Kurzfristige Handelsstrategien basierend auf Marktliquidität und Trends
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie berücksichtigt die Marktfluktuation, Trends und technische Indikatoren und ermöglicht den Handel mit einer Short-Line-Strategie. Die Strategie kann den Trends folgen und Positionen eröffnen, wenn die Marktfluktuation besser ist, um Short-Line-Gewinn zu erzielen.
Strategieprinzip
Grundprinzip: Die Strategie berücksichtigt vor allem die Dimensionen der Marktliquidität und der Tendenz. Kurze Linie-Operationen werden durchgeführt, wenn die Marktliquidität gut ist und Trends auftreten.
Marktliquiditätsindikatoren: Diese Strategie verwendet hauptsächlich MFI und die Veränderung des Handelsvolumens als Marktliquiditätsindikatoren. Wenn MFI steigt und der Handelsvolumen steigt, halten wir die Marktliquidität für geeignet, um eine Position zu eröffnen.
Trendbeurteilung: Diese Strategie kombiniert mehrere Indikatoren wie ADX, EMA und andere, um einen Trend zu bestimmen. Wenn der ADX über 30 liegt und sein EMA einen starken Trend zeigt. Gleichzeitig kann der Trend auch verifiziert werden, wenn ein schneller EMA ein Goldkreuz erfolgt.
Positionseröffnungsbedingungen: Wenn die Marktflüssigkeit gut ist und gleichzeitig eine Tendenz auftritt, wird ein Positionseröffnungssignal erzeugt, wenn andere unterstützende Bedingungen (z. B. die Bestimmung der SAR-Position) ebenfalls erfüllt sind.
Stop-Loss-Einstellungen: Die Strategie setzt für jeden Handel einen festen Stop-Loss (ca. 10 Punkte) und einen Stop-Loss (ca. 7,5 Punkte).
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Nutzen Sie die Zeit, um die Marktliquidität zu beurteilen: Beurteilen Sie die Marktliquidität anhand der MFI und des Transaktionsvolumens und vermeiden Sie es, Positionen zu eröffnen, wenn die Marktliquidität schwach ist.
Trends zu verfolgen, um Gewinne zu erzielen: In Kombination mit Indikatoren wie EMA, um die Richtung des Trends zu bestimmen, hilft es, Trends zu erzielen.
Risikokontrolle in Position: Fixed Stop-Loss-Einstellungen, die den maximalen Verlust eines einzelnen Handels effektiv steuern.
Hohe Handelsfrequenz: Als eine Short-Line-Strategie ist die hohe Handelsfrequenz geeignet, um nach und nach Gewinne zu sammeln.
Die Optimierung von Parametern ist groß: Die Optimierung von MA-Parametern, Stop-Loss-Stopp-Einstellungen usw. kann die Effektivität der Strategie verbessern.
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch Risiken:
Die theoretischen Stop-Loss-Stopps sind nicht vollständig die Realität der Festplatte widerspiegeln. Die Festplatte kann eine größere Gleitstelle haben.
Risiko, dass die Strategie fehlschlägt: Die Strategie ist auf mehr Indikatoren angewiesen, um Trends zu beurteilen, aber es besteht immer noch die Möglichkeit, dass sie fehlschlägt.
Übertriebsrisiko: Als Short-Line-Strategie kann es zu Übertriebenen kommen, wenn die Parameter falsch eingestellt werden.
Risiken von Marktausfällen: In extremen Situationen wie schwacher Marktliquidität oder politischen Veränderungen kann die Strategie nicht funktionieren.
In diesem Zusammenhang können wir die Risiken in folgenden Bereichen verringern:
Die Stop-Loss-Spanne wird entsprechend gelockert, wobei der Festplatten-Slipping-Faktor berücksichtigt wird.
Optimierung der Logik der Trendbeurteilung, Einführung von mehr Indikatoren und Verringerung der Wahrscheinlichkeit von Fehlschlägen.
Die Frequenz der Börseneröffnung wurde eingeschränkt, um zu vermeiden, dass die Börsen übertrieben werden.
Anpassung der Parameter flexibel an die Marktlage und Anpassung an Ausnahmezustände.
Optimierungsrichtung
Die Optimierung der Strategie umfasst:
Die Einführung von mehr Indikatoren optimiert die Trendbeurteilung und macht die Beurteilung genauer. Zum Beispiel die Einführung von MACD-Indikatoren usw.
Optimieren Sie die Periodiparameter für MA und suchen Sie nach der optimalen Parameterkombination.
Verbesserung der Stop-Loss-Strategie, beispielsweise durch mobile Stop-Loss-Strategien oder Intervall-Stop-Strategien.
Es wird eine Begrenzung der Anzahl der Transaktionen eingefügt, um eine zu hohe Frequenz zu vermeiden. Zum Beispiel wird eine maximale Anzahl von 3 Positionen pro Tag eröffnet.
Suchen Sie nach besseren Marktliquiditätsindikatoren, um die Zeit für die Eröffnung einer Position zu beurteilen.
Hinzugefügt wurde die Optimierung von Parametern, um die automatische Optimierung von Parametern zu ermöglichen, um die optimale Kombination von Parametern zu finden.
Zusammenfassen
Die Strategie berücksichtigt mehrere Dimensionen wie Marktliquidität und -trends, um Gewinne in kurzen Zeilen zu erfassen. Die größte Innovation dieser Strategie besteht im Vergleich zu herkömmlichen Trendstrategien darin, Marktliquiditätsindikatoren einzuführen, um zu vermeiden, dass Positionen bei schlechter Marktliquidität abgebrochen werden. Im Gegensatz dazu besteht in der Strategie auch ein gewisses Risiko für die Kontrolle von Risiken und Trendurteilen. Wir können die Strategie durch die Einführung von mehr Indikatoren, Optimierungsparametern und Risikomanagement ständig verbessern.
/*backtest
start: 2023-12-01 00:00:00
end: 2023-12-31 23:59:59
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © trent777brown
//@version=5
strategy("scalping with market facilitation", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
MFI0 = (high - low) / volume
MFI1 = (high[1] - low[1]) / volume[1]
MFIplus = MFI0 > MFI1
MFIminus = MFI0 < MFI1
//Current Trend-(Changed mean to trend)-revised
trendplus = hl2 > high[1]
trendzero = hl2 < high[1] and hl2 > low[1] //addition of script
trendminus = hl2 < low[1] //changed high to low
//Volume +/-
volplus = volume > volume[1]
volminus = volume < volume[1]
//Period Control by Buyers or Sellers is determined with reference to Price action of the period
//divided into 3 sectors, sector 1 is the Top third, Sector 2 is the middle third,
//and sector 3 is the Bottom third of the period. Control classifications are: Extremes(11, 33), Neutral(22),
//Climbers(31,21,32) Open lower than Close, and Drifters(13,23,12)Close lower than Open
//value0 = low
//value1 = ((high - low)/3)
//value2 = ((high - low)/3)*2
//value3 = high
//o1 = (open >= (((high - low)/3) * 2) + low)
//c1 = (close >= (((high - low)/3) * 2) + low)
//o2 = (open <= o1)
//c2 = (close <= c1)
//o3 = (open <= ((high - low)/3) + low)
//c3 = (close <= ((high - low)/3) + low)
//sector2 = if((high - low)/3) + low and sector2 <= (((high - low)/3)*2) + low
//sector3 = if((high - low)/3) + low and >= low
//Extremes-Full Control of Period by Buyers or Sellers
//pg79 notes an 85% chance that the current trend will change in the next 1 to 5 bars
b11 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close >= (high - low) / 3 * 2 + low //Extreme Buyer Control:Chartruse
b33 = open <= (high - low) / 3 + low and close <= (high - low) / 3 + low //Extreme Seller Control:Crimson
//Neutral pg80
b22 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 //Bracketed Price Control
//Climber-Open lower than Close pg81
b31 = open <= (high - low) / 3 + low and close >= (high - low) / 3 * 2 + low //Strong Buyer Control:Dark Green
b21 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close >= (high - low) / 3 * 2 + low //Moderate Buyer Control:Green
b32 = open <= (high - low) / 3 + low and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 //Weak Buyer Control:Light Green
//Drifter-Close lower than Open pg81
b13 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close <= (high - low) / 3 + low //Strong Seller Control:Dark Red
b23 = open >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 and close <= (high - low) / 3 + low //Moderate Seller Control:Red
b12 = open >= (high - low) / 3 * 2 + low and close >= (high - low) / 3 + low and open <= (high - low) / 3 * 2 //Weak Seller Control:Light Red/Pink
//
psar= ta.sar(.09, .2, .2)
ema8= ta.ema(hlc3, 8)
ema13h= ta.ema(high, 13)
ema13l= ta.ema(low, 13)
ema13= ta.ema(close, 13)
ema55= ta.ema(close, 100)
[dip, dim, adx]= ta.dmi(5, 5)
adxema=ta.ema(adx, 3)
[macdl, sigl, histl]= ta.macd(close, 8, 13, 5)
obv= ta.obv
obvema= ta.ema(obv, 8)
obvema55= ta.ema(obv, 55)
mfigreen= MFIplus and volplus
adx_x_over= ta.crossover(adx, adxema) and adx >= 25
barssincemfi= ta.barssince(mfigreen)
longtrig2= adx > 30 and adx > adxema and barssincemfi <= 4
shorttrig2= adx > 30 and adx > adxema and barssincemfi <= 4
long= macdl > sigl and obv > obvema55 and ema8 > ema55 and psar < low and trendplus//and ema13l > ema55//and open > hull200 and close > hull200
short= macdl < sigl and obv < obvema55 and ema8 < ema55 and psar > high and trendminus//and ema13h < ema55//open < hull200 and close < hull200
//plot(hull200, color=color.red, linewidth=3)
plot(ema13h, color=color.gray, linewidth=3)
plot(ema13l, color=color.gray, linewidth=3)
plot(ema13, color=color.blue, linewidth=3)
//
plot(ema55, color=color.white, linewidth=3)
plot(psar, color=color.white, style=plot.style_circles)
plotshape(mfigreen, color=color.yellow, style=shape.flag, location=location.belowbar, size= size.tiny)
longCondition = long
if (longCondition)
strategy.entry("My Long Entry Id", strategy.long, 1, when= longtrig2)
strategy.exit("exit long", "My Long Entry Id", profit= 100, loss= 75)
shortCondition = short
if (shortCondition)
strategy.entry("My Short Entry Id", strategy.short, 1, when= shorttrig2)
strategy.exit("exit short", "My Short Entry Id", profit= 100, loss= 75)