
Die Bear-Strength-Strategie ist eine quantitative Handelsstrategie, die auf einem Bear-Strength-Indikator basiert. Die Strategie beurteilt den aktuellen Marktplatz durch die Berechnung des täglichen Schlusskurses in Bezug auf die Kraft des Eröffnungspreises, um ein Handelssignal zu erzeugen.
Der Kern der Bear-Power-Strategie ist der Bear Power Indicator. Der Indikator berechnet die Positivkraft des Marktes anhand der Differenz zwischen dem Schlusskurs und dem Eröffnungskurs. Die Berechnungsformel lautet:
Wenn der Schlusskurs < der Eröffnungskurs ist: Wenn der Schlusskurs des Vortages > der Schlusskurs des Vortages ist: Bärenkraft = max (Schlusskurs - Eröffnungskurs, Höchstkurs - Tiefstkurs) Wenn nicht: Bärenkraft = Höchstpreis - Tiefstpreis Wenn der Schlusskurs >= der Eröffnungskurs: Wenn der Schlusskurs des Vortages > der Schlusskurs des Vortages ist: Bärenstärke = max ((Vortags Schlusskurs - niedrigster Preis, höchster Preis - Schlusskurs)) Wenn nicht: Bärenstärke = max (Eröffnungspreis - niedrigster Preis, höchster Preis - Abschlusspreis)
Die Grundidee der Formel ist, dass, wenn der Schlusskurs < der Eröffnungskurs an diesem Tag ist, die Markt nach unten Kraft aufgetreten ist, das ist die Darstellung von einem Bärenmarkt; wenn der Schlusskurs > = der Eröffnungskurs, der Markt an diesem Tag ist aufwärts Kraft aufgetreten ist, oder zu sammeln, gehört zu den mehrköpfigen Märkten. Die Formel enthält die Daten des Vortages, um die Kontinuität der Kraft zu gewährleisten.
Nach der Berechnung der Bear-Strength-Indikatoren wird eine Verkaufs- und Kauflinie festgelegt. Wenn die Verkaufs- und Kauflinie bei der Bären-Strength überschritten wird, wird leer gemacht; wenn die Kauflinie unter der Bären-Strength überschritten wird, wird mehr gemacht.
Die “Bear Power”-Strategie hat folgende Vorteile:
Strategie-Signal-Quellen sind einzigartig und haben eine gewisse Voraussichtlichkeit. Der Bear-Strength-Indikator, der in der traditionellen technischen Analyse selten verwendet wird, bietet eine neue Perspektive, um die Marktstruktur zu beurteilen.
Die Strategie kann kontrolliert zurückgezogen werden und hat eine gewisse Risikomanagementfunktion. Im Gegensatz zu Strategien, die den Markt massiv verfolgen, gibt die Bear-Strength-Strategie nur dann Handelsanweisungen, wenn der Markt eindeutige Überkopf- und Leerkopfsignale aufweist. Sie kann unnötige Verluste effektiv vermeiden.
Die Strategie erfordert nur den Schlusskurs und den Eröffnungskurs, und die Code-Logik ist nicht kompliziert.
Die Strategie kann flexibel nach Bedarf optimiert werden. Sie kann die Position der Kauf- und Verkaufslinien an den verschiedenen Märkten anpassen, die Umkehr-Handelslogik einrichten usw.
Die Strategie der Bärenkräfte birgt auch folgende Risiken:
In einer langen Phase des Marktaufschwungs kann es sein, dass die Strategie nicht in der Lage ist, die großen Gewinne aus dem Trend effektiv zu erfassen. Die Gewinne aus der Strategie können hauptsächlich aus den Kauf- und Verkaufspreisdifferenzen stammen.
Die Bärenkräfte sind nicht 100%ig zuverlässig, und die Kauf- und Verkaufssignale können fehlschlagen.
Eine Strategie, die nur auf ein oder zwei Indikatoren basiert, kann leicht zu einer Überoptimierung führen. Im realen Handel kann eine einzelne Strategie leicht fehlschlagen und mehrere Strategien müssen kombiniert werden, um die Vermögenskonfiguration und das Risiko zu verwalten.
Die Strategie berücksichtigt nicht die Auswirkungen der Transaktionskosten und der Gleitpunkte. Die Auswirkungen dieser beiden Faktoren auf die tatsächlichen Transaktionen können nicht ignoriert werden. Die Simulation dieser beiden Faktoren muss bei der Umsetzung der Strategie eingeführt werden.
Die Strategie der Bärenkräfte kann in folgenden Richtungen optimiert werden:
Erhöhung der Stop-Loss-Logik. Wenn die Marktentwicklung nicht mit den Strategie-Signalen übereinstimmt, kann ein rechtzeitiger Stop-Loss den Verlust reduzieren.
Zusätzliche Verifizierung von anderen Indikatoren, z. B. die Kombination von Mittellinien und Schwankungen, um das Signal der Bärenkräfte zu verifizieren und zu verhindern, dass es ausfällt.
Einführung von Machine Learning Modellen. Die Nutzung von Neural Networks und SVMs zur Schulung von Bear-Strength-Indikatoren, um zuverlässigere multifunktionale Beurteilungsmodelle zu erstellen.
Optimieren Sie die Position der Kauf- und Verkaufslinien. Sie können die optimale Kombination von Parametern durch Rückmeldung herausfinden. Sie können auch eine eigene Kauf- und Verkaufsline einrichten, die sich dynamisch an das Marktprofil anpasst.
Trend-Tracking-Mechanismen hinzugefügt werden. Nach der Identifizierung eines Trendmarkts werden Trend-Tracking-Strategien eingeführt, um einen höheren Gewinn zu erzielen.
Die Bear-Strength-Strategie basiert auf einzigartigen Bear-Strength-Indikatoren, um die Marktstruktur zu beurteilen und in einem Bärenmarkt Gewinne zu erzielen. Die Strategie kann kontrolliert zurückgezogen werden, ist nicht schwierig zu realisieren und eignet sich für den mittleren Short-Line-Handel. Wir können die Strategie auch in mehreren Dimensionen optimieren, z. B. durch die Einführung von Stop-Loss, die Hinzufügung von Signal-Verifizierung und Machine Learning, um sie zu einer stabilen und zuverlässigen quantifizierten Strategie zu machen.
/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2023-12-30 01:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 26/01/2017
// Bear Power Indicator
// To get more information please see "Bull And Bear Balance Indicator"
// by Vadim Gimelfarb.
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strategy(title = "Bear Power Strategy")
SellLevel = input(10, step=0.01)
BuyLevel = input(1, step=0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(SellLevel, color=red, linestyle=line)
hline(BuyLevel, color=green, linestyle=line)
value = iff (close < open ,
iff (close[1] > open , max(close - open, high - low), high - low),
iff (close > open,
iff(close[1] > open, max(close[1] - low, high - close), max(open - low, high - close)),
iff(high - close > close - low,
iff (close[1] > open, max(close[1] - open, high - low), high - low),
iff (high - close < close - low,
iff(close > open, max(close - low, high - close),open - low),
iff (close > open, max(close[1] - open, high - close),
iff(close[1] < open, max(open - low, high - close), high - low))))))
pos = iff(value > SellLevel, -1,
iff(value <= BuyLevel, 1, nz(pos[1], 0)))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1, 1, pos))
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(value, style=line, linewidth=2, color=blue)