ChaoZhang
Überblick
Es handelt sich um eine quantitative Trading-Strategie, bei der die Tages- und Tages-Hoch-Low-Breakout und die Mehrzeit-EMA-Trends kombiniert werden. Die Strategie beurteilt den Zeitpunkt des Handels hauptsächlich durch die Überwachung des Preisbruchs gegenüber den Hoch-Low-Punkten des Vortages in Kombination mit der EMA-Mittellinie und dem CMF. Die Strategie nutzt die 200-Zyklus-EMA-Mittellinie für die Stunden- und Tageszeiten und verbessert die Genauigkeit des Handels durch die Überprüfung mehrerer technischer Indikatoren.
Strategieprinzip
Die Kernlogik der Strategie umfasst die folgenden Schlüsselelemente:
- Mit der Request.security-Funktion werden die Höchst- und Mindestpreise des Vortages als wichtige Widerstandswerte für die Unterstützung erfasst.
- Der 24-Zyklus-EMA-Mittelwert wird als Basis für Trends verwendet.
- Die Einführung des CMF (Zyklus 20) als Komplexindikator für Transaktionsvolumen und -preise, um den Kapitalfluss des Marktes zu beurteilen.
- Gleichzeitig wird die 200-Mittellinie der aktuellen Zeitperiode und der 1-Stunden-Periode berechnet, um die Trendrichtung der größeren Periode zu bestimmen.
Die spezifischen Regeln für den Handel lauten: Mehrere Bedingungen: Der Preis hat den Höchststand des Vortages überschritten + Der Schlusskurs liegt über der EMA + Der CMF ist positiv Leerlaufbedingungen: Preis unterhalb des Tages-Tiefs + Schlusskurs unterhalb der EMA + CMF als negativ Die Position ist in der Lage, die EMA zu überschreiten, wenn die Position überschreitet.
Strategische Vorteile
- Mehrfache technische Kennzahlen, die durch die umfassende Verifizierung der Transaktionssicherheit verbessert werden
- Mehrzeit-Analysen ermöglichen ein umfassenderes Verständnis von Markttrends
- CMF-Indikatoren in Kombination mit Preis-Leistungs-Verhältnissen geben einen besseren Einblick in die Finanzlage des Marktes
- Verwendung der Höchst- und Tiefstwerte des Vortages als Schlüsselpreis, entsprechend den Handelsgewohnheiten der Marktteilnehmer
- Die Strategielogik ist klar, leicht zu verstehen und umzusetzen
- Mit klaren Ein- und Ausstiegsbedingungen und weniger subjektiver Beurteilung
Strategisches Risiko
- Falsche Signale können häufig auftreten, wenn die Märkte schwanken.
- Nicht so empfindlich auf sofortige Preissteigerungen
- Es könnte eine Handelsmöglichkeit an einer wichtigen Stelle fehlen.
- Trends ohne Berücksichtigung größerer Zyklen
- Ein größerer Rückzug bei starken Marktschwankungen
Vorschläge zur Risikokontrolle:
- Setzen Sie eine vernünftige Stop-Loss-Position
- Anpassungsparameter für unterschiedliche Marktbedingungen
- Trendfilter hinzufügen
- Erwägen Sie die Einbeziehung von Volatilitätsindikatoren
Richtung der Strategieoptimierung
- Einführung eines adaptiven Parameteroptimierungsmechanismus
- Mehr Filterbedingungen für den Marktumfeld
- Optimierung von Stop-Loss- und Stop-Stop-Mechanismen
- Hinzufügung von Volatilitätsindikatoren für unterschiedliche Marktbedingungen
- Erwägen Sie eine Positionsabwicklung
- Erhöhung der Analyse von Transaktionsvolumen
Zusammenfassen
Es ist ein vollständiges Handelssystem, das mehrere technische Indikatoren und mehrere Zeitzyklus-Analysen kombiniert. Die Strategie sucht nach Handelsmöglichkeiten durch eine umfassende Analyse von Tageshoch-Low-Breakouts, Durchschnittstrends und Kapitalflüssen. Obwohl es bestimmte Risiken gibt, hat die Strategie durch vernünftige Risikokontrolle und kontinuierliche Optimierungsverbesserungen einen guten Einsatzwert.
/*backtest
start: 2024-10-28 00:00:00
end: 2024-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title='The security Daily HIGH/LOW strategy', overlay=true, initial_capital=10000, calc_on_every_tick=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100,
commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)
// General Inputs
len = input.int(24, minval=1, title='Length MA', group='Optimization parameters')
src = input.source(close, title='Source MA', group='Optimization parameters')
out = ta.ema(src, len)
length = input.int(20, minval=1, title='CMF Length', group='Optimization parameters')
ad = close == high and close == low or high == low ? 0 : (2 * close - low - high) / (high - low) * volume
mf = math.sum(ad, length) / math.sum(volume, length)
// Function to get daily high and low
f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) =>
request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead=barmerge.lookahead_on)
pricehigh = f_secureSecurity(syminfo.tickerid, 'D', high)
pricelow = f_secureSecurity(syminfo.tickerid, 'D', low)
// Plotting previous daily high and low
plot(pricehigh, title='Previous Daily High', style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.new(color.white, 0))
plot(pricelow, title='Previous Daily Low', style=plot.style_linebr, linewidth=2, color=color.new(color.white, 0))
// Entry Conditions
short = ta.crossunder(low, pricelow) and close < out and mf < 0
long = ta.crossover(high, pricehigh) and close > out and mf > 0
if short and barstate.isconfirmed
strategy.entry('short', strategy.short, stop=pricelow[1])
strategy.close('short', when=close > out)
if long and barstate.isconfirmed
strategy.entry('long', strategy.long, stop=pricehigh[1])
strategy.close('long', when=close < out)
// 200 EMA on 1-hour timeframe
ema_200 = ta.ema(close, 200)
ema_200_1h = request.security(syminfo.tickerid, "60", ta.ema(close, 200))
plot(ema_200_1h, color=color.purple, title="200 EMA (1H)")
plot(ema_200, color=color.white, title="200 EMA")