Extreme Umkehrverfolgungsstrategie
ChaoZhang
Überblick
Extreme Reversal Tracking Strategien ermöglichen Trend-Tracking, indem sie die Extreme der Preisschwankungs-Bereiche verfolgen und bei Extreme-Punkten umkehren und mehr Kaufhandel betreiben.
Strategieprinzip
Die Strategie basiert auf folgenden Prinzipien:
Mit der security-Funktion wird der Höchstwerthigh und der Mindestwertlow der K-Linien verschiedener Perioden erfasst, um festzustellen, ob sie dem Höchstwertlow der vorherigen K-Linien entsprechen, um zu beurteilen, ob ein neuer Grenzwert erreicht wurde.
Wenn ein neuer Extrempunkt erkannt wird, wird bei diesem Extrempunkt ein Negativkurs umgedreht, wenn der aktuelle Kurs mehrköpfig ist. Wenn der aktuelle Kurs leer ist, wird bei diesem Extrempunkt ein Negativkurs umgedreht.
Setzen Sie einen Stop-Loss-Punkt, um einen Trend-Tracking-Stop zu realisieren.
Durch die Einstellung des Zeitraums, in dem die Strategie in Kraft tritt, von Monat zu Monat, kann die Strategie für verschiedene Zeiträume angepasst werden.
Strategische Vorteile
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
Es ist möglich, die extremen Werte der Preisänderungen zu erfassen, umgekehrt zu handeln und Trends zu verfolgen.
Zeit- und Geldmanagement ist eingerichtet, um die Zeit und das Geld der Strategie zu kontrollieren und das Risiko zu verringern.
Die Verwendung neuer Extreme als Stop-Loss-Punkt ermöglicht die Anpassung der Stop-Loss-Position an die neue Preisspanne und ermöglicht einen dynamischen Stop-Loss.
Die Strategie-Logik ist einfach, klar und verständlich, und es ist leicht zu deaktivieren und zu optimieren.
Strategisches Risiko
Die Strategie birgt auch Risiken:
Bei der Bewertung von Extreme-Punkten kann es zu Fehlentscheidungen kommen, die zu einem Überschreiten der Kurzzeit führen. Diese können durch Anpassung der Logik der Bewertung von Extreme-Punkten optimiert werden.
Die Lage des Stopps in der Nähe des Einstiegspunktes kann die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass ein Stopp ausgelöst wird. Off-Platz-Regexen können Float-Stopps einrichten, um dies zu beheben.
Ohne Berücksichtigung der Logik von Trend-Positionierung und -umkehrung kann es schwierig sein, in einem Trend zu profitieren. Die Regeln für Positionierung und -umkehrung können optimiert werden.
Die Währungs- und Zeitspanne-Einstellungen sind eher starr und können nicht dynamisch angepasst werden.
Richtung der Strategieoptimierung
Die Strategie kann in folgenden Richtungen optimiert werden:
Optimierung der Schwerpunktentscheidungslogik, zusätzliche Filterbedingungen, um Fehleinschätzungen zu vermeiden.
Erhöhung der Floating Stop-Mechanismen, die die Stop-Distanz an die Veränderung der Preise und der Schwankungen anpassen.
Die Einführung von Trend- und Volatilitätsbasierten Positionserhöhungen und Reverse Positionseröffnungen erhöht die Profitabilität.
Einrichtung von Parameteroptimierungsmechanismen, um die automatische Prüfung und Optimierung von Parametern zu ermöglichen.
Das System wurde von der US-Regierung in den USA entwickelt, um die Nutzung von Computern zu fördern.
Zusammenfassen
Die Extreme Reversal Tracking Strategie hat eine starke Anpassungsfähigkeit und Profitabilität, indem sie die Extreme der Preisänderung erfasst und die Trendbewegung verfolgt. Nach der weiteren Optimierung der Extreme-Punkt-Beschlüsse, Stop-Loss-Mechanismen und Positionsöffnungsregeln wird die Strategie als eine stabile und zuverlässige Quantitative Trading-Strategie erwartet.
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=2
strategy(title = "Noro's Extremum Strategy v1.0", shorttitle = "Extremum str 1.0", overlay = true, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(false, defval = false, title = "Short")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
tf = input('W', title = 'Timeframe for extremums')
fromyear = input(1900, defval = 1900, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//Levels
highm = request.security(syminfo.tickerid, tf, high[1])
lowm = request.security(syminfo.tickerid, tf, low[1])
upcolorm = highm == highm[1] ? lime : na
dncolorm = lowm == lowm[1] ? red : na
plot(highm, color = upcolorm, linewidth = 3)
plot(lowm, color = dncolorm, linewidth = 3)
//Signals
size = strategy.position_size
up = size > 0 ? highm * 1000000 : highm != highm[1] ? highm : up[1]
dn = size < 0 ? 0 : lowm != lowm[1] ? lowm : dn[1]
exit = true
//Trading
lot = strategy.position_size != strategy.position_size[1] ? strategy.equity / close * capital / 100 : lot[1]
if highm > 0 and high[1] < highm and highm == highm[1]
strategy.entry("Long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, stop = up)
if lowm > 0 and low[1] > lowm and lowm == lowm[1]
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, stop = dn)
if exit
strategy.close_all()