Quantitative Handelsstrategie mit mehreren Indikatoren


Erstellungsdatum: 2023-12-28 17:46:45 zuletzt geändert: 2023-12-28 17:46:45
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Quantitative Handelsstrategie mit mehreren Indikatoren

Überblick

Die Strategie, die als Multi-Indikator-Quantifizierungsstrategie bezeichnet wird, ist eine quantitative Handelsstrategie, die mehrere technische Indikatoren integriert. Die Strategie vereint die drei Indikatoren SuperTrend, QQE und Trend Indicator zu einem umfassenden Handelssystem für die mehrdimensionale Analyse des Marktes.

Die Hauptidee ist es, die Genauigkeit der Beurteilung zu verbessern, während die wichtigsten Trends des Marktes erfasst werden, indem verschiedene Indikatoren kombiniert werden, um den Händlern ein stabiles und effizientes Handelssignal zu bieten. Die Strategie berücksichtigt sowohl die Trendbeurteilung als auch die Überkauf-Überverkaufssituation und bildet schließlich ein überlagerndes, verifiziertes Handelslogiksystem, das mit mittleren und langen Gewinnlinien belegt wird.

Strategieprinzip

Die Kernlogik der Strategie basiert auf einer Kombination aus drei Indikatoren:

  1. SuperTrend-Indikator: verwendet, um zu bestimmen, ob die Preise in einem Auf- oder Abwärtstrend sind. Wenn die Close-Preise die Oberbahn oder die Unterbahn durchbrechen, erzeugen sie entsprechende Kauf- und Verkaufssignale.

  2. Der QQE-Indikator ist eine verbesserte Version des RSI, die die Mean Reversion-Charakteristik integriert, um zu bestimmen, ob ein Markt überkauft oder überverkauft ist. Der QQE-Indikator passt sich dynamisch an die Standarddifferenz des RSI an, um die Wertminderung zu bestimmen und die Umkehrsignale genau zu bestimmen.

  3. Trend Indicator A-V2: Berechnung der EMA-Mittellinie des Kurses und der EMA-Mittellinie des Kurses, um die Richtung des Trends anhand der Größen- und Größenverhältnisse zu bestimmen.

SuperTrend befasst sich mit Trends und Umkehrpunkten, QQE befasst sich mit Überkaufen und Überverkaufen, A-V2 unterstützt die Beurteilung von mittleren und langen Trends. Diese Strategie kombiniert sie organisch und bildet ein Handelsentscheidungssystem.

Die Transaktionslogik lautet wie folgt:

Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn der SuperTrend als Aufwärtstrend gilt und der QQE-Indikator zeigt, dass der RSI unterhalb eines Überverkaufs ist und die A-V2-Grenze als Aufwärtstrend gilt.

Ein Verkaufssignal wird erzeugt, wenn der SuperTrend als Abwärtstrend gilt und der QQE-Indikator zeigt, dass der RSI überkauft ist und die A-V2-Grenze als Abwärtstrend gilt.

Die Kombination der oben genannten mehrfachen Indikatoren ermöglicht es, Marktchancen zu maximieren und stabile und effiziente Geschäfte zu erzielen, wobei die Genauigkeit der Beurteilung gewährleistet ist.

Strategische Stärkenanalyse

Die wichtigsten Vorteile dieser Strategie sind:

  1. Indikator-Fusion, bessere Beurteilung. Diese Strategie integriert mehrere Indikatoren, die sich gegenseitig verifizieren können, was die Genauigkeit der Beurteilung erheblich erhöht.

  2. Mehrsprachige, bidirektionale Handel, umfassendere Abdeckung. Ermöglicht mehr Leerlauf, kann in den Markt in beiden Richtungen Schwankungen gute Gewinne zu erzielen.

  3. Risikokontrolle ist besser. Indikatoren sind integriert und verhindern, dass ein einzelner Indikator zu einem Risiko für Fehleinschätzungen führt.

  4. Einfach zu bedienen, flexibel an die Parameter anzupassen. Die Einstellung der Eingabeparameter ist einfach, der Benutzer kann die Parameter flexibel an die eigenen Vorlieben anpassen, um sie an verschiedene Märkte anzupassen.

  5. Die Anwendung ist breit angelegt und kann in allen großen Märkten eingesetzt werden. Es kann mit Märkten wie Aktien, Devisen und Kryptowährungen verwendet werden und ist besonders für Technikhändler geeignet.

Strategische Risikoanalyse

Die wichtigsten Risiken dieser Strategie sind:

  1. Die Gefahr von Indikatorverzerrungen besteht darin, dass bei seltenen Preisbrüchen die Indikatorverzerrungen entstehen können, was zu einem gewissen Risiko führt.

  2. Die Strategie konzentriert sich auf die Erschließung von Trendchancen, bei denen ein großer Marktumkehr durch eine wesentliche fundamentale Veränderung zu größeren Verlusten führen kann.

  3. Risiken durch falsche Parameter. Wenn die Benutzerparameter falsch eingestellt sind, kann dies zu einer Abweichung der Indikatorbeurteilung führen und sich negativ auf das Signal auswirken.

Die wichtigsten Risikokontrollen und Lösungen sind: 1. Überprüfung anderer Indikatoren, um Fehler in einzelnen Indikatoren zu verhindern. 2. Richtige Kontrolle der Positionsgröße, um Einzelschäden zu kontrollieren.

Richtung der Strategieoptimierung

Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:

  1. Erhöhung der Stop-Loss-Strategie, um die Gewinne zu sperren und den Rückzug zu reduzieren. Es ist möglich, die Stop-Loss-Grenze zu erhöhen, wenn die Position einen gewissen Gewinn erzielt hat, oder eine bewegliche Stop-Loss-Strategie hinzuzufügen.

  2. In Kombination mit mehr Indikatoren zur Steigerung der Stabilität der Systementscheidung. Unterstützung bei der Bestätigung von Systemsignalen wie MACD, DMI, OBV usw.

  3. Erhöhung der volatilitätsbasierten Positionsmanagement-Mechanismen. Die spezifischen Positionen für jeden Handel werden dynamisch angepasst, je nachdem, wie sich die Marktfluktuation ändert.

  4. Optimieren Sie die Parameter-Einstellungen für die Kennziffern. Sie können durch Rückmeldung mit längeren Perioden testen, welche Parameter für die Strategie am besten geeignet sind, um eine bessere Kombination von Parametern zu erhalten.

  5. In verschiedenen Märkten werden unterschiedliche Parameterkombinationen verwendet. Je nach der tatsächlichen Wirkung der Strategie in verschiedenen Märkten (Aktien, Devisen, Kryptowährungen usw.) werden die optimalen Parameter ausgewählt, um die Strategie zu stabilisieren.

Zusammenfassen

Diese Strategie integriert die drei wichtigsten Indikatoren SuperTrend, QQE und A-V2 zu einer umfassenden und stabilen quantitativen Handelsstrategie. Sie kombiniert Trendbeurteilung, Überkauf-Überverkauf-Beurteilung und mittelfristige Trendprüfung, um Marktchancen effektiv zu entdecken und gleichzeitig das Handelsrisiko streng zu kontrollieren. Die Vorteile dieser Strategie sind offensichtlich und lohnen sich für technische Händler, die sie in der Praxis optimieren, und bieten wertvolle Referenzen für die Entwicklung anderer Strategien.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2022-12-21 00:00:00
end: 2023-12-27 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
//author:盧振興 芙蓉中華中學畢業 育達科技大學畢業碩士
//參考資料 : QQE MOD By:Mihkel00 ,SuperTrend By:KivancOzbilgic , TrendIndicator A-V2 By:Dziwne

strategy("綜合交易策略", shorttitle="Comprehensive Strategy", overlay=true)

// 添加單邊或多空參數
OnlyLong = input(true, title="單邊")

// SuperTrend 参数
PeriodsST = input(9, title="ST ATR Period")
MultiplierST = input(3.9, title="ST ATR Multiplier")
srcST = input(hl2, title="ST Source")

atrST = atr(PeriodsST)
upST = srcST - (MultiplierST * atrST)
upST := close[2] > upST[1] ? max(upST, upST[1]) : upST
dnST = srcST + (MultiplierST * atrST)
dnST := close[2] < dnST[1] ? min(dnST, dnST[1]) : dnST
trendST = 1
trendST := nz(trendST[1], trendST)
trendST := trendST == -1 and close[2] > dnST[1] ? 1 : trendST == 1 and close[2] < upST[1] ? -1 : trendST

// QQE 参数
RSI_PeriodQQE = input(6, title='QQE RSI Length')
SFQQE = input(5, title='QQE RSI Smoothing')
QQE = input(3, title='QQE Fast Factor')
ThreshHoldQQE = input(3, title="QQE Thresh-hold")
srcQQE = input(close, title="QQE RSI Source")

Wilders_PeriodQQE = RSI_PeriodQQE * 2 - 1

RsiQQE = rsi(srcQQE, RSI_PeriodQQE)
RsiMaQQE = ema(RsiQQE, SFQQE)
AtrRsiQQE = abs(RsiMaQQE[1] - RsiMaQQE)
MaAtrRsiQQE = ema(AtrRsiQQE, Wilders_PeriodQQE)
darQQE = ema(MaAtrRsiQQE, Wilders_PeriodQQE) * QQE

basisQQE = sma(RsiMaQQE - 50, 50)
devQQE = 0.35 * stdev(RsiMaQQE - 50, 50)
upperQQE = basisQQE + devQQE
lowerQQE = basisQQE - devQQE

qqeCondition = RsiMaQQE[1] - 50 > upperQQE[1] ? true : RsiMaQQE[1] - 50 < lowerQQE[1] ? false : na

// Trend Indicator A-V2 参数
ma_periodA_V2 = input(52, title="TIA-V2 EMA Period")
oA_V2 = ema(open, ma_periodA_V2)
cA_V2 = ema(close, ma_periodA_V2)
trendIndicatorAV2Condition = cA_V2[1] >= oA_V2[1] ? true : false

// 综合交易逻辑
longCondition = trendST == 1 and qqeCondition and trendIndicatorAV2Condition
shortCondition = trendST == -1 and not qqeCondition and not trendIndicatorAV2Condition

// 针对多单的开平仓逻辑
if (OnlyLong)
    if (longCondition)
        strategy.entry("Buy", strategy.long)        
    else
        strategy.close("Buy")

// 多空都做时的逻辑
if (not OnlyLong)
    if (longCondition)
        strategy.entry("Buy", strategy.long)
    else if (shortCondition)
        strategy.entry("Sell",strategy.short)

    // 添加多空平仓逻辑
    if (not longCondition)
        strategy.close("Buy")
    if (not shortCondition)
        strategy.close("Sell")

// 可视化信号
plotshape(series=longCondition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.green, style=shape.labelup, text="BUY")
plotshape(series=shortCondition and not OnlyLong, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.labeldown, text="SELL")