Trendfolgende Handelsstrategie basierend auf dem T3-Indikator
ChaoZhang
Strategieübersicht
Die Strategie basiert auf T3 Moving Average Indicators und entwickelt ein Trend-Tracking-Trading-System. Das System kann automatisch erkennen, in welche Richtung sich die Preisentwicklung bewegt, und entsprechend mehr Kurse machen. Wenn die Preise steigen, mehr Kurse machen, wenn die Preise fallen.
Strategieprinzip
Die Strategie nutzt die T3-Indikatoren, um die Richtung der Preisentwicklung zu bestimmen. Der T3-Indikator ist ein adaptiver Moving Average, der eine höhere Sensibilität hat, um schneller auf Preisänderungen zu reagieren. Die Berechnungsformel des Indikators lautet:
T3(n) = GD(GD(GD(n)))
Dabei steht GD für den umfassenden DEMA (Doppelindex-Moving-Average) und die Berechnungsformel lautet:
GD(n,v) = EMA(n) * (1+v)-EMA(EMA(n)) * v
v ist der Massefaktor, der die Reaktionsempfindlichkeit des Moving Averages auf lineare Preistrends bestimmt. Wenn v = 0, ist GD = EMA; wenn v = 1, ist GD = DEMA. Die Autoren empfehlen v = 0,7.
Die Strategie vergleicht die T3-Indikatoren mit den Preisen und beurteilt die Preise als steigende Trends, wenn sie über T3 sind, und macht einen Überschuss; Beurteilen Sie die Preise als fallende Trends, wenn die Preise unter T3 sind, und machen Sie einen Abstand.
Strategische Vorteile
- Anpassung an den Moving Average T3 Indikator, um auf Veränderungen der Preisentwicklung zu reagieren
- Automatische Beurteilung der Preisentwicklung ohne manuelle Beurteilung
- Konfigurierbarer Umtausch, flexibel auf Marktveränderungen eingestellt
Strategisches Risiko
- T3-Indikatoren, bei denen es schwierig ist, die Richtung des Trends zu bestimmen, wenn ein Zusammenfassungsbewegung auftritt
- Adaptive Moving Average Indikatoren sind anfällig für Fehlsignale
- Risikokontrollen bei Reverse-Trading erfordern Vorsicht
Es ist möglich, Fehltrades zu reduzieren, indem die Parameter des T3-Indikators angepasst oder Filter für andere Indikatoren hinzugefügt werden. Es ist auch möglich, einen Stop-Loss einzustellen, um Einmalverluste zu kontrollieren.
Richtung der Strategieoptimierung
- Hinzufügen von anderen Indikatoren wie MACD, RSI und anderen Indikatoren zur Kombination
- Mehr Regeln für Trendbeurteilung und Vermeidung von Fehlhandlungen bei Marktschwankungen
- Optimierung der Parameter, Anpassung der v-Werte für eine bessere Kombination von Parametern
- Stop Loss Logik hinzugefügt
Zusammenfassen
Die Strategie beurteilt automatisch die Richtung der Preisentwicklung durch die T3-Indikatoren, ohne manuelle Beurteilung. Sie kann automatisch mehr Leerstellen vornehmen. Die Rückkehr-Handelslogik kann auch konfiguriert werden, um auf komplexere Marktbedingungen zu reagieren. Die Indikatorparameter und die Handelslogik können optimiert werden, um die Strategie noch besser zu machen.
/*backtest
start: 2023-12-18 00:00:00
end: 2024-01-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.00 29/11/2017
// This indicator plots the moving average described in the January, 1998 issue
// of S&C, p.57, "Smoothing Techniques for More Accurate Signals", by Tim Tillson.
// This indicator plots T3 moving average presented in Figure 4 in the article.
// T3 indicator is a moving average which is calculated according to formula:
// T3(n) = GD(GD(GD(n))),
// where GD - generalized DEMA (Double EMA) and calculating according to this:
// GD(n,v) = EMA(n) * (1+v)-EMA(EMA(n)) * v,
// where "v" is volume factor, which determines how hot the moving average’s response
// to linear trends will be. The author advises to use v=0.7.
// When v = 0, GD = EMA, and when v = 1, GD = DEMA. In between, GD is a less aggressive
// version of DEMA. By using a value for v less than1, trader cure the multiple DEMA
// overshoot problem but at the cost of accepting some additional phase delay.
// In filter theory terminology, T3 is a six-pole nonlinear Kalman filter. Kalman
// filters are ones that use the error — in this case, (time series - EMA(n)) —
// to correct themselves. In the realm of technical analysis, these are called adaptive
// moving averages; they track the time series more aggres-sively when it is making large
// moves. Tim Tillson is a software project manager at Hewlett-Packard, with degrees in
// mathematics and computer science. He has privately traded options and equities for 15 years.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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strategy(title="T3 Averages", shorttitle="T3", overlay = true)
Length = input(5, minval=1)
b = input(0.7, minval=0.01,step=0.01)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xPrice = close
xe1 = ema(xPrice, Length)
xe2 = ema(xe1, Length)
xe3 = ema(xe2, Length)
xe4 = ema(xe3, Length)
xe5 = ema(xe4, Length)
xe6 = ema(xe5, Length)
c1 = -b*b*b
c2 = 3*b*b+3*b*b*b
c3 = -6*b*b-3*b-3*b*b*b
c4 = 1+3*b+b*b*b+3*b*b
nT3Average = c1 * xe6 + c2 * xe5 + c3 * xe4 + c4 * xe3
pos = iff(nT3Average > close, -1,
iff(nT3Average < close, 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(nT3Average, color=blue, title="T3")