Kryptowährungs-Trendfolgestrategie basierend auf dem Seagull-Indikator
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie basiert auf dem Trend-Tracking-Strategien für Kryptowährungen basierend auf dem Seerage-Indikator. Es verwendet einen Index-Moving-Average aus zwei verschiedenen Perioden sowie einen Seerage-Indikator in Kombination mit mehreren Bedingungen, um ein Handelssignal zu erzeugen. Die Strategie zielt darauf ab, die Preisentwicklung der mittleren und langen Linie zu identifizieren und rechtzeitig einzugreifen, wenn sich der Trend umdreht.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet die EMA-Mittellinie für 50 und 100 Zyklen. Gleichzeitig berechnet sie die Seilbahn, eine spezielle Seilbahn, die Marktlärm filtert. Die Strategie verwendet die Öffnungs-, Schlusspreise, Höchst- und Tiefstpreise der Seilbahn und wendet sie auf die EMA-Linie für 100 Zyklen an, um ein genaueres Handelssignal zu erhalten.
Konkret ist es ein Übersignal, wenn der Eröffnungspreis der 100-Zyklus-Seilbahn höher ist als der Schließungspreis, und der Eröffnungspreis der oberen K-Linie niedriger ist als der Schließungspreis. Im Gegensatz dazu ist es ein Fehlsignal, wenn der Eröffnungspreis der 100-Zyklus-Seilbahn niedriger ist als der Schließungspreis und der Eröffnungspreis der oberen K-Linie höher ist als der Schließungspreis.
Die Strategie kombiniert ein doppeltes EMA-System und einen Seil-Indikator, um Chancen zu ergreifen, wenn ein mittlerer Trend entsteht. Es verwendet Seil-Indikatoren, um kurzfristigen Marktrauschen zu filtern und Handelssignale zuverlässiger zu machen.
Strategische Vorteile
- Der Einsatz von Seagull-Indikatoren filtert Geräusche und macht Handelssignale klarer und zuverlässiger.
- Multi-Perioden-EMA in Kombination mit dem Seesaw-Indikator identifiziert starke mittlere und längere Trends
- Die Kombination von mehreren Kriterien verhindert, dass Chancen verpasst werden.
- Die Strategie ist besonders für den hochschwankenden Kryptowährungsmarkt geeignet.
- Es kann so konfiguriert werden, dass es nur mehrere Strategien umfasst, um das Risiko für den Betrieb zu reduzieren.
Strategisches Risiko
- Es besteht ein hohes Verlustrisiko, da die Verwendung von Stop-Loss möglicherweise zu locker ist
- Die Strategie könnte in einem konvulsiven Umfeld zu mehr ungültigen Geschäften führen.
- Die Beeching Axe ist noch immer etwas hinter den Preisen zurückgeblieben und kann das Risiko nicht vollständig vermeiden.
- Es ist unklar, ob der Trend umgekehrt ist, und es besteht die Gefahr, dass die Verluste weiter ansteigen.
Um das Risiko zu verringern, kann die Stop-Loss-Marge angemessen reduziert werden oder eine Trendwende in Kombination mit anderen Indikatoren in Betracht gezogen werden. Die Strategie kann auch ausgesetzt werden, wenn der Markt in eine Schockzone eintritt und auf die Entstehung eines neuen Trends wartet.
Richtung der Strategieoptimierung
Die Strategie kann auch in folgenden Richtungen optimiert werden:
- Optimierung von EMA-Parametern, um die beste Kombination zu finden
- Versuchen Sie es mit anderen Indikatoren als mit dem Seesaw-Indikator, z. B. KDJ, MACD usw.
- Erhöhung der Preiserhöhung als Eintrittsbestätigung
- Trendwechsel in Verbindung mit Volatilitätsindikatoren
- Dynamische Optimierungsparameter mit einer maschinellen Lernmethode
Zusammenfassen
Die Strategie zur Trendverfolgung von Kryptowährungen basierend auf dem Seesaw-Indikator, die mehrere Aspekte der Trendentscheidung, des Einstiegszeitpunkts und der Stop-Loss-Kontrolle berücksichtigt, ist gut für diese hochflüchtige Variante von Kryptowährungen geeignet. Die Strategie kann die Handelschancen durch die Verwendung von Seesaw-Indikatoren filtern.
/*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"}]
*/
//@version=4
//@SoftKill21
strategy(title="CRYPTO HA Strategy", shorttitle="CRYPTO HA Strategy", overlay=true , default_qty_type =strategy.percent_of_equity, default_qty_value =100, commission_type= strategy.commission.percent,commission_value =0.1 )
ma1_len = input(50)
ma2_len = input(100)
fromDay = input(defval = 1, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
fromMonth = input(defval = 1, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
fromYear = input(defval = 2020, title = "From Year", minval = 1970)
//monday and session
// To Date Inputs
toDay = input(defval = 31, title = "To Day", minval = 1, maxval = 31)
toMonth = input(defval = 12, title = "To Month", minval = 1, maxval = 12)
toYear = input(defval = 2020, title = "To Year", minval = 1970)
startDate = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)
finishDate = timestamp(toYear, toMonth, toDay, 00, 00)
time_cond = true
//First Moving Average data
o = ema(open, ma1_len)
c = ema(close, ma1_len)
h = ema(high, ma1_len)
l = ema(low, ma1_len)
// === HA calculator ===
ha_t = heikinashi(syminfo.tickerid)
ha_o = security(ha_t, timeframe.period, o)
ha_c = security(ha_t, timeframe.period, c)
ha_h = security(ha_t, timeframe.period, h)
ha_l = security(ha_t, timeframe.period, l)
//Second Moving Average data
o2 = ema(ha_o, ma2_len)
c2 = ema(ha_c, ma2_len)
h2 = ema(ha_h, ma2_len)
l2 = ema(ha_l, ma2_len)
// === Color def ===
ha_col = o2 > c2 ? color.white : color.lime
sell = o2 > c2 and o2[1] < c2[1] and time_cond
buy = o2 < c2 and o2[1] > c2[1] and time_cond
plotshape(buy, color=color.green, text= "Buy", location= location.belowbar,style= shape.labelup, textcolor=color.white, size = size.tiny, title="Buy Alert",editable=false, transp=60)
plotshape(sell, color=color.red, text= "Sell", location= location.abovebar,style= shape.labeldown, textcolor=color.white, size = size.tiny, title="Sell Alert", editable=false, transp=60)
trendColor = buy ? color.red : sell ? color.green : na
plot( buy ? close: sell ? close : na , color=trendColor, style=plot.style_line, linewidth=4, editable=false)
onlylong=input(true)
original=input(false)
if(onlylong)
strategy.entry("long",1,when=buy)
strategy.close("long",when=sell)
if(original)
strategy.entry("long",1,when=buy)
strategy.entry("short",0,when=sell)
sl = input(0.075)
strategy.exit("closelong", "long" , loss = close * sl / syminfo.mintick, alert_message = "sl point")
strategy.exit("closeshort", "short" , loss = close * sl / syminfo.mintick, alert_message = "sl point")