
Die Binary Equilibrium-Tracking-Strategie ist eine quantitative Trading-Strategie, die auf Equilibrium-Indikatoren basiert. Die Strategie nutzt hauptsächlich die Gold-Cross- und die Dead-Cross-Strategien der Moving Averages, um Kauf- und Verkaufssignale zu senden.
Die Strategie basiert auf drei technischen Indikatoren:
Über den Indikator hinaus ((Supertrend): verwendet, um die Haupttrendrichtung des Preises zu bestimmen. Wenn sich die Richtung des Supertrend-Indikators ändert, wird dies als Wendepunkt des Preistrends beurteilt und ein Handelssignal ausgegeben.
RSI (Relative Strength Index): ein Schwingungsindikator, der verwendet wird, um Überkauf und Überverkauf zu bestimmen. Diese Strategie sendet ein Handelssignal aus, wenn der RSI-Indikator einen kurzfristigen Überkauf oder Überverkauf zeigt.
ADX-Indikator (Average Directional Indicator): Die Stärke des Trends. Diese Strategie kombiniert die ADX-Indikator mit der Stärke des Trends und wählt den Eintritt, wenn der Trend stärker ist.
Wenn der Supertrend-Indikator die Richtung ändert, bedeutet dies, dass der Preistrend umgekehrt ist. Der RSI-Indikator zeigt Überkauf und Überverkauf, was darauf hindeutet, dass sich die kurzfristige Nachfrage und die Versorgungsbeziehung verändern, und der Preis kann sich umkehren. Darüber hinaus zeigt der ADX-Indikator eine größere Trendstärke, was eine Gelegenheit für den Einstieg in diese Strategie bietet.
Mit Hilfe eines zweigleisigen Systems kann der Trend der Preise effektiv verfolgt werden. Profit profitiert von dem Trend.
Der RSI-Indikator wird verwendet, um Überkauf und Überverkauf zu beurteilen, um zu vermeiden, dass die Preise an den Wendepunkten nach oben oder unten jagen.
Der ADX-Indikator beurteilt die Stärke des Trends, so dass diese Strategie hauptsächlich bei starken Trends eingesetzt wird, um von großen Trends zu profitieren.
Strategieparameter wurden optimiert und haben sich gut im Vergleichstest bewährt.
Die Doppel-Grenz-Strategie ist an sich sehr sensibel für Preisänderungen und kann zu einer größeren Anzahl von Handelssignalen führen. Die Lösung besteht darin, die Parameter der Grenze entsprechend anzupassen und die Handelsfrequenz zu reduzieren.
Es kann sein, dass sowohl RSI- als auch ADX-Indikatoren ausfallen. Die Lösung besteht darin, die Parameter zu optimieren und die Indikatorberechnungszeit zu ändern.
Diese Strategie erfordert die Auswahl einer geeigneten Stop-Strategie. Die Lösung besteht darin, einen angemessenen mobilen Stop oder einen einzigen Stop einzurichten.
Optimierung der Handelsfrequenz. Sie können versuchen, die Parameter des linearen Systems zu optimieren und die Handelsfrequenz anzupassen.
Weitere Hilfsindikatoren können eingeführt werden, z. B. die Einführung des Handelsvolumensindikators und die Auswahl der Eintrittskarte bei der Eintrittskarte bei der Eintrittskarte.
Parameteroptimierung kann in Kombination mit maschinellen Lernalgorithmen durchgeführt werden. Die Algorithmen werden verwendet, um die optimale Kombination von Parametern vorherzusagen.
Einführung von Stop-Loss-Mechanismen. Einrichtung von mobilen Stop-Loss-Systemen oder Stop-Loss-Systemen, um einzelne Verluste zu kontrollieren.
Die Strategie ist eine Dual-Even-Line-Tracking-Strategie, deren Kernidee darin besteht, die Preisentwicklung anhand der Ebenen-Indikatoren zu bestimmen und in Kombination mit dem RSI-Indikator und dem ADX-Indikator den richtigen Zeitpunkt für den Einstieg zu wählen. Ihr Vorteil besteht darin, dass sie dem Trend folgen kann und bei Überkauf und Überverkauf scharfschnell in den Markt eintritt, um von den großen Trends zu profitieren. Das Risiko der Strategie resultiert hauptsächlich aus der hohen Sensibilität für Preisänderungen, die möglicherweise durch häufigen Handel entstehen.
/*backtest
start: 2022-12-18 00:00:00
end: 2023-12-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Supertrend Strategy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=120,
initial_capital=1000, margin_long=0.1)
atrPeriod = input(10, "ATR Length")
factor = input.float(3.0, "Factor", step=0.01)
[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)
adxlen = input(7, title="ADX Smoothing")
dilen = input(7, title="DI Length")
dirmov(len) =>
up = ta.change(high)
down = -ta.change(low)
plusDM = na(up) ? na : (up > down and up > 0 ? up : 0)
minusDM = na(down) ? na : (down > up and down > 0 ? down : 0)
truerange = ta.rma(ta.tr, len)
plus = fixnan(100 * ta.rma(plusDM, len) / truerange)
minus = fixnan(100 * ta.rma(minusDM, len) / truerange)
[plus, minus]
adx(dilen, adxlen) =>
[plus, minus] = dirmov(dilen)
sum = plus + minus
adx = 100 * ta.rma(math.abs(plus - minus) / (sum == 0 ? 1 : sum), adxlen)
sig = adx(dilen, adxlen)
if ta.change(direction) < 0 and ta.rsi(close, 21) < 66 and ta.rsi(close, 3) > 80 and ta.rsi(close, 28) > 49 and sig > 20
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long)
if ta.change(direction) > 0
strategy.close("My Long Entry Id") // Close long position
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)