
Die Strategie, die als “Volume-Weighted Trend Reversal Strategy” bezeichnet wird, dient dazu, potenzielle Trendwendepunkte zu identifizieren, die bei Abweichungen von der Durchschnittspreiswerte profitieren. Sie kombiniert die Verwendung von Volumen-Wage-Weighted Average Price (VWAP) und der quantitativ-qualitativen Schätzung der modifizierten QE Mod (QE Mod) -Indikatoren, um ein Handelssignal zu erzeugen.
Die Strategie verwendet zwei Indikatoren: VWAP und QQE Mod.
Der VWAP ist der durchschnittliche Preis, der auf die Transaktionsmenge gewichtet ist. Er wird berechnet durch die Summe der Transaktionsmengen, die durch den Schlusskurs in einer bestimmten Zeitperiode multipliziert werden, und durch die Summe der Transaktionsmengen in derselben Zeitperiode. Der VWAP spiegelt den durchschnittlichen Preis eines Vermögenswerts in einer bestimmten Zeitperiode wider, der auf die Transaktionsmenge gewichtet ist.
Der QQE Mod ist eine modifizierte Version des quantitativ-qualitativen Schätzungsindikators, der Elemente des relativ starken Indikators ((RSI) und des Index-Moving Averages ((EMA) integriert. Es hilft, potenzielle Trendwendepunkte zu identifizieren und die Stärke des Trends zu bewerten.
Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn der Schlusskurs gleichzeitig über den Werten von VWAP und QQE Mod liegt. Dies bedeutet, dass es eine potenzielle Kaufgelegenheit ist, wenn der Preis über dem Durchschnitt liegt und der QQE Mod eine starke Ausstrahlung zeigt.
Ein Verkaufssignal wird erzeugt, wenn der Schlusskurs gleichzeitig unter dem Wert von VWAP und QQE Mod liegt. Dies bedeutet, dass es eine potenzielle Verkaufsmöglichkeit ist, wenn der Preis unter dem Durchschnitt liegt und der QQE Mod eine Schwäche zeigt.
Die Strategie nutzt die VWAP- und QQE-Mod-Indikatoren in dieser Kombination, um bei einer Preisumkehr zu erkennen und zu profitieren.
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
In Kombination mit der Analyse von Preisen und Transaktionsmengen. Der VWAP-Indikator weist die Preise auf die Transaktionsmenge ab, um die Analyse zu verbessern.
Der QQE Mod-Indikator hilft dabei, zu entscheiden, ob Preisbewegungen ein nachhaltiger Trend sind oder nur zufällige Bewegungen.
Die Kombination der beiden Indikatoren erzeugt so früh wie möglich ein Handelssignal, wenn ein Preiswechsel eintritt.
Anpassbare Parameter. Die Parameter des Indikators können je nach Marktumfeld optimiert werden, um sie an unterschiedliche Zeiträume und Aktien anzupassen.
Die Strategie kann direkt in TradingView mit Pine Script geschrieben werden, um eine einfache Visualisierung und Rückmeldung zu ermöglichen, und kann auch in MQL für den automatischen Handel mit MT4/MT5 umgewandelt werden.
Obwohl die Strategie so sorgfältig konzipiert ist, besteht ein gewisses Risiko bei der Transaktion, insbesondere bei:
Fehlsignalrisiken. Wie alle technischen Indikatoren erzeugen VWAP und QQE Fehlsignale, was zu Verlusten führt.
Rücktrittsrisiken. Bei starken Marktschwankungen kann das Konto zurückgezogen werden. Das Risiko kann durch Stop Loss kontrolliert werden.
Überoptimierungsrisiken. Die Parameter können bei der Rückmessung überoptimiert werden, was für die historischen Daten gut ist, aber nicht unbedingt für die zukünftigen Daten.
Die Festplatte unterscheidet sich von der Rückmessung. Die Festplatte kann von der Rückmessung abweichen, was zu unterschiedlichen Effekten der Strategie führt.
Automatische Transaktionsrisiken. Technische Risiken wie Serverstörungen, Netzwerkunterbrechungen usw. müssen berücksichtigt werden, wenn automatische Transaktionen verwendet werden.
Die Strategie kann in folgenden Richtungen optimiert werden:
Aktienoptionen. Zum Beispiel Aktienoptionen, die aktiv sind, um VWAP und QQE Mod zu präzisieren.
Anpassung der Parameter: Ändern Sie die Parameter für die Länge der QQE, die Glättungs- und die Filterzyklen, um die optimale Kombination zu finden.
In Kombination mit einer Stop-Loss-Strategie. Die Einrichtung einer vernünftigen Stop-Loss-Position und eine mobile Stop-Loss-Strategie ermöglicht eine effektive Kontrolle des Rückzugs.
Berücksichtigen Sie die Transaktionskosten. Kosten wie Gebühren und Gleitpunkte in die Rückmessung und die Festplatte einbeziehen, um die Strategie-Tests genauer zu machen.
Erhöhen Sie die Filterbedingungen. Berücksichtigen Sie andere Faktoren wie die Durchschnittsrate, die Volatilitätsindikatoren und andere Faktoren, um Fehlsignale zu reduzieren.
Die Trendwende-Strategie basiert auf quantitativen Preisindikatoren und zielt auf die Identifizierung von Preis-Trend-Wendepunkten durch die Kombination von VWAP und QQE Mod. Sie berücksichtigt die Analyse von Volumen und starken und schwachen Indikatoren und kann kurzfristige Wendechancen effektiv erfassen. Die Strategie ist einfach umzusetzen und kann durch Parameteroptimierung an verschiedene Marktumgebungen angepasst werden.
/*backtest
start: 2024-01-21 00:00:00
end: 2024-02-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("VWAP and QQE Mod Strategy", overlay=true)
// Input parameters
length = input(14, title="QQE Length")
m = input(5, title="QQE Smoothing")
filterLength = input(5, title="QQE Filter Length")
// Calculate VWAP
vwapValue = ta.sma(close * volume, length) / ta.sma(volume, length)
// Calculate QQE Mod indicator
qqeMod(source, length, m, filterLength) =>
emaSource = ta.ema(source, length)
rsiValue = ta.rsi(source, length)
var float j = na
j := (1.0 - 1.0 / m) * nz(j[1]) + 1.0 / m * (rsiValue - 50)
upperBand = emaSource + filterLength * ta.stdev(source - emaSource, length)
lowerBand = emaSource - filterLength * ta.stdev(source - emaSource, length)
qqeModValue = j > 0 ? upperBand : lowerBand
[qqeModValue, upperBand, lowerBand]
[qqeModValue, upperBand, lowerBand] = qqeMod(close, length, m, filterLength)
// Generate trading signals
buySignal = close > vwapValue and close > qqeModValue
sellSignal = close < vwapValue and close < qqeModValue
// Plot signals on the chart
bgcolor(buySignal ? color.new(color.green, 90) : na)
bgcolor(sellSignal ? color.new(color.red, 90) : na)
// Print trading signals
strategy.entry("Buy", strategy.long, when=buySignal)
strategy.entry("Sell", strategy.short, when=sellSignal)