval = 2222)
test_month = input(01, "Test - Month", type = input.integer, minval = 1, maxval = 12)
test_day = input(01, "Test - Day", type = input.integer, minval = 1, maxval = 31)
// Functions
get_round(value, precision) => round(value * (pow(10, precision))) / pow(10, precision)
get_obv(values, filter_length, filter_multiplier, use_filter, osc_length, use_osc) =>
threshold = abs(avg(volume, filter_length) - (stdev(volume, filter_length) * filter_multiplier))
obv = 0.0
if (use_filter and volume < threshold)
obv := nz(obv[1])
else
obv := nz(obv[1]) + sign(change(values)) * volume
use_osc ? (obv - ema(obv, osc_length)) : obv
get_dc(high_values, low_values, length) =>
top = highest(high_values, length)
bot = lowest(low_values, length)
mid = bot + ((top - bot) / 2)
[top, mid, bot]
get_dcs(high_values, low_values, length, length_percent) =>
slow_length = length
fast_length = slow_length * length_percent / 100
[slow_top, slow_mid, slow_bot] =
get_dc(high_values, low_values, slow_length)
[fast_top, fast_mid, fast_bot] =
get_dc(high_values, low_values, fast_length)
[slow_top, slow_mid, slow_bot, fast_top, fast_mid, fast_bot]
// Strategy
obv = get_obv(
source,
vol_filter_length,
vol_filter_multiplier,
use_volume_filter,
osc_length,
use_osc)
[slow_top_price, _, slow_bot_price, fast_top_price, _, fast_bot_price] =
get_dcs(high, low, channel_length, channel_percent)
[slow_top_obv, _, slow_bot_obv, fast_top_obv, _, fast_bot_obv] =
get_dcs(obv, obv, channel_length, channel_percent)
enter_long_price = high > slow_top_price[1]
exit_long_price = low < fast_bot_price[1]
enter_short_price = low < slow_bot_price[1]
exit_short_price = high > fast_top_price[1]
enter_long_obv = obv > slow_top_obv[1] and (use_osc ? obv > 0 : true)
enter_short_obv = obv < fast_bot_obv[1] and (use_osc ? obv < 0 : true)
exit_long_obv = obv < slow_bot_obv[1]
exit_short_obv = obv > fast_top_obv[1]
// Trade Conditions
can_trade = true
enter_long_condition = enter_long_obv and enter_long_price
exit_long_condition = exit_long_obv and exit_long_price
enter_short_condition = enter_short_obv and enter_short_price
exit_short_condition = exit_short_obv and exit_short_price
position_signal = 0
position_signal :=
enter_long_condition ? 1 :
enter_short_condition ? -1 :
exit_long_condition or exit_short_condition ? 0 :
position_signal[1]
// Positions
test_time = timestamp(test_year, test_month, test_day, 0, 0)
if (time >= test_time and strategy.opentrades == 0)
contracts = get_round((strategy.equity * trade_leverage / close) * (trade_risk / 100), 4)
if (trade_direction == trade_both or trade_direction == trade_long)
strategy.entry(
"LONG",
strategy.long,
qty = contracts,
when = enter_long_condition)
if (trade_direction == trade_both or trade_direction == trade_short)
strategy.entry(
"SHORT",
strategy.short,
qty = contracts,
when = enter_short_condition)
in_long = strategy.position_size > 0
in_short = strategy.position_size < 0
float long_high = na
float short_low = na
long_high := in_long ? high >= nz(long_high[1], low) ? high : long_high[1] : na
short_low := in_short ? low <= nz(short_low[1], high) ? low : short_low[1] : na
long_change = abs(((long_high - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price) * 100)
short_change = abs(((short_low - strategy.position_avg_price) / strategy.position_avg_price) * 100)
threshold_difference = (strategy.position_avg_price / trade_leverage) * (trade_trail_threshold / 100)
long_trail_threshold = in_long ? strategy.position_avg_price + threshold_difference : na
short_trail_threshold = in_short ? strategy.position_avg_price - threshold_difference : na
long_trail = in_long and long_high > long_trail_threshold ?
long_high - (long_high / trade_leverage) * (trade_trail / 100) : na
short_trail = in_short and short_low < short_trail_threshold ?
short_low + (short_low / trade_leverage) * (trade_trail / 100) : na
stop_difference = (strategy.position_avg_price / trade_leverage) * (trade_stop / 100)
long_stop = in_long ? long_high > long_trail_threshold ? long_trail : strategy.position_avg_price - stop_difference : na
short_stop = in_short ? short_low < short_trail_threshold ? short_trail : strategy.position_avg_price + stop_difference : na
strategy.exit("S/L", "LONG",
stop = long_stop,
qty = abs(get_round(strategy.position_size, 4)))
strategy.exit("S/L", "SHORT",
stop = short_stop,
qty = abs(get_round(strategy.position_size, 4)))
strategy.close_all(when = abs(change(position_signal)) > 0)
// Plots
plotshape(enter_long_condition, "Enter Long", shape.diamond, location.top, color.green)
plotshape(exit_long_condition, "Exit Long", shape.diamond, location.top, color.red)
plotshape(enter_short_condition, "Enter Short", shape.diamond, location.bottom, color.green)
plotshape(exit_short_condition, "Exit Short", shape.diamond, location.bottom, color.red)
color_green = #63b987
color_red = #eb3d5c
hline(use_osc ? 0 : na)
plot(use_osc ? obv : na, color = color.silver, style = plot.style_area, transp = 90)
plot(obv, color = color.white, style = plot.style_line, linewidth = 2, transp = 0)
plot_slow_top = plot(slow_top_obv, color = color_green, linewidth = 2, transp = 60)
plot_slow_bot = plot(slow_bot_obv, color = color_green, linewidth = 2, transp = 60)
fill(plot_slow_top, plot_slow_bot, color = color_green, transp = 90)
plot_fast_top = plot(fast_top_obv, color = color_red, linewidth = 2, transp = 60)
plot_fast_bot = plot(fast_bot_obv, color = color_red, linewidth = 2, transp = 60)
fill(plot_fast_top, plot_fast_bot, color = color_red, transp = 90)