Unterstützungs- und Widerstands-Swing-Trading-Strategie
Erstellungsdatum:
2024-01-25 15:53:06
zuletzt geändert:
2024-01-25 15:53:06
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Überblick
Die Strategie ermöglicht eine präzise Kontrolle der Handelslogik und einen präzisen Stop-Loss-Stopp durch die Kombination von RSI und Random-Indicator-Kreuzung und eine Strategie zur Optimierung der Nahtlosigkeit. Durch die Einführung von Signal-Optimierung können Trends besser beherrscht werden und eine vernünftige Verwaltung der Gelder ermöglicht wird.
Strategieprinzip
- Der RSI-Indikator beurteilt überkaufte und überverkaufte Bereiche und erzeugt ein Handelssignal mit einem Gold- und Goldfork-Death-Fork, das sich aus den Werten des zufälligen Indikators K und D zusammensetzt.
- Einführung von K-Linien-Sortierung, um Trendsignale zu beurteilen und falsche Transaktionen zu vermeiden.
- Die SMA-Durchschnittslinie hilft bei der Bestimmung der Trendrichtung. Sie ist ein bullishes Signal, wenn die kurzfristige Durchschnittslinie die langfristige Durchschnittslinie von unten nach oben durchbricht.
- Die Plain-Position-Sliding-Punkt-Strategie, bei der ein Stop-Loss-Stopp-Preis basierend auf dem höchsten und niedrigsten Preisfluktuationsbereich festgelegt wird.
Analyse der Stärken
- RSI-Parameter optimiert, um überkaufte und überverkaufte Bereiche zu bestimmen und falsche Trades zu vermeiden
- Optimierung der STO-Parameter, Anpassung der Gleitwertparameter, um Geräusche zu beseitigen und die Signalqualität zu verbessern
- Einführung der Heikin-Ashi-Technik zur Identifizierung von Richtungsänderungen von K-Linien-Einheiten, um die Genauigkeit von Handelssignalen zu gewährleisten
- Die SMA-Gewinnlinie hilft bei der Bestimmung der Richtung des großen Trends und verhindert einen Abwärtstrend
- In Kombination mit einer Stop-Loss-Slip-Point-Strategie maximieren Sie den Gewinn pro Handel
Risikoanalyse
- Wenn die Börse weiter sinkt, ist das Risiko größer.
- Es könnte zu hohe Transaktionsfrequenzen geben, was zu höheren Transaktionskosten und Slip-Point-Kosten führen könnte.
- Der RSI ist anfällig für falsche Signale und sollte in Kombination mit anderen Indikatoren gefiltert werden
Strategieoptimierung
- Anpassung der RSI-Parameter zur Optimierung der Überkauf- und Überverkaufsschätzungen
- Anpassung der STO-Indikatorparameter, -Gleichheit und -Periode zur Verbesserung der Signalqualität
- Anpassung der Moving Average-Periode zur Optimierung der Trendbeurteilung
- Einführung von mehr technischen Kennzahlen zur Verbesserung der Signalgenauigkeit
- Optimierung der Stop-Loss-Stopp-Ratio und Verringerung des Einmal-Handelsrisikos
Zusammenfassen
Die Strategie integriert die Vorzüge mehrerer Mainstream-Technologie-Indikatoren und erreicht eine ausgewogene Balance zwischen Handelssignalqualität und Stop-Loss-Stopp durch Parameteroptimierung und Regelführung. Die Strategie hat eine gewisse Allgemeinheit und stabile Profitabilität. Durch kontinuierliche Optimierung können die Gewinnraten und die Profitabilität weiter erhöht werden.
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=4
//study(title="@sentenzal strategy", shorttitle="@sentenzal strategy", overlay=true)
strategy(title="@sentenzal strategy", shorttitle="@sentenzal strategy", overlay=true )
smoothK = input(3, minval=1)
smoothD = input(3, minval=1)
lengthRSI = input(14, minval=1)
lengthStoch = input(14, minval=1)
overbought = input(80, minval=1)
oversold = input(20, minval=1)
smaLengh = input(100, minval=1)
smaLengh2 = input(50, minval=1)
smaLengh3 = input(20, minval=1)
src = input(close, title="RSI Source")
testStartYear = input(2017, "Backtest Start Year")
testStartMonth = input(1, "Backtest Start Month")
testStartDay = input(1, "Backtest Start Day")
testPeriodStart = timestamp(testStartYear,testStartMonth,testStartDay,0,0)
testPeriod() =>
time >= testPeriodStart ? true : false
rsi1 = rsi(src, lengthRSI)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
crossBuy = crossover(k, d) and k < oversold
crossSell = crossunder(k, d) and k > overbought
dcLower = lowest(low, 10)
dcUpper = highest(high, 10)
heikinashi_close = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, close)
heikinashi_open = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, open)
heikinashi_low = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, low)
heikinashi_high = security(heikinashi(syminfo.tickerid), timeframe.period, high)
heikinashiPositive = heikinashi_close >= heikinashi_open
heikinashiBuy = heikinashiPositive == true and heikinashiPositive[1] == false and heikinashiPositive[2] == false
heikinashiSell = heikinashiPositive == false and heikinashiPositive[1] == true and heikinashiPositive[2] == true
//plotshape(heikinashiBuy, style=shape.arrowup, color=green, location=location.belowbar, size=size.tiny)
//plotshape(heikinashiSell, style=shape.arrowdown, color=red, location=location.abovebar, size=size.tiny)
buy = (crossBuy == true or crossBuy[1] == true or crossBuy[2] == true) and (heikinashiBuy == true or heikinashiBuy[1] == true or heikinashiBuy[2] == true)
sell = (crossSell == true or crossSell[1] == true or crossSell[2] == true) and (heikinashiSell == true or heikinashiSell[1] == true or heikinashiSell[2] == true)
mult = timeframe.period == '15' ? 4 : 1
mult2 = timeframe.period == '240' ? 0.25 : mult
movingAverage = sma(close, round(smaLengh))
movingAverage2 = sma(close, round(smaLengh2))
movingAverage3 = sma(close, round(smaLengh3))
uptrend = movingAverage < movingAverage2 and movingAverage2 < movingAverage3 and close > movingAverage
downtrend = movingAverage > movingAverage2 and movingAverage2 > movingAverage3 and close < movingAverage
signalBuy = (buy[1] == false and buy[2] == false and buy == true) and uptrend
signalSell = (sell[1] == false and sell[2] == false and sell == true) and downtrend
takeProfitSell = (buy[1] == false and buy[2] == false and buy == true) and uptrend == false
takeProfitBuy = (sell[1] == false and sell[2] == false and sell == true) and uptrend
plotshape(signalBuy, style=shape.triangleup, color=green, location=location.belowbar, size=size.tiny)
plotshape(signalSell, style=shape.triangledown, color=red, location=location.abovebar, size=size.tiny)
plot(movingAverage, linewidth=3, color=orange, transp=0)
plot(movingAverage2, linewidth=2, color=purple, transp=0)
plot(movingAverage3, linewidth=1, color=navy, transp=0)
alertcondition(signalBuy, title='Signal Buy', message='Signal Buy')
alertcondition(signalSell, title='Signal Sell', message='Signal Sell')
strategy.close("L", when=dcLower[1] > low)
strategy.close("S", when=dcUpper[1] < high)
strategy.entry("L", strategy.long, 1, when = signalBuy and testPeriod() and uptrend)
strategy.entry("S", strategy.short, 1, when = signalSell and testPeriod() and uptrend ==false)
//strategy.exit("Exit Long", from_entry = "L", loss = 25000000, profit=25000000)
//strategy.exit("Exit Short", from_entry = "S", loss = 25000000, profit=25000000)