Handelsstrategie für den zweiseitigen Preisdurchbruch

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-12-15 16:28:12
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Übersicht

Die Dual Direction Price Breakthrough Moving Average Timing Trading Strategie ist eine quantitative Handelsstrategie, die den Preisdurchbruch von gleitenden Durchschnitten verwendet, um Handelssignale zu bestimmen.

Strategie Logik

Die Kernlogik dieser Strategie lautet:

Berechnung der gleitenden Durchschnittswerte (EMA) für einen bestimmten Zeitraum (z. B. 200 Tage) unter Verwendung der EMA-Funktion.
Vergleichen Sie den Schlusskurs mit der EMA, um festzustellen, ob der Preis durch die EMA bricht. Insbesondere bricht der Schlusskurs über der EMA ab; wenn der Schlusskurs unter der EMA liegt, bricht der Preis durch die EMA ab.
Wenn der Preis durch die EMA bricht, erzeugen Sie ein langes Signal; wenn der Preis durch die EMA bricht, erzeugen Sie ein kurzes Signal.
Wenn das Signal ausgelöst wird, ordnen Sie mit einem bestimmten Prozentsatz (z. B. 100%) und setzen Sie Stop-Loss- und Take-Profit-Preise.
Wenn der Stop-Loss- oder Take-Profit-Preis erreicht wird, wird die Position geschlossen.
Wiederholen Sie den Vorgang, um von dem Zeitpunkt des Preisbruchs durch gleitende Durchschnitte zu profitieren.

Die Strategie ist einfach und unkompliziert zu verstehen und umzusetzen. Sie zielt darauf ab, die kurzfristige Dynamik durch Signale des Durchbruchs von gleitenden Durchschnitten zu erfassen.

Vorteile

Einfache und klare Logik, leicht zu verstehen und zu überprüfen.
Schlanke Verfolgungsfähigkeit unter Verwendung von Merkmalen gleitender Durchschnitte.
Hohe Handelsfrequenz, geeignet für den kurzfristigen Handel.
Schnelle Reaktion auf Preisänderungen, ein gutes Timing.

Risiken

Ein gewisses Maß an Verzögerung kann den ersten Preisdurchbruch verpassen.
Häufiger Handel, wenn er mehrmals gewischt wird.
Es besteht die Gefahr, bei scharfen Umkehrungen abgehalten zu werden.

Zu den Optimierungsmethoden gehören Parameter-Tuning, die Verwendung effektiverer Indikatoren, die Verringerung der Handelsfrequenz usw. Adaptive Stopps und Filterbedingungen können auch Risiken kontrollieren.

Optimierungsrichtlinien

Versuche verschiedene Arten und Parameter gleitender Durchschnitte für eine bessere Lösung, z. B. EMA, SMA, LWMA.
Für den Fall, dass die Risikopositionen in einem anderen Sektorenbereich liegen, werden die Risikopositionen in einem anderen Sektorenbereich ausgewiesen, in dem die Risikopositionen in einem anderen Sektorenbereich liegen.
Optimieren und testen Sie Stop-Loss- und Gewinnstrategien, um Risiken zu senken.
Kombination von Trendfolgung, Mittelumkehrung und anderen Strategien für ein robustes Handelssystem.
Zusätzliche Parametrierung für eine größere Anpassungsfähigkeit.

Schlussfolgerung

Die Strategie verfügt über eine relativ einfache Logik, indem sie gleitende Durchschnitte verfolgt, um die kurzfristige Dynamik zu erfassen. Zu den Vorteilen gehören Reaktionsfähigkeit und Benutzerfreundlichkeit; zu den Nachteilen gehören Verzögerung und Trägheit. Weitere Optimierungen können bei der Indikatorauswahl, Stop-Loss-Mechanismen und Filtertechniken vorgenommen werden, um die Strategie solider und umfassender zu machen.

/*backtest
start: 2022-12-08 00:00:00
end: 2023-12-14 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/

// Credits to the original Script - Range Filter DonovanWall https://www.tradingview.com/script/lut7sBgG-Range-Filter-DW/
// This version is the old version of the Range Filter with less settings to tinker with

//@version=5
strategy(title='Range Filter - B&S Signals', shorttitle='RF - B&S Signals', initial_capital=1000, currency=currency.GBP, default_qty_value=100, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075, overlay=true)


i_startTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2020 12:00 +0000'), title='Backtest Start')
i_endTime = input(defval=timestamp('01 Jan 2024 12:00 +0000'), title='Backtest End')

inDateRange     = true
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Functions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longLossPerc = input.float(title='Long Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortLossPerc = input.float(title='Short Stop Loss (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

longTakePerc = input.float(title='Long Take(%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortTakePerc = input.float(title='Short Take (%)', minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

emaLength = input.int(200, title="EMA Length")

    // Determine stop loss price

//Range Size Function
rng_size(x, qty, n) =>
//    AC       = Cond_EMA(abs(x - x[1]), 1, n)
    wper = n * 2 - 1
    avrng = ta.ema(math.abs(x - x[1]), n)
    AC = ta.ema(avrng, wper) * qty
    rng_size = AC
    rng_size

//Range Filter Function
rng_filt(x, rng_, n) =>
    r = rng_
    var rfilt = array.new_float(2, x)
    array.set(rfilt, 1, array.get(rfilt, 0))
    if x - r > array.get(rfilt, 1)
        array.set(rfilt, 0, x - r)
    if x + r < array.get(rfilt, 1)
        array.set(rfilt, 0, x + r)
    rng_filt1 = array.get(rfilt, 0)

    hi_band = rng_filt1 + r
    lo_band = rng_filt1 - r
    rng_filt = rng_filt1
    [hi_band, lo_band, rng_filt]

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Inputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//Range Source
rng_src = input(defval=close, title='Swing Source')

//Range Period
rng_per = input.int(defval=20, minval=1, title='Swing Period')

//Range Size Inputs
rng_qty = input.float(defval=3.5, minval=0.0000001, title='Swing Multiplier')

//Bar Colors
use_barcolor = input(defval=false, title='Bar Colors On/Off')

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Definitions
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

//Range Filter Values
[h_band, l_band, filt] = rng_filt(rng_src, rng_size(rng_src, rng_qty, rng_per), rng_per)

//Direction Conditions
var fdir = 0.0
fdir := filt > filt[1] ? 1 : filt < filt[1] ? -1 : fdir
upward = fdir == 1 ? 1 : 0
downward = fdir == -1 ? 1 : 0

//Trading Condition
longCond = rng_src > filt and rng_src > rng_src[1] and upward > 0 or rng_src > filt and rng_src < rng_src[1] and upward > 0
shortCond = rng_src < filt and rng_src < rng_src[1] and downward > 0 or rng_src < filt and rng_src > rng_src[1] and downward > 0

CondIni = 0
CondIni := longCond ? 1 : shortCond ? -1 : CondIni[1]
longCondition = longCond and CondIni[1] == -1
shortCondition = shortCond and CondIni[1] == 1

//Colors
filt_color = upward ? #05ff9b : downward ? #ff0583 : #cccccc
bar_color = upward and rng_src > filt ? rng_src > rng_src[1] ? #05ff9b : #00b36b : downward and rng_src < filt ? rng_src < rng_src[1] ? #ff0583 : #b8005d : #cccccc


ema = ta.ema(close,emaLength)

//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
//Outputs
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
longStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)

longTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 + longTakePerc)
shortTakePrice = strategy.position_avg_price * (1 - shortTakePerc)

//Filter Plot
filt_plot = plot(filt, color=filt_color, linewidth=3, title='Filter', transp=67)

//Band Plots
h_band_plot = plot(h_band, color=color.new(#05ff9b, 100), title='High Band')
l_band_plot = plot(l_band, color=color.new(#ff0583, 100), title='Low Band')

//Band Fills
fill(h_band_plot, filt_plot, color=color.new(#00b36b, 92), title='High Band Fill')
fill(l_band_plot, filt_plot, color=color.new(#b8005d, 92), title='Low Band Fill')

//Bar Color
barcolor(use_barcolor ? bar_color : na)

if  inDateRange and close>ema
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=longCondition)
    
if   inDateRange and close<ema
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=shortCondition)


plot(ema)




//Plot Buy and Sell Labels
plotshape(longCondition, title='Buy Signal', text='BUY', textcolor=color.white, style=shape.labelup, size=size.normal, location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0))
plotshape(shortCondition, title='Sell Signal', text='SELL', textcolor=color.white, style=shape.labeldown, size=size.normal, location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0))

//Alerts
alertcondition(longCondition, title='Buy Alert', message='BUY')
alertcondition(shortCondition, title='Sell Alert', message='SELL')

if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id='Long', stop=longStopPrice, limit=longTakePrice)

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit(id='Short', stop=shortStopPrice, limit=shortTakePrice)

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