Trendfolgestrategie basierend auf Nadaraya-Watson-Hüllkurven und ROC-Indikator


Erstellungsdatum: 2024-01-19 15:14:23 zuletzt geändert: 2024-01-19 15:14:23
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Trendfolgestrategie basierend auf Nadaraya-Watson-Hüllkurven und ROC-Indikator

Überblick

Diese Strategie nennt sich “Double-Envelope-Trend-Tracking-Strategie”. Die Strategie nutzt die Nadaraya-Watson-Envelope und den ROC-Indikator, um die Richtung des Trends zu erkennen und den Trend zu verfolgen. Die Strategie setzt gleichzeitig Stop-Loss- und Stop-Off-Bedingungen ein, um das Risiko zu kontrollieren.

Strategieprinzip

Die Doppel-Enveloppe-Trend-Tracking-Strategie basiert hauptsächlich auf der NW-Enveloppe-Linie und dem ROC-Indikator, um den Zeitpunkt des Eintritts zu bestimmen. Die NW-Enveloppe-Linie ist eine nicht-parametrische Smoothing-Technologie, die verwendet werden kann, um die Höhen und Tiefen der Preise zu beschreiben.

Konkret berechnet die Strategie zunächst die NW-Ober- und die NW-Untergrenze. Wenn der Preis die NW-Obergrenze überschreitet und die ROC > 0 ist, ist der Kurs im Aufwärtstrend, und wenn der Preis die NW-Untergrenze überschreitet und die ROC < 0 ist, ist der Kurs im Abwärtstrend.

Nach einer Überschneidung setzt die Strategie die Stop-Loss- und Stop-Stop-Bedingungen. Der Stop-Loss-Punkt ist eine feste Anzahl von Punkten unter dem Einstiegspreis und der Stop-Stop-Punkt ist eine bestimmte Anzahl von Punkten über dem Einstiegspreis. Dies kann das Risiko eines einzelnen Handels wirksam kontrollieren.

Insgesamt ermöglicht eine Trend-Tracking-Strategie mit einer Kombination aus NW-Envelope-Linien und ROC-Indikatoren, um die Richtung des Trends zu bestimmen, sowie Stop-Loss-Stopps, um das Risiko zu kontrollieren.

Analyse der Stärken

Eine Trend-Tracking-Strategie mit doppelten Umschlägen hat folgende Vorteile:

  1. Durch die Verwendung von NW-Envelopplinien zur Bestimmung der Trendrichtung kann ein Preistrend effektiv erkannt und falsche Signale verringert werden.

  2. Der ROC-Indikator wird verwendet, um die Stärke des Trends zu bestimmen und Fehltrades in einem wackligen Markt zu vermeiden.

  3. Die Einrichtung einer Stop-Loss-Sperre hilft bei der Risikokontrolle und ermöglicht eine Stop-Loss-Ausgabe, bevor die Verluste sich ausweiten. Gleichzeitig wird ein Teil der Gewinne gesichert.

  4. Die Strategie hat weniger Parameter und ist einfach und leicht zu verstehen und zu optimieren.

  5. Es kann auf alle Arten von Märkten angewendet werden, einschließlich Devisen, digitaler Währungen und Aktien.

Risikoanalyse

Eine Trend-Tracking-Strategie mit doppelten Umschlägen birgt auch folgende Risiken:

  1. Die Trend-Jagd-Strategie kann bei einer Trendwende erhebliche Verluste verursachen. Die Parameter müssen entsprechend angepasst oder durch eine manuelle Intervention ausgeschaltet werden.

  2. Eine zu erleichterte Stop-Loss-Punkt-Bewertung erhöht den Verlust. Die Anzahl der Stop-Loss-Punkte kann entsprechend reduziert werden.

  3. In einem hochschwankenden Markt kann ein Stop-Loss durchbrochen werden, was zu unkontrollierbaren Verlusten führt. Echtzeit-Stopps oder dynamische Stopps können berücksichtigt werden.

  4. Die Strategie berücksichtigt keine Transaktionskosten und Gleitpunkte, die bei hochfrequenten Transaktionen die Verluste erhöhen.

Insgesamt können diese Risiken durch Parameteroptimierung, Optimierung von Stop-Loss-Strategien und geeigneten manuellen Interventionen verringert werden.

Richtung der Strategieoptimierung

Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:

  1. Optimierung von NW-Parametern, wie z. B. Fensterfrequenz, Bandbreitengröße usw., um die optimale Kombination von Parametern zu finden.

  2. Optimierung von ROC-Parametern wie der Fenstergröße zur Verringerung der Falschsignale.

  3. Versuchen Sie andere Indikatoren wie KDJ, MACD und andere, um Trends und Eintritte zu beurteilen.

  4. Eine dynamisch optimierte Stop-Loss-Strategie in Kombination mit einem Machine-Learning-Algorithmus.

  5. Steigerung des Trendwechselsignals und aktive Ausstiegs, wenn sich der Trend umkehrt.

  6. Die Strategie wird in der Realität umgesetzt, indem man die Details wie die Gleitpunkte, die Gebühren und die Ausfallwahrscheinlichkeit der Stop-Loss-Scheiterungen berücksichtigt.

Durch die Einführung von Parameteroptimierungen, Kennzahlen und Algorithmen kann die Stabilität und Profitabilität der Strategie weiter verbessert werden.

Zusammenfassen

Die Strategie ist einfach und effektiv. Die Vorteile sind, dass der Trend folgen kann, um Risiken zu kontrollieren, und für mehrere Märkte anwendbar ist. Der Nachteil ist, dass es leicht ist, bei einer Trendwende zu verlieren und eine Umkehr zu erfassen. Durch die Optimierung von Parametern, die Einführung von Algorithmen und manuelle Interventionen kann die Stabilität der Strategie weiter verbessert werden.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-01-18 00:00:00
end: 2024-01-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Combined Strategy", overlay=true)

// --- Nadaraya-Watson Envelope [LUX] ---
length_NW = input.float(500, title='NW Window Size', maxval=500, minval=0)
h_NW = input.float(8.0, title='NW Bandwidth')
mult_NW = input.float(3.0, title='NW Multiplier')
src_NW = input(close, title='NW Source')
up_col_NW = input.color(#39ff14, title='NW Upper Color', inline='col')
dn_col_NW = input.color(#ff1100, title='NW Lower Color', inline='col')
disclaimer_NW = input(false, title='NW Hide Disclaimer')

// --- Rate Of Change (ROC) ---
length_ROC = input.int(9, title='ROC Window Size', minval=1)
source_ROC = input(close, title='ROC Source')

roc = 100 * (source_ROC - source_ROC[length_ROC]) / source_ROC[length_ROC]

// --- Calcola Stop Loss e Take Profit in Pips ---
pip_multiplier = input(0.0001, title="PIP Multiplier")  // Moltiplicatore per convertire da pips a valore numerico

stop_loss_pips = 4
take_profit_multiplier = 2.1

stop_loss_value = close - stop_loss_pips * pip_multiplier
take_profit_value = close + stop_loss_pips * take_profit_multiplier * pip_multiplier

// --- Conditions for Entry ---
entry_condition_long = src_NW + mult_NW * mult_NW > 0 and roc > 0 and close > close[1]
entry_condition_short = src_NW - mult_NW * mult_NW < 0 and roc < 0 and close < close[1]

// --- Strategy Logic ---
if (entry_condition_long)
    strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (entry_condition_short)
    strategy.entry("Sell", strategy.short)

if (strategy.position_size > 0)
    strategy.exit("Stop Loss/Profit", from_entry="Buy", loss=stop_loss_value, profit=take_profit_value)

if (strategy.position_size < 0)
    strategy.exit("Stop Loss/Profit", from_entry="Sell", loss=stop_loss_value, profit=take_profit_value)

// --- Plotting ---
plot(roc, color=#2962FF, title="ROC")
hline(0, color=#787B86, title="Zero Line")