
Die Binary Equilibrium Indicator Randomization Strategie ist eine Strategie, die versucht, eine Kombination aus einem Equilibrium-Indikator und einem Zufallsindikator zu verwenden, um nach Handelsmöglichkeiten zu suchen. Sie erzeugt ein Handelssignal, wenn sie einen schnellen SMA über eine schnelle EMA durchquert, und verwendet den K-Wert des Zufallsindikators, um zu bestimmen, ob ein Überkauf oder Überverkauf vorhanden ist, um einen Teil des Signals zu entfernen.
Die Strategie basiert hauptsächlich auf zwei technischen Indikatoren:
Durchschnittslinie: Berechnung der Durchschnittslinie für drei verschiedene Parameter: schnelle EMA, langsame SMA und langsame VWMA, die ein Handelssignal erzeugt, wenn die schnelle EMA über oder unter der langsamen SMA fällt.
Zufälligkeitsindikator: Berechnung des %K-Wertes, wenn der Wert über den eingestellten Überkauf- oder Überverkaufszonen-Trenchwert hinausgeht und der Umkehr des Kurses angenommen wird, kann ein teilweises Durchschnittshandelssignal entfernt werden.
Die Logik des Strategie-Signals lautet:
Wenn der schnelle EMA den langsamen SMA durchbricht und der %K-Wert unter dem Überkauf-Throughput liegt, machen Sie einen Plus; wenn der schnelle EMA den langsamen SMA unter dem schnellen EMA durchbricht und der %K-Wert über dem Überkauf-Throughput liegt, machen Sie einen Short.
Bei offenen Mehrheitspositionen wird der Markt platziert, wenn der %K-Wert in die Überverkaufszone zurückkehrt oder der Preis die Stop-Loss-Linie überschreitet. Bei offenen Leerpositionen wird der Markt platziert, wenn der %K-Wert in die Überkaufszone zurückkehrt oder der Preis die Stop-Loss-Linie überschreitet.
Durch die Kombination von Mittellinien- und Zufallsindikatoren versucht die Strategie, ein Einstiegssignal an den Mittellinien-Signalpunkten mit hoher Wahrscheinlichkeit zu senden, während die Chance, dass ein Teil des Zufallsindikators falsch eingeschaltet wird, genutzt wird.
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Die Strategie birgt auch einige Risiken:
Die Methode:
Die Strategie kann vor allem in folgenden Bereichen optimiert werden:
Durch die Kombination von schnellen und langsamen Mittellinienindikatoren und Zufallsindikatoren entsteht eine robuste Trendverfolgungsstrategie. Es gibt jedoch einige Optimierungsmöglichkeiten, wie Parameterwahl, Stop-Loss-Methoden usw. Wenn weitere Indikatoren eingesetzt und optimiert werden, wird die Strategie einen stabileren Gewinn erzielen.
/*backtest
start: 2023-01-22 00:00:00
end: 2024-01-28 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("TVIX MEAN REV V2 TREND", overlay=true)
length = input(16, minval=1)
OverBought = input(80)
OverSold = input(20)
TradeLong = input (true)
TradeShort = input (true)
OverBoughtClose = input(80)
OverSoldClose = input(20)
smoothK = 3
smoothD = 3
trail_points = input(50)
k = sma(stoch(close, high, low, length), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
k2 = sma(stoch(close, high, low, length), smoothK)
d2 = sma(k, smoothD)
// === GENERAL INPUTS ===
// short Ema
maFastSource = input(defval=close, title="Fast EMA Source")
maFastLength = input(defval=1, title="Fast EMA Period", minval=1)
// long Sma
maSlowSource = input(defval=close, title="Slow SMA Source")
maSlowLength = input(defval=100, title="Slow SMA Period", minval=1)
// longer Sma
maSlowerSource = input(defval=close, title="Slower SMA Source")
maSlowerLength = input(defval=30, title="Slower SMA Period", minval=1)
//ATR Stop Loss Indicator by Keith Larson
atrDays = input(7, "ATR Days Lookback")
theAtr = atr(atrDays)
atrModifier = input(5.0, "ATR Modifier")
//plot(atr * atrModifier, title="ATR")
LstopLoss = close - (theAtr * atrModifier)
SstopLoss = close + (theAtr * atrModifier)
// === SERIES SETUP ===
/// a couple of ma's..
maFast = ema(maFastSource, maFastLength)
maSlow = sma(maSlowSource, maSlowLength)
maSlower = vwma(maSlowerSource, maSlowerLength)
rsi = rsi(maSlowerSource, maSlowerLength)
// === PLOTTING ===
fast = plot(maFast, title="Fast MA", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_line, transp=30)
slow = plot(maSlow, title="Slow MA", color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_line, transp=30)
slower = plot(maSlower, title="Slower MA", color=color.teal, linewidth=2, style=plot.style_line, transp=30)
// === LOGIC === Basic - simply switches from long to short and vice-versa with each fast-slow MA cross
LongFilter = maFast > maSlow
ShortFilter = maSlow > maFast
BUY=crossover(k, d) and k < OverSold
SELL=crossunder(k, d) and k > OverBought
SELLCLOSE=crossover(k, d) and k < OverSoldClose
BUYCLOSE=crossunder(k, d) and k > OverBoughtClose
Open = open
if not na(k) and not na(d)
if crossover(k, d) and k < OverSold and LongFilter and TradeLong
strategy.entry("$", strategy.long, limit = Open, comment="Long")
strategy.close("$",when = crossunder(k, d) and k > OverBoughtClose or open < LstopLoss )
///strategy.close("$",when = open < LstopLoss )
if not na(k) and not na(d)
if crossunder(k, d) and k > OverBought and ShortFilter and TradeShort
strategy.entry("$1", strategy.short, limit = Open, comment="S")
strategy.close ("$1", when = crossover(k, d) and k < OverSoldClose or open > SstopLoss )
///strategy.close ("$1", when = open < SstopLoss)