Heiken Ashi Momentum Quant Strategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-19 15:29:35
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Übersicht

Strategie Logik

Die Durchschnittswerte der täglichen bzw. monatlichen Schwankungen der Bewegungsschwindigkeit werden aufgenommen, wodurch ein gewisses Maß an Lärm ausfiltert und stabilere Bewegungsschwindigkeitsbenchmarks abgeleitet werden.
Auf der Grundlage der durchschnittlichen Schwankungen der Dynamik können wir die Marktunterstützungskraft berechnen, die sich wirklich im aktuellen Preis widerspiegelt, d. h. die dynamische Dynamikschwelle ohne Marktlärm.
Wenn der Schlusskurs über die Dynamikschwelle hinausgeht, werden monatlich Long-Positionen eingeleitet.

Pro-Analyse

Der größte Vorteil liegt darin, dass die Strategie nicht nur den Preisen nachjagt, sondern die tatsächliche Unterstützungskraft hinter den Preisen für Ein- und Ausstiege berechnet.

Auch alle zugrunde liegenden Daten stammen von Heiken Ashi Kerzen, die im Wesentlichen dazu beitragen, das Problem der übermäßigen Abhängigkeit von verknüpften Zeitrahmen zu reduzieren, die in anderen Arten von Kerzenstrategien existiert.

Risikoanalyse

Optimierungsrichtlinien

Es gibt einige Möglichkeiten, wie die Strategie weiter verbessert werden kann:

Schlussfolgerung

/*backtest
start: 2023-01-12 00:00:00
end: 2024-01-18 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © FrancoPassuello

//@version=5
strategy("Heiken Ashi ADM", overlay=true)
haClose = (open + high + low + close) / 4
// prevHaOpen = line.new(na, na, na, na, width = 1)
haOpen = (open[1] + close[1]) / 2
// line.set_xy1(prevHaOpen, bar_index[1], nz(haOpen[1]))
// line.set_xy2(prevHaOpen, bar_index, haClose[1])


[monopen, _1monopen, _2monopen, _3monopen, _4monopen, _5monopen, _6monopen] = request.security(syminfo.tickerid, "M", [haOpen, haOpen[1], haOpen[2], haOpen[3], haOpen[4], haOpen[5], haOpen[6]] , barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
[monclose, _1monclose, _3monclose, _6monclose] = request.security(syminfo.tickerid, "M", [haClose, haClose[1], haClose[3], haClose[6]] , barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
[dayclose1, _21dayclose, _63dayclose, _126dayclose, dayclose] = request.security(syminfo.tickerid, "1D", [haClose[1], haClose[21], haClose[63], haClose[126], haClose], barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)
[dayopen1, _21dayopen, _63dayopen, _126dayopen] = request.security(syminfo.tickerid, "1D", [haOpen[1], haOpen[21], haOpen[63], haOpen[126]], barmerge.gaps_off, barmerge.lookahead_on)


get_rate_of_return(price1, price2) =>
    return_ = (price1/price2 -1)*100
    return_

m0 = get_rate_of_return(monclose, monopen)
m1 = get_rate_of_return(_1monclose, _1monopen)
m2 = get_rate_of_return(monclose, _2monopen)
m3 = get_rate_of_return(_1monclose, _3monopen)
m4 = get_rate_of_return(monclose, _4monopen)
m5 = get_rate_of_return(monclose, _5monopen)
m6 = get_rate_of_return(_1monclose, _6monopen)
MS = (m1 + m3 + m6)/100
CS = (m0 + m2 + m5)/100

d1 = get_rate_of_return(dayclose1, _21dayopen)
d2 = get_rate_of_return(dayclose1, _63dayopen)
d3 = get_rate_of_return(dayclose1, _126dayopen)
DS = (d1 + d2 + d3)/100

//Last (DAILY)
lastd_s_avg1 = DS/3

lastd_Approximate1 = dayclose1*(1-lastd_s_avg1)

last_approx1_d21 = lastd_Approximate1 / _21dayopen-1
last_approx1_d63 = lastd_Approximate1 / _63dayopen-1
last_approx1_d126 = lastd_Approximate1 / _126dayopen-1

lastd_s_avg2 = (last_approx1_d21 + last_approx1_d63 + last_approx1_d126) / 3
lastd_approximate2 = (dayclose1)*(1-(lastd_s_avg1 + lastd_s_avg2))
lastd_price = lastd_approximate2

//plot(lastd_price,color = color.rgb(255, 255, 255, 14), title = "Last momentum threshold")

//Last

last_s_avg1 = MS/3

last_Approximate1 = _1monclose*(1-last_s_avg1)

last_approx1_m1 = last_Approximate1 / _1monopen-1
last_approx1_m3 = last_Approximate1 / _3monopen-1
last_approx1_m6 = last_Approximate1 / _6monopen-1

last_s_avg2 = (last_approx1_m1 + last_approx1_m3 + last_approx1_m6) / 3
last_approximate2 = (_1monclose)*(1-(last_s_avg1 + last_s_avg2))
last_price = last_approximate2
Scoring_price = _1monclose*(1-CS)

plot(last_price,color = color.rgb(255, 255, 255, 14), title = "Last momentum threshold")
//plot(Scoring_price,color = color.rgb(234, 0, 255, 14), title = "Last momentum threshold")

//Long based on month close and being the first trade of the month.

var int lastClosedMonth = -1
limit_longCondition = _1monclose > last_approximate2 and (lastClosedMonth == -1 or month(time) != lastClosedMonth)

// Long based on day close and being the first trade of the month.
limit_Dlongcondition = dayclose1 > lastd_approximate2 and (lastClosedMonth == -1 or month(time) != lastClosedMonth)

// Close trade based on day close

DCloseLongCondition = dayclose1<lastd_approximate2

//Old standard Trading rules
longCondition = _1monclose > Scoring_price
MCloseLongCondition = _1monclose<Scoring_price
shortCondition = CS < 0

if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)


if (strategy.position_size > 0 and MCloseLongCondition)
    strategy.close("Long")
    lastClosedMonth := month(time)

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