
Die Hauptidee der Strategie ist, dass nach einer Reihe von Abwärtstropfen, wenn der Preis durch eine Reihe von Abwärtstropfen, zeigt, dass die headed Dynamik freigegeben wurde, und dann, wenn es eine Reihe von Schläfen, bedeutet, dass mehrköpfige Kräfte zu sammeln beginnen, und der Preis kann eine Welle von rückläufigen Bewegung einläuten. Daher versucht die Strategie, diese mehrköpfige Preisrückkehr zu ergreifen, um so zu profitieren.
Das Prinzip der kontinuierlichen Sinus-Vacus-Umkehrstrategie kann in folgende Schritte unterteilt werden:
Die Strategie nutzt die Formen der kontinuierlichen Niederschläge und der Verlammungen, um die Umkehrchancen der Umwandlung von Hohlkopf in Mehlkopf zu erfassen. Gleichzeitig werden strenge Stop-Loss-Bedingungen festgelegt, um das Risiko zu kontrollieren.
Die Strategie der kontinuierlichen Niederschlag-Yanga-Umkehr hat folgende Vorteile:
Obwohl eine kontinuierliche Wende von Weiß-Yank-Rückwärts-Strategie einige Vorteile hat, gibt es folgende Risiken:
Um diesen Risiken zu begegnen, können folgende Optimierungsmaßnahmen in Betracht gezogen werden:
Es gibt mehrere Optimierungsmöglichkeiten für die Strategie der kontinuierlichen Verzinsung und Verlangsamung:
Durch diese Optimierungsmaßnahmen kann eine kontinuierliche Negativ-Betriebs-Umkehr-Strategie besser auf Marktveränderungen reagieren, Risiken kontrollieren und die Profitabilität und Stabilität verbessern.
Eine Quantifizierungsstrategie, die auf einer Preis-Kontinuität basiert, um kurzfristige Wendechancen zu erfassen. Die Strategie ist einfach, empfindlich auf Veränderungen der Preisentwicklung und hat strenge Stop-Loss-Konditionen, um das Risiko zu kontrollieren. Die Strategieparameter können jedoch an die Merkmale des Marktes angepasst werden, was zu mehr Flexibilität führt.
Allerdings gibt es Risiken, die mit dieser Strategie verbunden sind, wie z. B. häufiger Handel, möglicherweise zu strenge Einstellungen für Stop-Loss-Positionen und möglicherweise schlechte Leistung in stark trendigen Märkten. Um diese Risiken zu bewältigen, können Maßnahmen wie dynamische Anpassungsparameter, Optimierung von Stop-Loss-Positionen und die Anwendung verschiedener Strategien in verschiedenen Marktumgebungen berücksichtigt werden.
Darüber hinaus gibt es einige Optimierungsmöglichkeiten für die Strategie, wie die Einführung von mehr Kennzahlen, die Optimierung von Stop-Loss- und Stop-Stops, die Anpassung an verschiedene Marktumgebungen, die Einbeziehung von Positionsmanagement und die Kombination mit anderen Strategien. Durch ständige Optimierung und Verbesserung kann eine kontinuierliche Negativ-Yang-Rückkehr-Strategie zu einer stabileren und effektiveren quantitativen Handelsstrategie werden.
Insgesamt bietet die kontinuierliche Ballast-Rückwärts-Rückwärts-Strategie eine einfache und effektive Handelsidee, um Profite zu erzielen, indem sie kurzfristige Marktumkehrmöglichkeiten erfasst. In der Praxis müssen die Strategien jedoch entsprechend optimiert und angepasst werden, um eine bessere Handelswirkung zu erzielen, in Verbindung mit den spezifischen Marktbedingungen und den persönlichen Risikopräferenzen.
/*backtest
start: 2023-03-02 00:00:00
end: 2024-03-07 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Bottom Out Strategy", overlay=true)
consecutiveBarsUp = input(2)
consecutiveBarsDown = input(3)
price = close
ups = 0.0
ups := price > price[1] ? nz(ups[1]) + 1 : 0
dns = 0.0
dns := price < price[1] ? nz(dns[1]) + 1 : 0
var entry_bar_index = 1000000
var active = false
var stop_loss = 0.0
// === INPUT BACKTEST RANGE ===
i_from = input(defval = timestamp("01 Jan 2023 00:00 +0000"), title = "From")
i_thru = input(defval = timestamp("01 Mar 2024 00:00 +0000"), title = "Thru")
// === FUNCTION EXAMPLE ===
date() => true
entry_condition() =>
date() and dns[2] >= consecutiveBarsDown and ups >= consecutiveBarsUp and not active
exit_condition() =>
date() and active and (close < nz(stop_loss) or close < high - 2 * ta.atr(7))
if (entry_condition())
strategy.entry("ConsDnLong", strategy.long, comment="CDLEntry")
entry_bar_index := bar_index
active := true
stop_loss := math.min(close, close[1], close[2])
// log.info("Entry at bar {0}, close={1}, stop_loss={2} ", entry_bar_index, close, stop_loss)
if (exit_condition())
strategy.close("ConsDnLong", comment = "CDLClose")
// log.info("Close at bar {0}", bar_index)
entry_bar_index := 1000000
active := false
// if (dns >= consecutiveBarsDown)
// strategy.entry("ConsDnSE", strategy.short, comment="ConsDnSE")
//plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr)
plot(high - 2* ta.atr(7))