Scalping-Strategie auf dem Trendumkehrmarkt

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-24 17:43:50
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Übersicht

Diese Strategie zielt darauf ab, niedrige Kaufpunkte nach langfristigen Trendanpassungen durch kurzfristige Schwankungen zu ermitteln, um den Beginn neuer Trendmärkte zu erfassen.

Strategieprinzip

Die Strategie verwendet den KD-Indikator, um die langfristigen und kurzfristigen Trendbedingungen zu beurteilen. Wenn der langfristige KD-Indikator über 50 in aufeinanderfolgenden Perioden hält, bedeutet dies einen bullischen Markt, der Bedingungen für die Strategie schafft, um den Makro-Hintergrund zu bestimmen.
Zweitens, identifizieren Sie die Merkmale von kurzfristigen Anpassungsschwankungen. Diese Strategie verwendet den RSI-Indikator, um die Tiefe von kurzfristigen Anpassungen zu bestimmen. Wenn der RSI-Indikator relativ niedrige Tiefststände in Folge erzeugt, bedeutet dies, dass die Akkumulation und Waschplatten im Gange sind. Kombiniert mit dem KD-Indikator können wir beurteilen, ob die kurzfristige Schwankung sich dem Ende nähert.
Darüber hinaus wird das Unterstützungsgebiet ermittelt. Die Strategie wird den Anstieg des RSI-Indikators von niedrigeren Niveaus aus ermitteln, was auf die Bildung von Unterstützungsgebieten hinweist. Der Anstieg des KD-Indikators bestätigt diesen Punkt ebenfalls. Diese Faktoren zeigen zusammen, dass der Zeitpunkt für eine Umkehrung für eine Intervention reif ist.
Wenn die oben genannten Indikatoren die Bedingungen erfüllen, wird ein Kaufsignal erzeugt, das anzeigt, dass eine lange Intervention durchgeführt werden kann. Dies ist der beste Einstiegspunkt, wenn der Trend beginnt.

Analyse der Vorteile

Der größte Vorteil dieser Strategie besteht darin, dass durch die vollständige Nutzung des Timings des umgekehrten Eintritts während kurzfristiger Anpassungsfluktuationen die Stärke der Unterstützung überprüft wird, wodurch das Risiko kontrolliert wird.

Zweitens sind die Parameter-Einstellungen der Indikatoren geeignet, um übermäßig laute Trades zu vermeiden; im Rahmen des Makromarktrahmens für Beteiligung werden nur hochverlässliche Unterstützungsbereiche gesucht, was die Wahrscheinlichkeit falscher Trades erheblich verringert.

Risikoanalyse

Das Hauptrisiko dieser Strategie besteht darin, dass bei der Beurteilung langfristiger Trends Fehler auftreten. Bei Konsolidierungs- und Differenzierungsmärkten wird die Strategie falsche Signale erzeugen. Darüber hinaus kann die kurzfristige Unterstützung wieder zusammenbrechen und rechtzeitige Stop-Losses erfordern.

Um Risiken zu reduzieren, sollten die Parameter zunächst entsprechend dem Hintergrund des Makro-Marktes angepasst werden, um die Empfindlichkeit von Long-Signalien zu reduzieren. Zweitens können Stop-Loss-Linien so eingestellt werden, dass sie schnell aussteigen, wenn die Supports fallen. Schließlich sollte die Strategie ausgesetzt und die Marktbedingungen neu bewertet werden, wenn aufeinanderfolgende falsche Signale auftreten.

Optimierungsrichtlinien

Diese Strategie kann noch weiter optimiert werden:

Zusatz von Lautstärken, um die Stärke der Unterstützung zu gewährleisten
Setzen Sie Pullback Stop Loss zum Schutz des Strategiegewinns
Erhöhen Sie die Durchbruchfilter, um zu vermeiden, dass Stop-Verluste nach Support-Ausfällen nachverfolgt werden
Integration mehrerer Indikatoren für eine umfassende Bewertung zur Steigerung der Stabilität der Strategie

Schlussfolgerung

Diese Profit Capture-Strategie nutzt erfolgreich die Merkmale von kurzfristigen Anpassungsschwankungen unter der Leitung von Makro-Hintergründen, um Umkehrsignale zu identifizieren und den Markt nach dem Prinzip des Kaufs niedrig und Verkauf hoch zu betreten. Durch die Optimierung der Parameter-Einstellungen und Stop-Loss-Mittel können Handelsrisiken reduziert werden. Dies ist eine zuverlässige, stabile und effiziente quantitative Strategie.

/*backtest
start: 2023-01-17 00:00:00
end: 2024-01-23 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("scalping against trapped countertrend", overlay=false , precision=5 )

x_src = input( hl2 , title="Source" )
x_len_a = input( 5 , title="short term trend" , minval=1 )
x_len_b = input( 60 , title="long term trend" , minval=1 )
x_k_b = input( 13 , title="smooth long term trend" , minval=1 )
x_changk = input( 15 , title="clear short term pullback appears recently" , minval=1 )
x_rsi_ct = input( 35.0 , title="threshold of short term pullback clear" , minval=0.0 , maxval=100.0 )
x_rsi_ft = input( 50.0 , title="threshold of short term pullback end" , minval=0.0 , maxval=100.0 )
x_exit_if_reason_over = input(false)

y_stoch = stoch( x_src , high , low , x_len_b )
y_k = sma( y_stoch , x_k_b )
y_rsi = rsi( x_src , x_len_a )

y_upper = min( y_k-50 , y_rsi-x_rsi_ft , x_changk>1?x_rsi_ct-lowest(y_rsi,x_changk):50 )
if ( y_upper>0 )
    strategy.entry("LE", strategy.long)
else if ( x_exit_if_reason_over and strategy.position_size>0 )
    strategy.close("LE", comment="x" )
y_lower = max( y_k-50 , y_rsi-x_rsi_ft , x_changk>1?100-x_rsi_ct-highest(y_rsi,x_changk):-50 )
if ( y_lower<0 )
    strategy.entry("SE", strategy.short)
else if ( x_exit_if_reason_over and strategy.position_size<0 )
    strategy.close("SE", comment="x" )

plot( y_stoch , color=#ff3333 )
plot( y_k , color=#6666ff )
plot( y_rsi , color=#cccc00 )
hline(50)

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