Strategie für den Durchbruch im Fünf-Tage-Durchschnittskanal
Erstellungsdatum:
2024-02-05 15:16:05
zuletzt geändert:
2024-02-05 15:16:05
Kopie:
0
Klicks:
666
ChaoZhang
1
konzentrieren Sie sich auf
1617
Anhänger
Überblick
Die Strategie kombiniert 5-Tage-Moving Average-Kanal- und Fahrrad-Konzept-Kauf- und Verkaufspunkte und ermöglicht die Doppelfunktion des Durchbruchs und des Kurzstreckengeschäfts. Die Strategie berechnet zunächst den 5-Tage-Moving Average-Hoch- und Tiefpunkt als Auf- und Abfahrt des Kanals, und kombiniert dann die Formalcharakteristiken des Durchbruchssignals und des Fahrradkonzepts, um die Einstiegs- und Ausstiegszeiten zu bestimmen.
Strategieprinzip
- Berechnung der 5-Tage-Mehr- und Mindestpreise als Gleise auf und ab
- Wenn der Schlusskurs auf die Bahn geht, erzeugt er ein Kaufsignal
- Wenn der Kurs unterhalb der Kursschwelle liegt, wird ein Verkaufssignal erzeugt.
- Formmerkmale der Fahrradkonzepte, um zu beurteilen, ob der Preis den Eigenschaften der Fahrradkäufe und -verkäufe entspricht
- Kaufcharakteristik: Schlusskurs> Eröffnungskurs, Höchstkurs - Schlusskurs < Schlusskurs - Eröffnungskurs, Eröffnungskurs - Mindestkurs < Schlusskurs - Eröffnungskurs
- Verkaufseigenschaften: Eröffnungs- und Schlusspreis> Gesterner Eröffnungs- und Schlusspreis, und 3 K-Linien in Folge
- Endgültige Kaufbedingung = Durchbruch des Kanals signalisiert, gleichzeitig mit dem Kauf des Wagens erfüllt
- Endverkaufsbedingung = Kanalbruchsignal erfüllt gleichzeitig mit dem Verkaufsmerkmal des Wagens
Strategische Vorteile
- Durch die Kombination von Durchbruchstrategien und Fahrradkonzepten wird ein mehrstufiges Urteilsvermögen erreicht, wodurch das Risiko von Fehlverhalten vermieden wird.
- Eine Channel-Break-Strategie, die die Trends der Zwischenzyklen erfasst
- Das Konzept der Fahrkarte beurteilt die Chance auf eine Umkehr der Kurzstrecke
- Einfach anpassbare Parameter für mehrere Märkte
Strategisches Risiko
- Bei starken Marktschwankungen können die Kanäle häufig durchbrochen werden, was zu falschen Signalen führt.
- Wenn man nicht streng über die Charakteristika des Fahrradkonzepts urteilt, kann man mehr kaufen als der tatsächliche Wendepunkt, und weniger verkaufen.
- Die falsche Einstellung der Parameter beeinträchtigt auch die Qualität des Handelssignals
Richtung der Strategieoptimierung
- Testung von Kanälen unter verschiedenen Parametern, um bessere Kombinationen zu finden
- Die Durchlaufzeit kann angepasst werden, um zu testen, ob kürzere oder längere Durchlaufzeiten besser wirken
- Das Feature kann die Fahrradkonzepte optimieren, die Bedingungen strenger setzen, um Geräusche zu filtern
- Testung von Stop-Loss-Strategien zur Kontrolle von Einzelschäden
Zusammenfassen
Diese Strategie kombiniert die Strategie des Durchbruchs der Kanäle mit der Strategie des kurzfristigen Handels mit dem Konzept der Fahrt, um mehrere Ebenen des Urteils und der Risikokontrolle zu ermöglichen. Nach der Optimierung wird eine bessere Strategieperformance erwartet. Es ist erwähnenswert, dass die Einstellung der Parameter und die Risikokontrolle einen wichtigen Einfluss auf die Effektivität der Strategie haben und ausreichend getestet und verifiziert werden müssen.
Strategiequellcode
/*backtest
start: 2023-01-29 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("5MABAND + Mileage Concept Buy & Sell Strategy", overlay=true)
// Command 1 - 5MABAND Calculation
length = input(5, title="Number of Candles for Average")
avgHigh = ta.sma(high, length)
avgLow = ta.sma(low, length)
// Plotting 5MABAND Bands
plot(avgHigh, color=color.green, title="5MABAND High Line", linewidth=2)
plot(avgLow, color=color.red, title="5MABAND Low Line", linewidth=2)
// Command 2 - Mileage Concept Buy Entry
mileageBuyCondition = close > open and high - close < close - open and open - low < close - open and close - open > close[1] - open[1] and close - open > close[2] - open[2] and close - open > close[3] - open[3] and close > open and open > close[1]
// Command 3 - Mileage Concept Sell Entry
mileageSellCondition = open - close > open[1] - close[1] and open - close > open[2] - close[2] and open - close > open[3] - close[3] and open > close and close > open[1] and close > avgHigh
// Command 4 - 5MABAND Buy Entry
buyAlertCandle_5MABAND = close > avgHigh
plotshape(buyAlertCandle_5MABAND, color=color.green, style=shape.triangleup, location=location.belowbar, size=size.small, title="Buy Signal (5MABAND)")
// Command 5 - 5MABAND Sell Entry
sellAlertCandle_5MABAND = close < avgLow
plotshape(sellAlertCandle_5MABAND, color=color.red, style=shape.triangledown, location=location.abovebar, size=size.small, title="Sell Signal (5MABAND)")
// Command 6 - 5MABAND Exit Trigger
exitTriggerCandle_5MABAND_Buy = low < avgLow
exitTriggerCandle_5MABAND_Sell = high > avgHigh
// Exit Signals for 5MABAND
exitBuySignal_5MABAND = close < avgLow
exitSellSignal_5MABAND = close > avgHigh
// Buy and Sell Conditions for 5MABAND
buyCondition_5MABAND = close > avgHigh and buyAlertCandle_5MABAND
sellCondition_5MABAND = close < avgLow and (exitTriggerCandle_5MABAND_Buy or exitSellSignal_5MABAND)
// Combine Buy Conditions for Mileage Concept and 5MABAND
combinedBuyCondition = mileageBuyCondition and buyCondition_5MABAND
combinedSellCondition = mileageSellCondition and sellCondition_5MABAND
// Execute Buy and Sell Orders
strategy.entry("Buy", strategy.long, when = combinedBuyCondition)
strategy.close("Buy", when = sellCondition_5MABAND)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when = combinedSellCondition)
strategy.close("Sell", when = exitBuySignal_5MABAND)
// Exit Buy and Sell Orders for 5MABAND
strategy.close("Buy", when = exitBuySignal_5MABAND)
strategy.close("Sell", when = exitSellSignal_5MABAND)