Handelsstrategie basierend auf Breakout-Pullback
ChaoZhang
Überblick
Breakout-Return-Trading-Strategie durch die Berechnung der absoluten Stärke der Preise und MACD-Indikator, um unter einem bestimmten Trend breakout-Return-Trading zu realisieren, gehört zu den Shortline-Trading-Strategie. Die Strategie integriert mehrere Indikatoren, um die großen Trends, die mittleren Trends und die kurzfristigen Trends zu beurteilen, und durch Trend-synchronen und Indikatoren, die sich gegenseitig bestätigen, um Trend-Tracking-Trading zu betreiben.
Strategieprinzip
Die Strategie basiert hauptsächlich auf dem Preis-Absolute-Strength-Indikator und dem MACD-Indikator, um einen Durchbruch zu erzielen. Zuerst berechnen Sie die 9-Zyklus-, 21-Zyklus- und 50-Zyklus-EMA des Preises, um die Richtung des großen Trends zu bestimmen. Dann berechnen Sie den Preis-Absolute-Strength-Indikator, der die Stärke der kurzfristigen Anpassung widerspiegelt.
Konkret muss der Trend für die Erhöhung die 9-Tage-EMA höher als die 21-Tage-EMA und die 21-Tage-EMA höher als die 50-Tage-EMA erfüllen. Die kurzfristige Anpassungskriterien sind die Absolute-Strength-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-Defizit-D
Analyse der Stärken
Diese Strategie hat folgende Vorteile:
- Die Kombination von Großtrends und kurzfristigen Anpassungen verhindert falsche Durchbrüche.
- Mehrfache Kombination von Indikatoren, hohe Zuverlässigkeit
- Absolute Intensität zeigt die Anpassungsintensität an und beurteilt die Anpassungsqualität
- Der MACD kann kurzfristige Trends und Überkauf-Überverkaufszonen erkennen
Risikoanalyse
Die Strategie birgt auch einige Risiken:
- Der Trend ist ein Fehler, der zum Scheitern führen kann.
- Fehler bei der Zeit- und Intensitätsberechnung des Rückschlags, der möglicherweise ungültig ist
- Der Indikator wird in extremen Umständen ausgebreitet und erzeugt falsche Signale.
Für die oben genannten Risiken kann durch Optimierung der Parameter, um die verschiedenen Zyklus-Indikatoren zu beurteilen; Anpassung der Haltungsregeln, die Kontrolle der Einzelschäden; Verbesserungen in Verbindung mit mehr Indikatoren Filtersignale, erhöht die Genauigkeit und andere Methoden.
Optimierungsrichtung
Die Strategie kann in folgenden Bereichen optimiert werden:
- Testen Sie mehr Kombinationen von Indikatoren und suchen Sie nach passenderen Handelsstrategien
- Optimierung der Indikatorparameter und Verbesserung der Sensitivität der Indikatoren
- Anpassung der Stop-Loss-Methode zur Verringerung der maximalen Einzelschäden
- Erhöhung der Filterbedingungen, Signalisierung in effektiveren Bereichen
- Mehr Zeit-Zyklus-Indikatoren zur Verbesserung der Genauigkeit
Zusammenfassen
Zusammenfassend ist die Breakout-Retracing-Trading-Strategie insgesamt eine relativ stabile Short-Line-Trading-Strategie. Sie kombiniert große, mittlere und kurze Mehrfachtrend-Urteile und vermeidet Fehltrades in schwankenden Zeiten. Die Verwendung einer Kombination von Indikatoren erhöht auch die Genauigkeit der Urteile.
/*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
strategy("Divergence Scalper [30MIN]", overlay=true , commission_value=0.04 )
message_long_entry = input("long entry message")
message_long_exit = input("long exit message")
message_short_entry = input("short entry message")
message_short_exit = input("short exit message")
//3x ema
out9 = ta.ema(close,9)
out21 = ta.ema(close,21)
out50 = ta.ema(close,50)
//abs
absolute_str_formula( ) =>
top=0.0
bottom=0.0
if(close>close[1])
top:= nz(top[1])+(close/close[1])
else
top:=nz(top[1])
if(close<=close[1])
bottom:= nz(bottom[1])+(close[1]/close)
else
bottom:=nz(bottom[1])
if (top+bottom/2>=0)
1-1/(1+(top/2)/(bottom/2))
abs_partial=absolute_str_formula()
abs_final = abs_partial - ta.sma(abs_partial,50)
//macd
fast_length = input(title="Fast Length", defval=23)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=11)
src = input(title="Source", defval=open)
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 50, defval = 6)
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="SMA", options=["SMA", "EMA"])
// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
long= abs_final > 0 and hist <0 and out9<out21 and out21<out50
short = abs_final <0 and hist >0 and out9>out21 and out21>out50
long_exit = abs_final <0 and hist >0 and out9>out21 and out21>out50
short_exit = abs_final > 0 and hist <0 and out9<out21 and out21<out50
strategy.entry("long", strategy.long, when = long and barstate.isconfirmed, alert_message = message_long_entry)
strategy.entry("short", strategy.short, when = short and barstate.isconfirmed, alert_message = message_short_entry)
strategy.close("long", when = long_exit and barstate.isconfirmed, alert_message = message_long_exit)
strategy.close("short", when = short_exit and barstate.isconfirmed, alert_message = message_short_exit)