ChaoZhang
Überblick
Die Strategie ist ein quantitatives Handelssystem, das auf den WaveTrend-Indikatoren basiert, kombiniert mit einem dynamischen Risikomanagementmechanismus. Die Strategie berechnet die Trendstärke der Preisbewegungen, filtert die Signale in überkauften und überverkauften Bereichen und wendet Risikokontrollen wie Stop Loss, Stop Out und Tracking Stop Loss an, um ein umfassendes Handelsmanagement zu erreichen.
Strategieprinzip
Der Kern der Strategie ist die Berechnung des WaveTrend-Indikators über den HLC3-Preis. Zuerst wird der Index-Moving-Average ((EMA) für n1 Zeitabschnitte als Referenzlinie berechnet, dann die Abweichung von Preis und Referenzlinie berechnet und mit 0,015 als Koeffizient für die Vereinheitlichungsbehandlung durchgeführt. Schließlich werden zwei Wellenlinien wt1 und wt2 erhalten, die jeweils die Schnelllinie und die Langlinie darstellen.
Strategische Vorteile
- Die Signalsysteme haben eine gute Trendverfolgung und erhöhen die Signalzuverlässigkeit durch eine doppelte Überkauf-Überverkauf-Ebene.
- Ein vollständiges Risikomanagementsystem mit festen Stop-Losses, festen Stop-Stops und dynamischen Stop-Loss-Tracking
- Die Parameter sind flexibel und lassen sich entsprechend der jeweiligen Marktlage optimieren
- Mit der Kombination von Volatilitätsanpassungsmechanismen erhöht sich die Anpassungsfähigkeit der Strategie
- Effektives Signalsystem zur Verringerung von Falschsignalen durch Schichtgestaltung
Strategisches Risiko
- Häufige Stop-Loss-Fälle in stark bewegten Märkten
- Fehlgelegte Parameter können zu hohen Transaktionskosten führen
- In den Horizontalmärkten könnten zu viele falsche Signale entstehen
- Es muss ein vernünftiges Stop-Loss-Verhältnis eingerichtet werden, um ein ungleichgewichtiges Risiko-Gewinn-Verhältnis zu vermeiden
- Tracking-Stopps könnten zu einem größeren Rückzug bei schnellen Umkehrungen führen
Richtung der Strategieoptimierung
- Einführung von Transaktionsindikatoren zur Signalbestätigung und zur Erhöhung der Zuverlässigkeit von Transaktionen
- Optimierung der Stop-Loss-Parameter, um sie besser an unterschiedliche Marktumgebungen anzupassen
- Erhöhung der Trendstärkenfilter und Verringerung der Handelsfrequenz in den OTC-Märkten
- Erwägen Sie die Einbeziehung eines dynamischen Stop-Loss-Mechanismus, der die Stop-Loss-Position automatisch an die Marktfluktuation anpasst
- Einführung eines Zeitfilters, um nicht zu ungünstigen Zeiten zu handeln
Zusammenfassen
Durch die Kombination von WaveTrend-Indikatoren und einem ausgefeilten Risikomanagementsystem ermöglicht die Strategie eine umfassendere, quantitative Handelsstrategie. Die Kernvorteile der Strategie liegen in ihrer Anpassungsfähigkeit und Risikokontrolle, aber dennoch erfordern sie von den Händlern die Optimierung der Parameter und die Verbesserung der Strategie in Abhängigkeit von der tatsächlichen Marktsituation. Durch kontinuierliche Optimierung und Verbesserung wird die Strategie zu stabilen Erträgen in den tatsächlichen Geschäften führen.
/*backtest
start: 2024-11-12 00:00:00
end: 2024-12-11 08:00:00
period: 3h
basePeriod: 3h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy(title="WaveTrend [LazyBear] with Risk Management", shorttitle="WT_LB_RM", overlay=true)
// Input Parameters
n1 = input.int(10, "Channel Length")
n2 = input.int(21, "Average Length")
obLevel1 = input.int(60, "Over Bought Level 1")
obLevel2 = input.int(53, "Over Bought Level 2")
osLevel1 = input.int(-60, "Over Sold Level 1")
osLevel2 = input.int(-53, "Over Sold Level 2")
// Risk Management Inputs
stopLossPercent = input.float(50.0, "Stop Loss (%)", minval=0.1, maxval=100)
takeProfitPercent = input.float(5.0, "Take Profit (%)", minval=0.1, maxval=100)
trailingStopPercent = input.float(3.0, "Trailing Stop (%)", minval=0.1, maxval=100)
trailingStepPercent = input.float(2.0, "Trailing Stop Step (%)", minval=0.1, maxval=100)
// WaveTrend Calculation
ap = hlc3
esa = ta.ema(ap, n1)
d = ta.ema(math.abs(ap - esa), n1)
ci = (ap - esa) / (0.015 * d)
tci = ta.ema(ci, n2)
wt1 = tci
wt2 = ta.sma(wt1, 4)
// Plotting Original Indicators
plot(0, color=color.gray)
plot(obLevel1, color=color.red)
plot(osLevel1, color=color.green)
plot(obLevel2, color=color.red, style=plot.style_line)
plot(osLevel2, color=color.green, style=plot.style_line)
plot(wt1, color=color.green)
plot(wt2, color=color.red, style=plot.style_line)
plot(wt1-wt2, color=color.blue, style=plot.style_area, transp=80)
// Buy and Sell Signals with Risk Management
longCondition = ta.crossover(wt1, osLevel1) or ta.crossover(wt1, osLevel2)
shortCondition = ta.crossunder(wt1, obLevel1) or ta.crossunder(wt1, obLevel2)
// Strategy Entry with Risk Management
if (longCondition)
entryPrice = close
stopLossPrice = entryPrice * (1 - stopLossPercent/100)
takeProfitPrice = entryPrice * (1 + takeProfitPercent/100)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Long Exit", "Long",
stop=stopLossPrice,
limit=takeProfitPrice,
trail_price=close * (1 + trailingStopPercent/100),
trail_offset=close * (trailingStepPercent/100))
if (shortCondition)
entryPrice = close
stopLossPrice = entryPrice * (1 + stopLossPercent/100)
takeProfitPrice = entryPrice * (1 - takeProfitPercent/100)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Short Exit", "Short",
stop=stopLossPrice,
limit=takeProfitPrice,
trail_price=close * (1 - trailingStopPercent/100),
trail_offset=close * (trailingStepPercent/100))