Heikin Ashi und Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategie


Erstellungsdatum: 2023-12-19 15:51:30 zuletzt geändert: 2023-12-19 15:51:30
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Heikin Ashi und Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategie

Überblick

Die HLC3/Kaufman Strategie ist eine quantitative Handelsstrategie, die Heikin Ashi K-Linien und Kauffman Adaptive Moving Average (KAMA) kombiniert. Die Strategie verwendet die Heikin Ashi K-Linien, um die Richtung des Handels zu bestimmen und die Kauffman Adaptive Moving Average als Hilfsindikator für die Filterung von Handelssignalen zu verwenden.

Strategieprinzip

Die Strategie besteht hauptsächlich aus folgenden Teilen:

  1. Berechnen Sie die Heikin Ashi-Eröffnungs- und Schlusspreise. Diese Preise spiegeln die mittleren Preise der K-Linie-Einheiten wider und filtern so einen Teil des Rausches aus.

  2. Der Kaufmann-Adaptive Moving Average (KAMA) hat die Fähigkeit, seine Elastizität dynamisch anzupassen und bei plötzlichen starken Marktschwankungen nicht zu viel Nachschub zu erzeugen.

  3. Vergleichen Sie das Verhältnis zwischen dem Heikin Ashi-Schlusskurs und der KAMA-Größe, um ein Kauf- und Verkaufssignal zu ermitteln. Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn der Heikin Ashi-Schlusskurs den KAMA überschreitet; ein Verkaufssignal wird erzeugt, wenn der Heikin Ashi-Schlusskurs den KAMA unterschreitet.

  4. Die ADX-Indikatoren können hinzugefügt werden, um Trendstärke und -schwäche zu bestimmen und falsche Signale in einem wackligen Markt zu vermeiden.

Analyse der Stärken

Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass die Kombination von Heikin Ashi K-Leitung und der Doppelfilterung von KAMA den Lärmhandel und die Fehlsignale erheblich reduzieren kann. Die konkreten Vorteile sind:

  1. Die Heikin Ashi K-Leitung selbst hat eine Geräuschunterdrückung, die einige kurzfristige Schwankungen filtert.
  2. KAMA ist empfindlicher als SMA und EMA und kann Trends auf einer großen Ebene effektiv verfolgen.
  3. Durch die Kombination von Heikin Ashi und KAMA kann die Doppelfilterung den Fehler reduzieren.
  4. Der konfigurierbare ADX-Indikator beurteilt Trends als stark oder schwach, um falsche Signale zu vermeiden.
  5. Die Handelssignale sind unmittelbar, klar, einfach und flexibel zu bedienen.

Risikoanalyse

  1. Bei einigen Erschütterungen kann ein falsches Signal erzeugt werden. Die Parameter sollten entsprechend angepasst werden, um dieses Risiko zu vermeiden.
  2. Die KAMA-Parameter sollten entsprechend gelockert werden.
  3. Bei einer langfristigen Trendbewegung kann die KAMA einen gewissen Grad an Preisänderungen hinter sich lassen. Dies muss in Kombination mit dem ADX-Indikator ermittelt werden, um die Trendstabilität zu bestimmen.

Optimierungsrichtung

  1. Optimierung der Heikin Ashi-Kündigungspreise und der KAMA-Parameter, um optimale Filterbedingungen zu finden.
  2. Hinzu kommen Trendmessungen wie der ADX, um sicherzustellen, dass ein Handelssignal nur dann erzeugt wird, wenn sich der Trend stabilisiert.
  3. In Kombination mit anderen Hilfsindikatoren wie Boll-Linien wird ein Stop-Loss-Standard festgelegt.
  4. Die Stabilität der verschiedenen Variantenparameter wird getestet, um die optimale Kombination von Parametern zu finden.

Zusammenfassen

Die Heikin Ashi und Kaufman Adaptive Moving Average Trading Strategy ist eine Trend-Tracking-Strategie mit doppelter Filterung. Sie kombiniert die Noise-Funktion der Heikin Ashi K-Linie und die Vorteile von KAMA bei der schnellen Verfolgung von Trendänderungen, um Noise-Trading effektiv zu filtern und Fehlsignale zu reduzieren. Die Strategie ist geeignet, mittelfristige Trends zu verfolgen. Die Strategie kann die Stabilität und die Profitabilität durch Parameteroptimierung und Hilfsindikatorbestätigung weiter verbessern.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2022-12-12 00:00:00
end: 2023-12-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
//Heikin/Kaufman   by Marco

strategy("HLC3/Kaufman Strategy ",shorttitle="HLC3/KAU",overlay=true)
res1 = input(title="Hlc3 Time Frame", defval="D")
test = input(1,"Hlc3 Shift")
sloma = input(20,"Slow EMA Period")

//Kaufman MA
Length = input(5, minval=1)
xPrice = input(hlc3)
xvnoise = abs(xPrice - xPrice[1])
Fastend = input(2.5,step=.5)
Slowend = input(20)
nfastend = 2/(Fastend + 1)
nslowend = 2/(Slowend + 1)
nsignal = abs(xPrice - xPrice[Length])
nnoise = sum(xvnoise, Length)
nefratio = iff(nnoise != 0, nsignal / nnoise, 0)
nsmooth = pow(nefratio * (nfastend - nslowend) + nslowend, 2) 
nAMA = nz(nAMA[1]) + nsmooth * (xPrice - nz(nAMA[1]))

//Heikin Ashi Open/Close Price
//ha_t = heikinashi(tickerid)
//ha_close = request.security(ha_t, period, nAMA)
//mha_close = request.security(ha_t, res1, hlc3)
bha_close = request.security(syminfo.ticker, timeframe.period, nAMA)
bmha_close = request.security(syminfo.ticker, res1, hlc3)

//Moving Average
//fma = ema(mha_close[test],1)
//sma = ema(ha_close,sloma)
//plot(fma,title="MA",color=black,linewidth=2,style=line)
//plot(sma,title="SMA",color=red,linewidth=2,style=line)
bfma = ema(bmha_close[test],1)
bsma = ema(bha_close,sloma)
plot(bfma,title="MA",color=black,linewidth=2,style=line)
plot(bsma,title="SMA",color=red,linewidth=2,style=line)
//Strategy
//golong =  crossover(fma,sma) 
//goshort =   crossunder(fma,sma)
golong =  crossover(bfma,bsma) 
goshort =   crossunder(bfma,bsma)
strategy.entry("Buy",strategy.long,when = golong)
strategy.entry("Sell",strategy.short,when = goshort)