Fisher Transform Indicator Backtesting-Strategie


Erstellungsdatum: 2024-01-25 14:22:36 zuletzt geändert: 2024-01-25 14:22:36
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Fisher Transform Indicator Backtesting-Strategie

Überblick

Die Strategie basiert auf der Rückmessung der Fisher Conversion Indicator. Die Fisher Conversion Formel kann die Preisdaten in eine Normalverteilung umwandeln, die zur Identifizierung von Preiskalken und Wendepunkten verwendet wird. Die Strategie kombiniert mit der Fisher Conversion Indicator, um die Preisentwicklung zu bestimmen und automatisierte Handel zu ermöglichen.

Strategieprinzip

  1. Berechnung des HL2-Wertes
  2. Berechnen Sie die Maximalwerte xMaxH und Minimalwerte xMinL für HL2 in den letzten Length-Perioden
  3. Berechnung des Fisher-Konversionsindikators:
    • nValue1 ist die vorherige Periode von 0,33 × (HL2-Standardisierung) + 0,67 × nValue1
    • nValue2-Begrenzung nValue1 zwischen -0.99 und 0.99
    • nFish als logarithmische Funktion für nValue2
  4. Beurteilen Sie, ob nFish positiv oder negativ ist, um die Position zu bestimmen
  5. Positionssignal Possig, wenn der Rücktritt eingestellt ist, wird der Positionsrücktritt durchgeführt
  6. Eintritt: Possig = 1 macht mehr, Possig = - 1 macht weniger

Strategische Stärkenanalyse

  1. Der Fisher-Conversion-Indikator identifiziert die Höhepunkte und Wendepunkte des Preises, um die Trends zu bestimmen.
  2. Die HL2-Indikator-Filterschwingung erhöht die Siegerquote
  3. Setzbare Rückwärtsgeschäfte für unterschiedliche Marktumgebungen
  4. Automatisierte Transaktionen ohne menschliches Urteilsvermögen, reduzierte Transaktionskosten

Risikoanalyse

  1. Der Fisher-Conversion-Indikator ist nachlässig und könnte kurzfristige Preisveränderungen übersehen
  2. Die Gefahr, dass die Erschütterungen aufhören, ist groß.
  3. Unzureichende Reverse-Trading-Einstellungen können zu systematischen Fehltrades führen
  4. Es besteht ein gewisses Risiko für ein Falsch-Positiv-Verifizierungsprozess ohne Berücksichtigung von Zeitspannen.

Risikolösung:

  1. Anpassung der Parameter zur Verkürzung der Verzögerung
  2. Erhöhung der Stop-Loss-Marge und Kontrolle der Einzelschäden
  3. Optimierung von Reverse Trading in Kombination mit anderen Kennzahlen
  4. Mehrfache Überprüfung von Trends, Preisklassen und Bandbreiten

Richtung der Strategieoptimierung

  1. In Kombination mit einem Filter für Trendindikatoren, um die Konsistenz der großen Trends sicherzustellen
  2. Erhöhung der Bandbreiten und der Präzision bei der Beurteilung von Preiswechseln
  3. Mehrfache Zeitspannen zur Vermeidung von Falsch-Positiven
  4. Dynamische Anpassung der Stop-Loss-Marge
  5. Optimierungsparameter, Gewinnmaximierung und Gewinnfaktoren

Diese Optimierungsstrategien können die Gewinnchancen der Strategien weiter verbessern, Gewinne sichern und Risiken kontrollieren, was zu stabileren und effizienteren Handelsergebnissen führt.

Zusammenfassen

Die Strategie ist präzise, hochgradig automatisiert und ermöglicht durch Parameteroptimierung stabile und effiziente Transaktionsergebnisse. Es besteht jedoch ein gewisses Risiko für Rückstände und Falschpositionen. Die Einführung von Mehrfachprüfungsmechanismen und dynamische Anpassungsmethoden müssen weiter optimiert werden, um die Strategie flexibler und robuster zu machen.

Strategiequellcode 
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version = 2
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v2.0 22/12/2016
// 	Market prices do not have a Gaussian probability density function
// 	as many traders think. Their probability curve is not bell-shaped.
// 	But trader can create a nearly Gaussian PDF for prices by normalizing
// 	them or creating a normalized indicator such as the relative strength
// 	index and applying the Fisher transform. Such a transformed output 
// 	creates the peak swings as relatively rare events.
// 	Fisher transform formula is: y = 0.5 * ln ((1+x)/(1-x))
// 	The sharp turning points of these peak swings clearly and unambiguously
// 	identify price reversals in a timely manner. 
//
//  For signal used zero. 
// You can change long to short in the Input Settings
// Please, use it only for learning or paper trading. Do not for real trading.
////////////////////////////////////////////////////////////
strategy(title="Fisher Transform Indicator by Ehlers Backtest", shorttitle="Fisher Transform Indicator by Ehlers")
Length = input(10, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
hline(1, color=white)
xHL2 = hl2
xMaxH = highest(xHL2, Length)
xMinL = lowest(xHL2,Length)
nValue1 = 0.33 * 2 * ((xHL2 - xMinL) / (xMaxH - xMinL) - 0.5) + 0.67 * nz(nValue1[1])
nValue2 =   iff(nValue1 > .99,  .999,
	         iff(nValue1 < -.99, -.999, nValue1))
nFish = 0.5 * log((1 + nValue2) / (1 - nValue2)) + 0.5 * nz(nFish[1])
pos = iff(nFish > 0, 1,
	   iff(nFish < 0, -1, nz(pos[1], 0))) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1, 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	   	    
// barcolor(possig == -1 ? red: possig == 1 ? green : blue )
plot(nFish, color=green, title="Fisher")
plot(nz(nFish[1]), color=red, title="Trigger")
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