Strategie mit Umkehr-Kaufpunkten mit zwei Indikatoren


Erstellungsdatum: 2024-01-04 17:39:13 zuletzt geändert: 2024-01-04 17:39:13
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Strategie mit Umkehr-Kaufpunkten mit zwei Indikatoren

Überblick

Die Strategie verwaltet die Positionen durch die Kombination von Handelsvolumen und RSI-Indikatoren, um den richtigen Zeitpunkt für den Kauf zu bestimmen. Die Strategie ist für die Erschütterung der Situation geeignet und kann die wiederholten Käufe in kleinen Fallschwingungen effektiv sperren.

Strategieprinzip

Die Strategie nutzt zwei Indikatoren, um eine Kaufzeit zu identifizieren: den Handelsvolumen und den RSI. Die spezifische Logik ist, dass ein Kaufsignal ausgesendet wird, wenn der Handelsvolumen mehr als das 2,5-fache des Durchschnitts der Handelsmenge der letzten 70 Tage überschreitet und der RSI unter 30 liegt (überverkaufte Ebene).

Sobald eine Kaufposition eingerichtet ist, setzt die Strategie fünf verschiedene Stop-Loss-Ziele (z. B. 0,4%, 0,6%, 0,8%, 1,0% und 1,2%), die nach dem Positionsanteil (z. B. 20%, 40%, 60%, 80% und 100%) nach und nach gestoppt werden, bis die gesamte Position platziert ist. Gleichzeitig wird ein Stop-Loss-Punkt von 5% festgelegt.

Auf diese Weise kann ein Stop-Loss durch das Setzen von Stop-Stops in Scherben kleinere Anstiege verhindern und Gewinne vermeiden, die durch das Warten auf größere Anstiege verpasst werden. Der Stop-Loss kann einzelne Verluste kontrollieren.

Analyse der Stärken

Diese Strategie hat folgende Vorteile:

  1. Die Verwendung von doppelten Indikatoren zur Identifizierung von Kaufpositionen, um falsche Durchbrüche zu vermeiden. Die Vergrößerung des Handelsvolumens kann die Unterdruckfestigkeit bestätigen, und ein RSI-Überverkauf kann die Wahrscheinlichkeit eines Addon-Reballs bestimmen.

  2. Mit einer Batch-Stopp-Strategie können Sie die Gewinnchancen in kleinen Erschütterungen maximieren, ohne einen starken Anstieg zu erwarten.

  3. Diese Strategie kann oftmals profitabel sein, da es schwierig ist, kurzfristige Richtungen in solchen Märkten zu bestimmen.

  4. Die Stop-Loss-Punkte sind breiter eingestellt, um den Märkten genügend Entscheidungsfreiheit zu geben.

Risikoanalyse

Die wichtigsten Risiken dieser Strategie sind:

  1. Die doppelte Kennzahl bestätigt, dass ein Signal ein Risiko für Fehleinschätzungen darstellt und möglicherweise falsche Durchbruchspunkte gekauft werden. Das Risiko kann durch Parameteroptimierung verringert werden.

  2. Die Klassifizierung von Stop-Ops kann durch eine zu geringe Positionsgröße vermieden werden. Sie kann durch die Anpassung der Stop-Ops-Punkte und der Positionsquote optimiert werden.

  3. Die Stop-Loss-Marge ist größer, und die einzelnen Verluste sind möglicherweise größer. Die Risiken für die Verwaltung der Anzahl der Positionen können reduziert werden.

  4. Für einen wackligen Markt besteht ein höheres Richtungsrisiko bei starken Märkten. Es ist notwendig, auf die Struktur der großen Märkte zu achten.

  5. Eine höhere Handelsfrequenz führt zu erhöhten Handelskosten.

Optimierungsrichtung

Diese Strategie kann optimiert werden durch:

  1. Optimierung des Handelsvolumens und der RSI-Parameterkombination, Verringerung der Fehleinschätzung. Weitere Indikatoren wie MACD, KDJ können zur Bestätigung eingeführt werden.

  2. Verschiedene Stopps und Positionsverhältnisse werden getestet, um die optimale Kombination von Parametern zu finden. Es kann auch ein dynamischer Stoppmechanismus eingeführt werden.

  3. Optimierung der Strategie zur Positionsverwaltung und Verringerung der Wahrscheinlichkeit von Einzelschäden durch ein Risikopositionsmanagementsystem.

  4. Hinzugefügt wurde ein Modul zur Trendbeurteilung, das die Trendbewegung erkennt und den Verlust rechtzeitig stoppt.

  5. Einführung eines algorithmischen Handels- und Quantifizierungssystems, um schnell durch die verschiedenen Parameter zu gehen und nach der optimalen Kombination zu suchen.

  6. Das Modell basiert auf der Schlupfpunkt-Kontrolle und der Kostenkontrolle der High-Frequency-Trading-Strategie auf institutionellem Niveau, um die Anzahl der Transaktionen zu reduzieren und gleichzeitig die Gewinnquote zu gewährleisten.

Zusammenfassen

Die Doppel-Indikator-Umkehr-Kauf-Punkt-Strategie, durch die Handelsvolumen-Aufwertung plus RSI Überverkauf Urteil an der Unterseite, die Verwendung von Batch-Zinssatz-Methode, um kleine Gewinne in der Erschütterung zu sperren. Der Vorteil ist, dass häufige Gewinne, ohne zu warten, um große Trends; der Nachteil ist leicht zu Fehlentscheidungen Signal und hohe Handelsfrequenz.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-12-27 00:00:00
end: 2024-01-03 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
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*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © wielkieef

//@version=5

strategy(title='BTFD strategy [3min]', overlay=true, pyramiding=5, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=false, slippage=0, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.03)


// Volume

vol_sma_length = input.int(70, title='Volume lenght  ', minval=1)
Volume_condt = volume > ta.sma(volume, vol_sma_length) * 2.5


// Rsi

rsi_lenght = input.int(20, title='RSI lenght', minval=0)
rsi_up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), rsi_lenght)
rsi_value = rsi_down == 0 ? 100 : rsi_up == 0 ? 0 : 100 - 100 / (1 + rsi_up / rsi_down)

rsi_overs = rsi_value <= 30
rsi_overb = rsi_value >= 70


// logic

tp_1 = input.float(0.4,"  TP 1", minval=0.1, step=0.1)
tp_2 = input.float(0.6,"  TP 2", minval=0.2, step=0.1)
tp_3 = input.float(0.8,"  TP 3", minval=0.3, step=0.1)
tp_4 = input.float(1.0,"  TP 4", minval=0.4, step=0.1)
tp_5 = input.float(1.2,"  TP 5", minval=0.5, step=0.1)

q_1 = input.int(title='  % TP 1 Q ', defval=20,  minval=1, step=10)
q_2 = input.int(title='  % TP 2 Q ', defval=40,  minval=1, step=10)
q_3 = input.int(title='  % TP 3 Q ', defval=60,  minval=1, step=10)
q_4 = input.int(title='  % TP 4 Q ', defval=80,  minval=1, step=10)
q_5 = input.int(title='  % TP 5 Q ', defval=100, minval=1, step=10)

sl = input.float(5.0, '% Stop Loss', step=0.1)

long_cond = Volume_condt and rsi_overs

// this code is from author RafaelZioni, modified by wielkieef
per(procent) =>
    strategy.position_size != 0 ? math.round(procent / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
// --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

if  long_cond
    strategy.entry('BUY', strategy.long)

strategy.exit('TP 1', qty_percent=q_1, profit=per(tp_1), loss=per(sl) )
strategy.exit('TP 2', qty_percent=q_2, profit=per(tp_2), loss=per(sl) )
strategy.exit('TP 3', qty_percent=q_3, profit=per(tp_3), loss=per(sl) )
strategy.exit('TP 4', qty_percent=q_4, profit=per(tp_4), loss=per(sl) )
strategy.exit('TP 5', qty_percent=q_5, profit=per(tp_5), loss=per(sl) )

 
// by wielkieef