Kombination aus zwei Faktoren: Umkehr- und inkrementelle Indikatorstrategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie basiert auf dem Doppelfaktormodell und integriert die beiden Faktoren 123 Formrevers und Incremental Index, um den Adding-Effekt des Strategie-Signals zu realisieren. Die Strategie führt die entsprechenden Plus- oder Minus-Operationen durch, wenn beide Faktoren gleichzeitig ein Kauf- oder Verkaufssignal senden.
Strategieprinzip
123 Umkehrfaktor
Dieser Faktor basiert auf der 123-Form des Preises. Wenn die aktuellen zwei Tage mit einer Schließung der Preisbeziehung niedrig-hoch sind und der Stoch-Indikator unter 50 liegt, wird dies als ein unteres Umkehrsignal verstanden. Wenn die aktuellen zwei Tage mit einer Schließung der Preisbeziehung hoch-niedrig sind und der Stoch-Indikator über 50 ist, wird dies als ein oberes Umkehrsignal verstanden.
Wachstumsfaktor
Dieser Faktor basiert auf der Erhöhung oder Verringerung der Preisspanne, um eine Trendwende zu beurteilen. Wenn die Schwankungsbreite größer ist, steigt der Index, wenn der Bereich kleiner ist, sinkt der Index. Wenn der Index einen bestimmten Tiefpunkt überschreitet, wird ein Kaufsignal erzeugt, wenn er einen Tiefpunkt überschreitet, wird ein Mehrsignal erzeugt.
Nur ein doppeltes Gleichgewichtssignal eröffnet Positionen, um strategische Gewinne zu erzielen und das Risiko von Falschsignalen durch einen einzigen Faktor zu vermeiden.
Analyse der Stärken
- Zwei-Faktor-Modelle, kombiniert mit Preisformationen und Volatilitätsindikatoren, um die Signalgenauigkeit zu verbessern
- 123-Formentscheidung lokaler Extremum, Incrementalindex erfasst globale Trendwendepunkte, Vorteile ergänzen sich
- Nur bei gleichzeitiger Ausstrahlung von Binären Positionen eröffnen, um falsche Signale zu filtern und die Strategie zu stabilisieren
Risikoanalyse
- Die Wahrscheinlichkeit, dass die beiden Faktoren gleichzeitig falsche Signale senden, ist vorhanden und birgt das Risiko von Verlusten.
- Die Wahrscheinlichkeit eines Rückschlages besteht, und ein Stop-Loss ist erforderlich, um den Verlust zu kontrollieren.
- Fehlende Optimierung der Parameter kann zu einer Überpassung führen
Das Risiko kann durch die Erweiterung der Trainings-Sets, strenge Stop-Losses und Multifaktor-Kombinations-Filterung verringert werden.
Optimierungsrichtung
- Test mehr Kombinationen von Preis- und Volatilitätsindikatoren
- Hinzufügen von maschinellen Lernmodellen, um die Signalqualität zu beurteilen und die Positionen dynamisch anzupassen
- In Kombination mit den Transaktionsvolumen, werden Faktoren wie die Brin-Band mehr Alpha ausfindig machen
- Die Walk-Forward-Methode zur Optimierung des Rollens und zur Steigerung der Fitness
Zusammenfassen
Die Strategie kombiniert die beiden Faktoren der Preisform und der Volatilitätsindikator, indem sie nur dann positioniert wird, wenn die Doppelfaktoren ein Gleichgewichtssignal senden, um das Risiko eines falschen Signals durch einen einzelnen Faktor zu vermeiden und so die Gesamtstabilität der Strategie zu verbessern. Es besteht jedoch auch das Risiko, dass die Doppelfaktoren mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit gleichzeitig falsche Signale senden.
/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 22/02/2021
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// The Mass Index was designed to identify trend reversals by measuring
// the narrowing and widening of the range between the high and low prices.
// As this range widens, the Mass Index increases; as the range narrows
// the Mass Index decreases.
// The Mass Index was developed by Donald Dorsey.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
MASS(Length1,Length2,Trigger) =>
pos = 0.0
xPrice = high - low
xEMA = ema(xPrice, Length1)
xSmoothXAvg = ema(xEMA, Length1)
nRes = sum(iff(xSmoothXAvg != 0, xEMA / xSmoothXAvg, 0), Length2)
pos := iff(nRes > Trigger, -1,
iff(nRes < Trigger, 1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & MASS Index", shorttitle="Combo", overlay = true)
line1 = input(true, "---- 123 Reversal ----")
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
line2 = input(true, "---- MASS Index ----")
Length1 = input(9, minval=1)
Length2 = input(25, minval=1)
Trigger = input(26.5, step = 0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posMASS = MASS(Length1,Length2,Trigger)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posMASS == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posMASS == -1, -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)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )