Trend nach Strategie auf Basis von Hull Moving Average und True Range

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 15.01.2024
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Übersicht

Die Kernidee dieser Strategie besteht darin, Markttrendrichtungen zu identifizieren, indem der Hull- gleitende Durchschnitt und der durchschnittliche wahre Bereich (ATR) kombiniert werden, und Positionen einzugeben, nachdem die Trendrichtung bestätigt wurde. Insbesondere berechnet sie den Unterschied zwischen den Hull-gleitenden Durchschnitten eines bestimmten Zeitraums und der vorherigen Periode. Wenn die Differenz steigt, zeigt sie einen bullischen Trend an; wenn die Differenz sinkt, zeigt sie einen bärischen Trend an. Gleichzeitig wird der ATR-Index verwendet, um die Richtung der Amplitude zu bestimmen.

Strategie Logik

Diese Strategie stützt sich hauptsächlich auf zwei Arten von Indikatoren: Hull Moving Average und ATR.

Der Hull Moving Average ist ein Trend-Folge-Indikator, der vom amerikanischen Futures-Trader Alan Hull entwickelt wurde. Ähnlich wie bei gleitenden Durchschnitten hat der Hull Moving Average eine höhere Empfindlichkeit und kann Preisänderungen und Trends schneller erfassen.

ATR steht für Average True Range. Es spiegelt die Amplitude der täglichen Kursschwankungen wider. Wenn die Volatilität steigt, steigt die ATR; wenn die Volatilität sinkt, fällt die ATR. Die Strategie setzt Parameter wie atrLength und atrSmoothing, um die ATR-Berechnung zu steuern.

Insbesondere ist die Strategielogik:

Berechnung der Hull MA (HullLength) des laufenden Zeitraums und der Hull MA des vorhergehenden Zeitraums.
Berechnen Sie die Differenz: hullDiff = currentHullMA - previousHullMA
Wenn hullDiff > 0 ist, zeigt es einen Aufwärtstrend an. Wenn hullDiff < 0 ist, zeigt es einen Abwärtstrend.
Berechnen Sie ATR (atrLength) einer Periode als Amplituden-Benchmark.
Wenn ein Aufwärtstrend festgestellt wird und ATR > Preis > Preis der letzten atrLength-Perioden, geht man lang.
Verwenden Sie die positive/negative Zahl von hullDiff zur Bestimmung von Näherungssignalen.

Analyse der Vorteile

Die Vorteile dieser Strategie:

Durch die Kombination von Trendbeurteilung und Volatilitätsindex kann er Positionen einnehmen, wenn der Preistrend klar ist und die Volatilität steigt, um Whipsaws in den im Bereich gebundenen Märkten zu vermeiden.
Hull MA reagiert schneller auf Preisänderungen und kann schnell neue Trendrichtungen erkennen.
Der ATR spiegelt die Marktvolatilität und -hitze wider und gibt Anhaltspunkte für den Zeitpunkt des Markteintritts.
Mehrere einstellbare Parameter können für die besten Parameterkombinationen optimiert werden.

Risikoanalyse

Einige Risiken dieser Strategie:

Sowohl Hull MA als auch ATR können falsche Ausbrüche nicht vollständig vermeiden und laufen somit Gefahr, eingeschlossen zu werden.
Eine unsachgemäße Einstellung der Parameter kann zu einem übermäßigen Handel oder zu einer unzureichenden Empfindlichkeit führen und die Wirksamkeit der Strategie beeinträchtigen.
Es kann keine gewaltsamen Kursbewegungen wie starke Spitzen oder Abstürze effektiv bewältigen.

Lösungen:

Setzen Sie den richtigen Stop-Loss, um nicht von falschen Ausbrüchen gefangen zu werden.
Test und Optimierung von Parametern für verschiedene Marktbedingungen.
Unterbrechen Sie die Strategie, wenn Sie mit heftiger Volatilität konfrontiert sind.

Optimierungsrichtlinien

Es gibt noch viel Optimierungsmöglichkeiten:

Versuche verschiedene Rumpflächenparameter, um die optimalen Einstellungen für die aktuellen Märkte zu finden.
Testen Sie ATR-Periodenkombinationen, um die Markthitze am besten zu erfassen.
Versuchen Sie verschiedene ATR-Gleichungsmethoden, um zu sehen, welche am besten funktioniert.
Optimieren Sie die Einstiegsbedingungen mit anderen Volatilitätsindikatoren wie Reaktion in Kombination mit ATR.
Optimieren Sie den Stop-Loss, um nicht gefangen zu werden.

Schlussfolgerung

Diese Strategie integriert die Trend-Folge-Kapazität von Hull MA und die Hitze-Urteilsfähigkeit von ATR. Es tritt in Positionen ein, wenn der Trend bestätigt wird und die Volatilität steigt, um einige ungültige Signale auszufiltern. Eine weitere Verbesserung kann durch Parameteroptimierung und besseres Risikomanagement erreicht werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Strategie mehrere Faktoren der Trendverfolgung und des Hitzeurteils kombiniert. Wenn die Parameter fein abgestimmt sind, kann sie gute Ergebnisse liefern.

/*backtest
start: 2024-01-07 00:00:00
end: 2024-01-14 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
//                                                Hull cross and ATR
strategy("Hull cross and ATR", shorttitle="H&ATR", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, calc_on_order_fills=true, calc_on_every_tick=true, pyramiding=0)
keh=input(title="Hull Length",defval=50)
length = input(title="ATR Length", defval=50, minval=1)
smoothing = input(title="ATR Smoothing", defval="RMA", options=["RMA", "SMA", "EMA", "WMA"])
p=input(ohlc4,title="Price data")
n2ma=2*wma(p,round(keh/2))
nma=wma(p,keh)
diff=n2ma-nma
sqn=round(sqrt(keh))
n2ma1=2*wma(p[1],round(keh/2))
nma1=wma(p[1],keh)
diff1=n2ma1-nma1
sqn1=round(sqrt(keh))
n1=wma(diff,sqn)
n2=wma(diff1,sqn)
ma_function(source, length) => 
    if smoothing == "RMA"
        rma(p, length)
    else
        if smoothing == "SMA"
            sma(p, length)
        else
            if smoothing == "EMA"
                ema(p, length)
            else
                wma(p, length)
plot(ma_function(tr(true), length), title = "ATR", color=black, transp=50)
closelong = n1<n2
if (closelong)
    strategy.close("buy")
closeshort = n1>n2
if (closeshort)
    strategy.close("sell")
if (ma_function(tr(true), length)<p and p>p[length] and n1>n2)
    strategy.entry("buy", strategy.long, comment="BUY")
if (ma_function(tr(true), length)>p and p<p[length] and n1<n2)
    strategy.entry("sell", strategy.short, comment="SELL")

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