Type/to search

Trading Psychologische Kontroll-Balance-Strategie

Cryptocurrency
Created: 2024-02-21 14:33:04
Last modified: 2 years ago
1
Follow
1782
Followers

img

Überblick

Der Zweck dieser Strategie ist es, die psychologische und Handelsleistung der Händler durch die Einstellung verschiedener Parameter auszugleichen, um eine stabilere Rendite zu erzielen. Sie verwendet Indikatoren wie die Durchschnittslinie, die Brin-Band und den Keltner-Kanal, um Markttrends und -schwankungen zu beurteilen, kombiniert mit dem PSAR-Indikator, um Umkehrsignale zu beurteilen, und mit dem TTM-Extrusionsindikator, um die Dynamik zu beurteilen. Die Handelssignale werden durch diese Kombinationen erzeugt.

Strategieprinzip

Die Hauptlogik der Strategie lautet:

  1. Beurteilung der Tendenz: Die Richtung der Preisentwicklung wird anhand der EMA-Durchschnittslinie beurteilt, wobei der Preis oberhalb der EMA als bullish und unterhalb als bearish gilt

  2. Umkehrung: PSAR-Punkte werden verwendet, um einen Preisumkehrpunkt zu ermitteln. PSAR-Punkte werden als Positivsignale oberhalb des Preises und als Negativsignale unterhalb des Preises angezeigt

  3. Beurteilung der Dynamik: Beurteilung der Volatilität und der Dynamik des Marktes mit dem TTM Squeeze. Der TTM Squeeze misst die Volatilität durch den Vergleich der Breite der Brin-Band und des Keltner-Kanals, wobei die Extraktion eine sehr geringe Volatilität bedeutet. Die Auflösung der Extraktion bedeutet eine Erhöhung der Volatilität und ein Signal, dass der Preis kurz vor einer größeren Richtungsbewegung steht

  4. Erzeugt Handelssignale: Wenn der Preis die EMA-Mittellinie, den PSAR-Punkt überschreitet und der TTM Squeeze-Indikator den Squeeze entlässt, erzeugt er ein Blicksignal; wenn der Preis die EMA-Mittellinie, den PSAR-Punkt unterschreitet und der TTM Squeeze-Indikator in den Squeeze geht, erzeugt er ein Blicksignal

  5. Stop-Loss-Methode: Ein Stop-Loss mit einem Hoch-Low-Punkt. Der Maximal- oder Minimalpreis des letzten Zeitraums wird multipliziert mit einem Set-Multiple als Stop-Loss-Punkt.

  6. Stop-Off-Methode: Stop-Off mit Risiko-Rendite-Verhältnis. Stop-Off-Parameter erhält man durch das Verhältnis von Stop-Loss-Distanz zum aktuellen Preis multipliziert mit dem eingestellten Risiko-Rendite-Verhältnis

Durch die Einstellung von Parametern können die Handelsfrequenz, die Positionsverwaltung, die Stop-Loss- und die Stop-Out-Punkte kontrolliert und die Handelspsychologie ausgeglichen werden.

Analyse der Stärken

Diese Strategie hat folgende Vorteile:

  1. Mehrindikatorische Beurteilung, bessere Signalgenauigkeit

  2. Umkehrung als Haupt, Schritt als Neben, Umkehrpunkt zu erfassen, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass ein Auf- und Absturz oder ein Absturz die Klinge tötet

  3. Der TTMSqueeze-Indikator kann Trendkorrekturen erkennen und verhindert ungültige Transaktionen während der Korrekturperiode.

  4. Hoch-Low-Stop-Methode ist einfach und praktisch, die Stop-Distance kann an den Markt angepasst werden

  5. Die Risikobetrag-Vergleichs-Stopp-Methode erlaubt die Anpassung der Gewinn- und Verlust-Relation in Zahlen.

  6. Flexible Einstellungen für verschiedene Parameter, die nach individuellen Risikopräferenzen verfeinert werden können

Risikoanalyse

Die Strategie birgt auch folgende Risiken:

  1. Mehrfache Kombination von Messwerten, die die Signalgenauigkeit erhöhen, aber auch die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass der Entry-Punkt übersprungen wird

  2. Die Strategie, bei der die Umkehrung vorherrscht, kann bei Trends schlecht abschneiden.

  3. Die High-Low-Stop-Losses werden manchmal überschritten und können das Risiko nicht vollständig umgehen.

  4. Risikobeträge können durch Preissprung oder -anpassung ausfallen

  5. Fehlgelegte Parameter können zu Verlusten oder häufigen Ausfällen führen

Optimierungsrichtung

Die Strategie kann optimiert werden durch:

  1. Hinzufügen oder Anpassung der Gewichte des Indikators, um das Signal genauer zu machen

  2. Optimierung der Kennzahlen für die Umkehrung und Trendbeurteilung, um die Gewinnwahrscheinlichkeit zu erhöhen

  3. Optimierung der Parameter für hohe und niedrige Stop-Losses, um die Stop-Losses zu optimieren

  4. Verschiedene Risiko-Rendite-Verhältnisse getestet, um optimale Ergebnisse zu erzielen

  5. Anpassung der Positionsparameter zur Verringerung der Einzelschäden

Zusammenfassen

Die Strategie als Ganzes kann durch eine Reihe von Indikatoren und Parameter-Anpassungen die Handelspsychologie wirksam ausgleichen und stabile positive Erträge erzielen. Obwohl noch ein gewisser Raum für Verbesserungen besteht, hat sie bereits einen praktischen Einsatzwert. Durch Marktfeedback und Parameter-Feinbearbeitung wird diese Strategie als ein wirksames Werkzeug zur Kontrolle der Handelspsychologie und langfristigen stabilen Gewinnung dienen.

Source
Pine
/*backtest
start: 2024-01-01 00:00:00
end: 2024-01-31 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/


//@version=5
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © simwai
Strategy parameters
Strategy parameters
General
Choose Source
Show Signal Labels?
Is PSAR Adaptive?
High Low Stop Loss
Multiplier
Backup Multiplier
Lookback
Automatic High Low Take Profit
Risk Reward Ratio
EMA
Length
TTM Squeeze
Length
PSAR
Start
Increment
Max
Adaptive PSAR
Starting Acceleration Factor
Min Step
Max Step
Max Acceleration Factor
HiLo Mode
Adaptive Mode
Adaptive Smoothing Period
Filter in Pips
Min Change in Pips
Signal Mode
Comment
All comments (0)
No data
No data
  • 1
iPhone Download
Forums
PINE Language
© 2015 - ∞ INVENTOR PTE LTD (SG)