Divergenzstrategie basierend auf gleitendem Durchschnitt


Erstellungsdatum: 2024-01-24 11:43:41 zuletzt geändert: 2024-01-24 11:43:41
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Divergenzstrategie basierend auf gleitendem Durchschnitt

Überblick

Die Strategie ermittelt die Abweichungen zwischen dem Preis und dem Moving Average durch die Berechnung des Moving Averages und seiner Hubpunkte als Kauf- und Verkaufssignal. Sie kann auf jeden Oszillationsindikator angewendet werden, um Abweichungen zu finden. Es ist ein wertvolles Werkzeug, das für Rückmeldungen und Live-Trading verwendet werden kann.

Strategieprinzip

  1. Berechnen Sie die Länge als Moving Average von Len (MA)
  2. Die Achsentiefpunkte (PL) und Achsenhochpunkte (PH) des MA werden erfasst
  3. Beurteilen Sie, ob eine Positivverzerrung vorliegt: Preisinnovation niedrig und kein innovativer MA niedrig oder Preisinnovation niedrig und kein innovativer MA niedrig
  4. Beurteilen Sie, ob eine Umkehrung vorhanden ist: Preisinnovationshöhe ohne hohe MA oder Preisinnovationshöhe ohne hohe MA
  5. Kaufen und verkaufen nach dem Urteil der Abweichung

Analyse der Stärken

  1. Automatische Abweichungen zwischen dem Preis und dem MA, um Fehleinschätzungen zu vermeiden
  2. Anwendbar für alle Schwingungsindikatoren, stark erweiterbar
  3. Zurückprüfungsstrategien zur Ertragssicherung
  4. Konfigurierbare Parameter, um die Empfindlichkeit zu verändern und Fehlsignale zu vermeiden
  5. Es gibt mehrere Abweichungen von der Typischkeit, um eine genaue und umfassende Bewertung zu ermöglichen.

Risikoanalyse

  1. Wenn der Schwingungsmesser falsch eingestellt ist, kann es zu einer großen Anzahl von Fehlsignalen kommen.
  2. Abweichung von einem wirksamen Drehkreuzpunkt, bevor es auftritt, kann zu einem Signalmangel führen
  3. Die Parameter müssen entsprechend angepasst werden, um die Empfindlichkeit und die Fehlsignale zu filtern.
  4. Bessere Nutzung in Kombination mit anderen Faktoren, geringere Zuverlässigkeit allein

Optimierungsrichtung

  1. Optimierung von Moving Average-Parametern, um die beste Kombination zu finden
  2. Vermeidung von Fehlsignalen in Kombination mit anderen Indikatoren, wie z. B. Preis- und Werteindikatoren
  3. Die Erhöhung der Machine-Learning-Modelle ist nicht zuverlässig.
  4. Erhöhung der Risikomanagement-Mechanismen zur Bekämpfung von Einzelschäden

Zusammenfassen

Die Strategie verwendet die Abweichung zwischen dem Preis und dem Moving Average als Handelssignal, um automatische Entscheidungen zu treffen und subjektive Fehler zu vermeiden. Sie ist für alle oscillierenden Indikatoren anwendbar und hat eine starke Skalierbarkeit. Die Verwendung von Parameteroptimierung in Kombination mit anderen Indikatoren kann die Zuverlässigkeit und die Systemstabilität des Handelssignals erheblich verbessern.

Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-12-24 00:00:00
end: 2024-01-12 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © tista 
//https://www.tradingview.com/u/tista/#published-scripts

//@version=4

strategy(title="MA Divergences", format=format.price)

//* Backtesting Period Selector | Component *//
//* https://www.tradingview.com/script/eCC1cvxQ-Backtesting-Period-Selector-Component *//
//* https://www.tradingview.com/u/pbergden/ *//
//* Modifications made *//
testStartYear = input(2021, "Backtest Start Year") 
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)

testStopYear = input(999999, "Backtest Stop Year")
testStopMonth = input(9, "Backtest Stop Month")
testStopDay = input(26, "Backtest Stop Day")
testPeriodStop = timestamp(testStopYear,testStopMonth,testStopDay,0,0)

testPeriod() => true
/////////////// END - Backtesting Period Selector | Component ///////////////
len = input(title="MA Period", minval=1, defval=14)
src = input(title="MA Source", defval=close)
lbR = input(title="Pivot Lookback Right", defval=5)
lbL = input(title="Pivot Lookback Left", defval=5)
rangeUpper = input(title="Max of Lookback Range", defval=600)
rangeLower = input(title="Min of Lookback Range", defval=2)
plotBull = input(title="Plot Bullish", defval=true)
plotHiddenBull = input(title="Plot Hidden Bullish", defval=true)
plotBear = input(title="Plot Bearish", defval=true)
plotHiddenBear = input(title="Plot Hidden Bearish", defval=true)

bearColor = color.red
bullColor = color.green
hiddenBullColor = color.green
hiddenBearColor = color.red
textColor = color.white
noneColor = color.new(color.white, 100)

osc = wma(src, len)

plot(osc, title="MA", linewidth=2, color=color.yellow)

plFound = na(pivotlow(osc, lbL, lbR)) ? false : true
phFound = na(pivothigh(osc, lbL, lbR)) ? false : true

_inRange(cond) =>
    bars = barssince(cond == true)
    rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

alertcondition(osc[1] > 100.0 and osc[2] < 100.0, title="MA value crosses over 100.0", message="Check charts for a MA cross over 100.0")
alertcondition(osc[1] < 100.0 and osc[2] > 100.0, title="MA value crosses under 100.0", message="Check charts for a MA cross under 100.0")
alertcondition(osc[1] > -100. and osc[2] < -100.0, title="MA value crosses over -100.0", message="Check charts for a MA cross over -100.0")
alertcondition(osc[1] < -100.0 and osc[2] > -100.0, title="MA value crosses under -100.0", message="Check charts for a MA cross under -100.0")

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bullish

// Osc: Higher Low
oscHL = osc[lbR] > valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Lower Low
priceLL = low[lbR] < valuewhen(plFound, low[lbR], 1)

bullCond = plotBull and priceLL and oscHL and plFound

plot(
	 plFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bullish",
	 linewidth=2,
	 color=(bullCond ? bullColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 bullCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bullish Label",
	 text=" Bull ",
	 style=shape.labelup,
	 location=location.absolute,
	 color=bullColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

alertcondition(bullCond, title="Regular bullish divergence in MA found", message="Check charts for a regular bullish divergence found with MA")

//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bullish

// Osc: Lower Low
oscLL = osc[lbR] < valuewhen(plFound, osc[lbR], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Higher Low
priceHL = low[lbR] > valuewhen(plFound, low[lbR], 1)

hiddenBullCond = plotHiddenBull and priceHL and oscLL and plFound

plot(
	 plFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bullish",
	 linewidth=2,
	 color=(hiddenBullCond ? hiddenBullColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 hiddenBullCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bullish Label",
	 text=" H Bull ",
	 style=shape.labelup,
	 location=location.absolute,
	 color=bullColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

alertcondition(hiddenBullCond, title="Hidden bullish divergence in MA found", message="Check charts for a hidden bullish divergence found with MA")

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bearish

// Osc: Lower High
oscLH = osc[lbR] < valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Higher High
priceHH = high[lbR] > valuewhen(phFound, high[lbR], 1)

bearCond = plotBear and priceHH and oscLH and phFound

plot(
	 phFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bearish",
	 linewidth=2,
	 color=(bearCond ? bearColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 bearCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Regular Bearish Label",
	 text=" Bear ",
	 style=shape.labeldown,
	 location=location.absolute,
	 color=bearColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

alertcondition(bearCond, title="Regular bearish divergence in MA found", message="Check charts for a regular bearish divergence found with MA")

//------------------------------------------------------------------------------
// Hidden Bearish

// Osc: Higher High
oscHH = osc[lbR] > valuewhen(phFound, osc[lbR], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Lower High
priceLH = high[lbR] < valuewhen(phFound, high[lbR], 1)

hiddenBearCond = plotHiddenBear and priceLH and oscHH and phFound

plot(
	 phFound ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bearish",
	 linewidth=2,
	 color=(hiddenBearCond ? hiddenBearColor : noneColor),
	 transp=0
	 )

plotshape(
	 hiddenBearCond ? osc[lbR] : na,
	 offset=-lbR,
	 title="Hidden Bearish Label",
	 text=" H Bear ",
	 style=shape.labeldown,
	 location=location.absolute,
	 color=bearColor,
	 textcolor=textColor,
	 transp=0
	 )

// Alerts
//alertcondition(bearCond or hiddenBearCond, title='Bear div', message='Bear div')
//alertcondition(bullCond or hiddenBullCond, title='Bull div', message='Bull div')
//alertcondition(bearCond or bullCond, title='Bull or beal div', message='Bull or bear div') 
//alertcondition(hiddenBearCond or hiddenBullCond, title='Bull or beal div', message='Hidden Bull or bear div') 
//alertcondition(hiddenBearCond or hiddenBullCond or bearCond or bullCond, title='Bull or beal div', message='Any Bull or bear div') 

if testPeriod()
    if bullCond or hiddenBullCond
        strategy.entry("Buy", strategy.long)
    if bearCond or hiddenBearCond
        strategy.entry("Sell", strategy.short)