Adaptive Volatilitäts-Breakout-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Adaptive Variable Breakout Strategie ist eine Trendverfolgungsstrategie. Sie identifiziert starke Breakout-Signale, bei denen der Aufwärtstrend einen bestimmten Level überschreitet. Sie erstellt mehrere Positionen und verfolgt den Aufwärtstrend kontinuierlich, um am nächsten Tag zu profitieren.
Die Strategie wurde von Larry R. Williams, einem bekannten Futures- und Aktienhändler, entwickelt. Die Strategie versucht, die Preis-Breakout-Punkte zu erfassen, die oft eine Trendwende anzeigen. Durch die rechtzeitige Identifizierung dieser Signale und den Aufbau von Positionen kann man die neuen Trendtrends verfolgen und davon profitieren.
Strategieprinzip
Der Kern der Strategie ist der horizontale Zinssatz, der durch folgende Formel berechnet wird:
一定水平 = 收盘价 + k * (最高价 - 最低价)
Dabei ist k der Erfahrungsfaktor mit dem Wert 0,6. Die Formel enthält die variablen Bestandteile des Höchst- und des Tiefstpreises, die den Durchbruchspunkt flexibler machen und sich an die Wiederholung des Marktes anpassen.
Wenn der höchste Preis an diesem Tag die berechnete Marke überschreitet, wird ein Preisbruch angezeigt, wobei die Strategie mehrere Positionen einrichtet. Am nächsten Tag wird die Position vollständig abgeschlossen.
Der Stop-Loss-Level wurde auf den Minimumpreis und die Hälfte des Einstiegspreises des Vortages festgelegt, um eine Ausweitung des Verlusts zu verhindern.
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Die Strategie beinhaltet die Berechnung von Höchst- und Tiefstpreis-Breakpoints, was die Breakout-Signale flexibler macht, um das Tempo der Preisänderungen zu erfassen.
Pünktliche Eintritts- und Trendverfolgung: Durch die tägliche Berechnung von Durchbruchsignalen können neue Trends zeitnah erkannt und die Preiserhöhungen verfolgt werden.
Risikokontrolle: Ein vernünftiger Stop-Loss-Position ist vorhanden, um einzelne Verluste effektiv zu kontrollieren.
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch folgende Risiken:
Das Risiko eines Durchbruchs: Ein Durchbruch ist nicht unbedingt eine dauerhafte Erhöhung, sondern kann ein kurzfristiger Falschbruch sein.
Extremsituationsrisiken: Bei Extremsituationen wie Katastrophen und Unvorhergesehenen können Preise brechen und springen, was dazu führt, dass ein Stop-Loss ausgelöst wird und große Verluste entstehen.
Übertriebsrisiken: Die tägliche Errichtung von Lagerhallen erhöht die Häufigkeit der Transaktionen und die Gebühren.
Strategieoptimierung
Die Strategie kann optimiert werden durch:
Hinzufügen von Multiplikatoren: Hinzufügen eines Multiplikators in die Durchbruchberechnungsformel, um die Strategie flexibler zu machen, wenn die Marktfluktuation zunimmt und wenn die Marktstabilität angemessen erhöht wird.
Verlängerung der Haltedauer: Verlängerung der Haltedauer auf 2 oder 3 Tage, um kurzfristige Falschbrüche zu filtern.
Optimierung der Stop-Loss-Position: Setzen Sie die Stop-Loss-Position auf eine tiefere Unterstützungsposition, wie z. B. die untere Grenze der Bollinger Bands, den Schlusskurs des Vortages usw.
Zusammenfassen
Die Adaptive Variable Breakout Strategie ermöglicht Trendverfolgung, indem sie die Dynamik und das Tempo der Preise in Echtzeit verfolgt. Im Vergleich zu herkömmlichen Breakouts ist sie flexibler und fähiger. Es ist jedoch auch auf Risiken zu achten, die unter extremen Umständen durchbrochen werden können.
/*backtest
start: 2023-01-01 00:00:00
end: 2024-01-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © Dicargo_Beam
//@version=5
strategy("Volatility Breakout Strategy", overlay=true, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100,process_orders_on_close=false)
k = input.float(0.6)
[o,h,l,c] = request.security(syminfo.tickerid,"D",[open,high,low,close])
lp = math.log(c[1])+(math.log(h[1])-math.log(l[1]))*k
_lp = math.pow(2.718,lp)
longcond = _lp < high
exit = hour==0 or math.log(close) < (math.log(l[1])+lp)/2
plot(_lp,"Entry",color=color.yellow)
//plot(l,"Yesterday's Low")
plot((_lp+l[1])/2,"StopLoss",color=color.red)
strategy.entry("Long", strategy.long,comment = "Long", when = longcond and strategy.opentrades == 0)
strategy.close("Long", comment="Exit", when = exit)
var bg = 0
bg := if hour == 0
bg + 1
else
bg[1]
bgcolor(bg/2== math.floor(bg/2) ? color.new(color.blue,95):na)