Bilaterale Dreipunktverschiebung der gleitenden Durchschnitts-Quantitativen Handelsstrategie
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie basiert auf der bilateralen 3-Punkt-Wechsel-Mittelwert-Indikator, durch die Berechnung der Mittelwerte der höchsten, niedrigsten und Abschlusskosten der letzten N-Zyklus, um die Funktion der Preis-Trend zu bestimmen und senden Sie ein Handelssignal. Die Strategie ist für den mittleren und kurzen Linie Handel, kann effektiv filtern Marktlärm, Schwung zu erfassen Preis-Trend.
Strategieprinzip
Der Kern dieser Strategie ist die bilaterale 3-Punkt-Wechsel-Mittellinie ((XHL2, XHLC3)). XHL2 berechnet die Mittelwerte der Höchst- und Tiefstpreise der letzten N-Zyklen. XHLC3 berechnet die Mittelwerte der Höchst- und Tiefstpreise sowie der Schlusskosten der letzten N-Zyklen. Beide Kennzahlen können die Preisdaten effektiv ausgleichen und die Auswirkungen von kurzfristigen Schwankungen filtern.
Die Strategie berechnet die Differenz zwischen XHL2, XHLC3 und dem Schlusskurs, um die Preisentwicklung zu bestimmen. Wenn die nMF größer als ein Faktor ist, wird eine steigende Tendenz ermittelt; wenn die nMF kleiner als ein negativer Faktor ist, wird eine fallende Tendenz ermittelt. In Verbindung mit dem Transaktionsvolumen wird der Indikator nRES berechnet, der größer als 0 für ein Kaufsignal und kleiner als 0 für ein Verkaufssignal ist.
Analyse der Stärken
Die Vorteile dieser Strategie sind:
Die Verwendung einer bilateralen Dreipunkt-Wechsel-Gleichgewichtsanzeige kann Marktlärm effektiv filtern und die mittelfristige Entwicklung der Preise bestimmen.
In Verbindung mit der Veränderung der Transaktionsmenge können die Geldflüsse genauer beurteilt und Handelssignale gesendet werden.
Die Strategie hat weniger Parameter, die Methoden sind einfach zu verstehen und zu implementieren.
Flexible Positionsrichtung für verschiedene Arten von Anlegern
Risikoanalyse
Die wichtigsten Risiken dieser Strategie sind:
Die falsche Einstellung der Parameter kann zu Fehlsignalen führen.
Die Strategie kann zu viele falsche Handelssignale erzeugen, wenn es sich um eine langfristige starke Entwicklung handelt.
Eine zu niedrige Stop-Loss-Einstellung kann das Risiko von Verlusten erhöhen, wenn die Situation stark schwankt.
Entsprechende Lösungen:
Optimierung der Parameter in Kombination mit Rückmessungen zur Ermittlung der optimalen Parameter;
Reliabilität von Signalen in Verbindung mit Trends und zur Unterstützung von Widerstandsurteilen;
Die Stop-Loss-Regelung sollte entsprechend gelockert werden, um die Einzelschäden zu kontrollieren.
Optimierungsrichtung
Die Optimierung der Strategie:
Optimierung der Parameter für die Durchschnittslinie und die Parameter für die Transaktionsmenge, um die Sensitivität der Indikatoren zu erhöhen;
Es ist wichtig, dass die Anbieter von Trends und Indicatoren für die Ermittlung von Trends und die Erhöhung der Genauigkeit von Handelssignalen informiert werden.
Erhöhung der Stop-Loss-Strategie und Verringerung des Verlustrisikos;
Automatische Optimierung von Parametern in Kombination mit maschinellen Lernmethoden.
Zusammenfassen
Die Strategie basiert auf einer bilateralen Drei-Punkt-Wechsel-Gleichgewichts-Indikator-Design, um die Richtung der mittleren und langfristigen Preis-Trend zu bestimmen, und nutzt die Veränderung des Handelsvolumens, um die Ein- und Ausflüsse zu bestätigen und schließlich ein Kauf- und Verkaufssignal zu erzeugen. Die Strategie hat einen großen Optimierungsraum und kann in mehreren Dimensionen verbessert werden, um sie an ein komplexeres Marktumfeld anzupassen.
/*backtest
start: 2023-01-24 00:00:00
end: 2024-01-30 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=2
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// Copyright by HPotter v1.0 25/06/2018
// The FVE is a pure volume indicator. Unlike most of the other indicators
// (except OBV), price change doesn?t come into the equation for the FVE (price
// is not multiplied by volume), but is only used to determine whether money is
// flowing in or out of the stock. This is contrary to the current trend in the
// design of modern money flow indicators. The author decided against a price-volume
// indicator for the following reasons:
// - A pure volume indicator has more power to contradict.
// - The number of buyers or sellers (which is assessed by volume) will be the same,
// regardless of the price fluctuation.
// - Price-volume indicators tend to spike excessively at breakouts or breakdowns.
//
// You can change long to short in the Input Settings
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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strategy(title="Finite Volume Elements (FVE) Backtest", shorttitle="FVE")
Period = input(22, minval=1)
Factor = input(0.3, maxval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
xhl2 = hl2
xhlc3 = hlc3
xClose = close
xVolume = volume
xSMAV = sma(xVolume, Period)
nMF = xClose - xhl2 + xhlc3 - xhlc3[1]
nVlm = iff(nMF > Factor * xClose / 100, xVolume,
iff(nMF < -Factor * xClose / 100, -xVolume, 0))
nRes = nz(nRes[1],0) + ((nVlm / xSMAV) / Period) * 100
pos = iff(nRes > nRes[1] and nRes > nRes[2], 1,
iff(nRes < nRes[1] and nRes < nRes[2], -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(nRes, color=red, title="FVE")