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Momentum-Mean Deviation-Breakthrough-Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-17 14:08:46
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Übersicht

Diese Strategie basiert auf dem technischen Indikator Momentum Mean Deviation Index, der in William Blau's 1995 erschienenem Buch Momentum, Direction and Divergence beschrieben wurde. Dieser Indikator konzentriert sich auf drei Schlüsselelemente der Preisdynamik, der Preisrichtung und der Preisdivergenz und analysiert tiefgehend die Beziehung zwischen Preis und Dynamik.

Strategieprinzip

Diese Strategie verwendet den Momentum Mean Deviation Index, um Preistrends und Ausbruchspunkte zu bestimmen. Er berechnet zuerst die EMA-Linie des Preises, berechnet dann die Abweichung des Preises von dieser EMA-Linie. Diese Abweichung wird dann doppelt durch die EMA glättet, um die endgültige Momentum Mean Deviation Index Kurve zu erhalten. Handelssignale werden generiert, wenn diese Kurve über oder unter ihrer eigenen Signallinie kreuzt. Konkret ist der Berechnungsvorgang wie folgt:

  1. Berechnung der EMA-Kurslinie xEMA
  2. Berechnung der Abweichung des Preises von xEMA, xEMA_S
  3. Gleichmäßige xEMA_S mit EMA, Parameter s, erhalten xEMA_U
  4. Glatte xEMA_U wieder mit EMA, Parameter u, erhalten Sie Signallinie xSignal
  5. Vergleichen Sie die Größenordnung zwischen xEMA_U und xSignal:
    1. xEMA_U > xSignal ist ein langes Signal
    2. xEMA_U < xSignal ist ein kurzes Signal
  6. Erstellen Sie ein Handelssignal.

Eingabe von Long- oder Short-Positionen nach dem Possig-Signal.

Analyse der Vorteile

Zu den Vorteilen dieser Strategie gehören:

  1. Der doppelte EMA-Filter kann falsche Ausbrüche effektiv filtern und die Signalzuverlässigkeit verbessern
  2. Auf der Grundlage der EMA ist er anfällig für kurzfristige Kursänderungen und kann Trendwendepunkte erfassen.
  3. Anwendet ein parametriertes Design, das die Parameter je nach Bedarf an unterschiedliche Zyklen und Sorten anpassen kann
  4. Enthält sowohl lange als auch kurze Handelssignale, um von Preisschwankungen in zwei Richtungen zu profitieren

Risikoanalyse

Diese Strategie birgt auch einige potenzielle Risiken:

  1. EMA ist sehr empfindlich auf die Parameterwahl.
  2. Lange und kurze Signale können gleichzeitig erscheinen.
  3. Der doppelte EMA-Filter kann gültige Signale übermäßig herausfiltern, was zu fehlenden Trades führt
  4. Es berücksichtigt keine großen zyklischen Trendbeziehungen und weist konträre Handelsrisiken auf.

Diese Risiken können durch Optimierung von Parametern, Festlegung von Filterkriterien, Einführung von Trendbeurteilungsmodulen usw. verringert werden.

Optimierungsrichtlinien

Die Optimierungsrichtungen für diese Strategie umfassen:

  1. Optimierung der Parameterwerte r, s, u, um sie für verschiedene Zyklen und Sorten geeigneter zu machen
  2. Hinzufügen eines Trendbeurteilungsmoduls, um entgegengesetzte Operationen zu vermeiden
  3. Erhöhen Sie Filterbedingungen wie Kanalbreaks, um ungültige Signale zu vermeiden
  4. Einbeziehung anderer Faktoren und Modelle zur Verbesserung der Strategieleistung

Zusammenfassung

Diese Strategie basiert auf dem Momentum Mean Deviation Index, der die Preisumkehrpunkte basierend auf der Preis-Momentum-Beziehung erfasst. Sein parametriertes und optimierbares Design kann sich an verschiedene Zyklen und Sorten anpassen. Aber es hat auch einige falsche Signale und konträre Handelsrisiken. Eine weitere Optimierung von Parametern und Modellen und die Einbeziehung von Trendbeurteilungen usw. kann seine Leistung verbessern.

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start: 2023-12-17 00:00:00
end: 2024-01-16 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version = 2
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//  Copyright by HPotter v1.0 12/12/2016
// This is one of the techniques described by William Blau in his book "Momentum,
// Direction and Divergence" (1995). If you like to learn more, we advise you to
// read this book. His book focuses on three key aspects of trading: momentum, 
// direction and divergence. Blau, who was an electrical engineer before becoming 
// a trader, thoroughly examines the relationship between price and momentum in 
// step-by-step examples. From this grounding, he then looks at the deficiencies 
// in other oscillators and introduces some innovative techniques, including a 
// fresh twist on Stochastics. On directional issues, he analyzes the intricacies 
// of ADX and offers a unique approach to help define trending and non-trending periods.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Ergotic MDI (Mean Deviation Indicator) Bactest")
r = input(32, minval=1)
s = input(5, minval=1)
u = input(5, minval=1)
SmthLen = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(0, color=blue, linestyle=line)
xEMA = ema(close, r)
xEMA_S = close - xEMA
xEMA_U = ema(ema(xEMA_S, s), u)
xSignal = ema(xEMA_U, u)
pos = iff(xEMA_U > xSignal, 1,
	   iff(xEMA_U < xSignal, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(xEMA_U, color=green, title="Ergotic MDI")
plot(xSignal, color=red, title="SigLin")
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