Umkehrung der extremen Setup-Strategie
ChaoZhang
Überblick
Die Reverse Extreme-Setting-Strategie ist eine Strategie, bei der die Extreme-K-Linie umgekehrt wird. Sie wird anhand der Größe und des Durchschnitts der neuesten K-Linie beurteilt und erzeugt ein Handelssignal, wenn die Größe der Einheit größer als der Durchschnitt ist und eine Umkehrung auftritt.
Strategieprinzip
Die Strategie beurteilt vor allem die Größe der K-Linien und die Gesamtgröße der K-Linien.
Es zeichnet die Größe der K-Linie (die Differenz zwischen dem Eröffnungs- und dem Schlusskurs) und die Größe der gesamten K-Linie (die Differenz zwischen dem Höchst- und dem Tiefstpreis) für die neueste K-Linie auf.
Dann berechnen wir die durchschnittliche Größe und die Größe der K-Linien der letzten 20 K-Linien mittels der mittleren Real-Range-Mittelmethode ((RMA)).
Es wird ein Mehrfachsignal erzeugt, wenn die neueste K-Linie eingeschaltet ist und die Größe der Entität größer als die durchschnittliche Größe der Entität ist, und die Gesamtgröße der K-Linie ist auch 2 mal größer als die durchschnittliche Größe der K-Linie.
Im Gegensatz dazu erzeugt ein Kaufsignal, wenn die neueste K-Linie fällt und die Größe des Objekts die oben genannten Bedingungen erfüllt.
Das bedeutet, dass bei der Umkehrung der extremen K-Linie die Mittelwert-Beschlüsse genutzt werden, um ein Handelssignal zu erzeugen.
Analyse der Stärken
Die wichtigsten Vorteile dieser Strategie sind:
- Die extreme K-Linien-Eigenschaft ist für die Umkehrung geeignet.
- Vergleiche der Grenzwerte der Größe des Objekts mit der Gesamtgröße der K-Linie und suche nach Ausnahmepunkten
- Die dynamischen Durchschnittswerte werden mit RMA berechnet, um den Markt zu verändern.
- In Kombination mit der Umkehrform ist das Signal zuverlässiger.
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch einige Risiken:
- Extreme-K-Leitung muss nicht umgekehrt werden, sondern könnte weiterlaufen
- Fehlgelegte Parameter können zu empfindlich oder langsam werden
- Der Markt ist nicht geeignet, um die Märkte zu bereinigen, da er ausreichend Schwankungen in der Marktlage benötigt.
- Es kann zu häufigen Handelssignalen führen, was die Kosten für den Handel und das Risiko eines Ausrutsches erhöht.
Um das Risiko zu verringern, können die Parameter entsprechend angepasst oder Stop-Loss hinzugefügt werden, um Verluste zu kontrollieren.
Optimierungsrichtung
Diese Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
- Mehr Filterung der Transaktionen, um falsche Durchbrüche zu vermeiden
- Dynamische Einstellungen zur Optimierung der Parameter mit Hilfe der Volatilitätsindikatoren
- Der Trend-Indikator und die Umkehrung von Overausgaben
- Erhöhung der Wahrscheinlichkeit eines K-Line-Umkehrs durch ein Machine-Learning-Modell
- Einstieg in die Stop Loss-Mechanismen
Zusammenfassen
Die Reverse-Extreme-Setting-Strategie erzeugt Handelssignale, wenn eine Umkehrung auftritt, indem sie die Extreme der neuesten K-Linie beurteilt. Sie hat die Vorteile, die Eigenschaften der außergewöhnlichen extremen K-Linie zu nutzen, aber auch bestimmte Risiken. Durch Parameteroptimierung und Wind-Control-Methoden kann eine bessere Strategieleistung erzielt werden.
/*backtest
start: 2024-02-13 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Extreme Reversal Setup", overlay=true)
bodySize = input(defval=0.75)
barsBack = input(title="Lookback Period", type=input.integer, defval=20, minval=0)
bodyMultiplier = input(title="Bar ATR Multiplier", type=input.float, defval=2.0, minval=0)
myBodySize = abs(close - open)
averageBody = rma(myBodySize, barsBack)
myCandleSize = abs(high - low)
averageCandle = rma(myCandleSize, barsBack)
signal_long = open[1]-close[1] >= bodySize*(high[1]-low[1]) and
high[1]-low[1] > averageCandle*bodyMultiplier and
open[1]-close[1] > averageBody and close > open
signal_short = close[1]-open[1] >= bodySize*(high[1]-low[1]) and
high[1]-low[1] > averageCandle*bodyMultiplier and
close[1]-open[1] > averageBody and open > close
plotshape(signal_long, "LONG", shape.triangleup, location.belowbar, size=size.normal)
plotshape(signal_short, "SHORT", shape.triangledown, location.belowbar, size=size.normal)
strategy.entry("LONG", strategy.long, when=signal_long)
strategy.entry("SHORT", strategy.short, when=signal_short)