Momentum-Oszillator & 123 Musterstrategie

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2024-01-25 14:27:29
Tags:

Übersicht

Diese Strategie kombiniert den Momentum Oscillator Index und das 123 Muster zu einem kumulativen Handelssignal, um die Rentabilität zu verbessern. Der Momentum Oscillator verfolgt die Marktvolatilität und passt die RSI-Parameter an, um kurzfristige Trends zu erfassen. Das 123 Muster bildet Handelssignale, indem es kleinere Höhen und Tiefen der Preise kurzfristig identifiziert. Die Kombination beider Strategien ermöglicht es der Strategie, die Performance in verschiedenen Marktumgebungen zu erhalten.

Strategie Logik

123 Muster

Das 123 Muster besteht aus drei Phasen. Erstens sinkt der Preis zwei aufeinanderfolgende Tage lang. Zweitens steigt der Preis für die nächsten zwei Tage. Schließlich sinkt der Preis am dritten Tag wieder. Gemäß diesem Muster können wir feststellen, ob wir eine Long-Position einnehmen, wenn die Preise in der zweiten Phase steigen, und eine Short-Position, wenn die Preise in der dritten Phase zurückgehen.

Insbesondere, wenn der Schlusskurs für zwei aufeinanderfolgende Tage nach zwei Tagen Rückgang höher als der vorherige Schlusskurs ist und der 9-tägige Stochastic Slow unter 50 liegt, ist dies ein Kaufsignal. Wenn der Schlusskurs für zwei aufeinanderfolgende Tage nach zwei Tagen Anstieg niedriger als der vorherige Schlusskurs ist und der 9-tägige Stochastic Fast über 50 liegt, ist dies ein Verkaufssignal.

Momentoszillator

Der Momentum-Oszillator ist ähnlich wie der RSI konstruiert, wobei der Hauptunterschied in den variablen Perioden des Momentum-Oszillators besteht.

Die Berechnungsformel lautet:

DMI = RSI(DTime)  

Where:  
DTime = 14 / 10-day SMA of standard deviation of close over past 5 days

Der RSI hat die gleichen Überkauf-/Überverkaufsschwellen wie der RSI:

Überkauft: DMI > 30 Überverkauf: DMI < 70

Bei Überschreitung dieser Schwellenwerte werden Kauf- und Verkaufssignale erzeugt.

Analyse der Vorteile

Das 123 Muster ist einfach und effektiv. Es nutzt kurzfristige Umkehrmuster, um auf kleineren Tiefen einzutreten und auf kleineren Spitzen auszutreten, ohne Positionen gegen den Trend einzunehmen.
Der Momentum-Oszillator ist empfindlicher, seine variable Periode ermöglicht es ihm, sich an den Markt anzupassen und auch bei hoher Volatilität Wendepunkte rechtzeitig zu erfassen.
Beide Strategien helfen, falsche Signale effektiv auszufiltern.
Die Verwendung von DMI als Filter zusammen mit dem 123 Pattern erhöht die Stabilität des Systems erheblich.

Risikoanalyse

Sowohl DMI als auch 123 Pattern können falsche Signale erzeugen, wenn die Preise nur vorübergehend schwanken und nicht umkehren.
Potenziell hohe Handelsfrequenz. Die variablen Perioden des DMI machen es extrem empfindlich auf Marktlärm. Die Parameter müssen richtig eingestellt werden, um die Handelsfrequenz zu steuern.
123 Das Muster kann mittelfristige Trendchancen verpassen. Es erfasst hauptsächlich kurzfristige Umkehrungen und kann nicht konsequent von mittelfristigen langfristigen Trends profitieren.
Zu viele Trades können zu hohen Provisionsgebühren und Verschiebungskosten führen.

Optimierungsrichtlinien

Optimieren Sie die DMI-Parameter, testen Sie verschiedene RSI-Perioden und Schwellenwerte, um die beste Kombination zu finden.
Optimieren Sie 123 Musterfilter. Kann verschiedene Stoch-Parameter oder andere Filter wie MACD testen.
Hinzufügen von Stop-Loss-Mechanismen.
Die Festmenge oder die Festfractional-Positionsgröße verbessert die Risikokontrolle.

Schlussfolgerung

Diese Strategie kombiniert die Analyse des Momentum-Oszillators und des 123 Patterns, um die Handelssignalleistung zu verbessern. Jedoch kann sich keine einzelne Strategie perfekt an veränderte Marktbedingungen anpassen. Anleger sollten sich auf die Kontrolle von Risiken konzentrieren, ständig auf Live-Ergebnisse basierende Parameter überprüfen und aktualisieren, damit die Rentabilität aufrechterhalten werden kann.

/*backtest
start: 2024-01-17 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/03/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This indicator plots Dynamic Momentum Index indicator. The Dynamic Momentum 
// Index (DMI) was developed by Tushar Chande and Stanley Kroll. The indicator 
// is covered in detail in their book The New Technical Trader.
// The DMI is identical to Welles Wilder`s Relative Strength Index except the 
// number of periods is variable rather than fixed. The variability of the time 
// periods used in the DMI is controlled by the recent volatility of prices. 
// The more volatile the prices, the more sensitive the DMI is to price changes. 
// In other words, the DMI will use more time periods during quiet markets, and 
// less during active markets. The maximum time periods the DMI can reach is 30 
// and the minimum is 3. This calculation method is similar to the Variable 
// Moving Average, also developed by Tushar Chande.
// The advantage of using a variable length time period when calculating the RSI 
// is that it overcomes the negative effects of smoothing, which often obscure short-term moves.
// The volatility index used in controlling the time periods in the DMI is based 
// on a calculation using a five period standard deviation and a ten period average 
// of the standard deviation.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos

DMI(RSILen, BuyZone,SellZone,UpLimit,LoLimit) =>
    pos = 0
    xStdDev = stdev(close, 5) 
    xSMAStdDev = sma(xStdDev, 10)
    DTime = round(14 / xSMAStdDev - 0.5)
    xDMI = iff(DTime > UpLimit, UpLimit,
             iff(DTime < LoLimit, LoLimit, DTime))
    xRSI = rsi(xDMI, RSILen)
    pos := iff(xRSI > BuyZone, 1,
             iff(xRSI < SellZone, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Dynamic Momentum Index", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
RSILen = input(14, minval=1)
BuyZone = input(30, minval=1)
SellZone = input(70, minval=1)
UpLimit = input(30, minval=1)
LoLimit = input(5, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posDMI = DMI(RSILen, BuyZone,SellZone,UpLimit,LoLimit)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posDMI == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posDMI == -1, -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)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )

Mehr