ChaoZhang
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Überblick
Es handelt sich um eine Handelsstrategie, bei der die Höhen und Tiefen im Laufe eines Jahres analysiert werden, basierend auf dem SMA (einfacher gleitender Durchschnitt) der Kauf- und Verkaufsmenge-Delta. Die Strategie identifiziert potenzielle Handelssignale, indem sie den gleitenden Durchschnitt der Kauf- und Verkaufsmenge berechnet und mit den historischen Höhen und Tiefen verglichen wird. Die Strategie verwendet eine lange Rücklaufphase und ist für den Handel mit mittleren und langen Trends geeignet.
Strategieprinzip
Die Kernlogik der Strategie basiert auf den folgenden Schlüsselschritten:
- Delta-Berechnung: Die Differenz zwischen den Kauf- und Verkaufspreisen wird durch die Analyse der Preisentwicklung berechnet. Wenn der Schlusskurs höher als der Eröffnungskurs ist, wird er als Kauf und umgekehrt als Verkauf aufgezeichnet.
- SMA-Gleichbehandlung: 14-Zyklus-Bearbeitung des Moving Averages der Delta-Werte, um den Lärm zu reduzieren.
- Hoch- und Tiefpunkt eines Jahres: Berechnung der Höchst- und Tiefstwerte des Delta-SMA im letzten Jahr.
- Auslösungsbedingungen:
- Kaufsignal: Ausgelöst, wenn der Delta SMA nach einem Jahrestief von 70% unter 0 fällt
- Verkaufssignal: Trigger, wenn der Delta SMA nach einem Jahreshoch von 90% unter 60% fällt
Strategische Vorteile
- Langfristige Trends: Durch die Analyse von historischen Daten über einen Zeitraum von einem Jahr können die wichtigsten Trends effektiv erfasst werden.
- Gute Geräuschfilterung: Durch die Verwendung von SMA-Gleichbehandlung und mehrfachen Tiefstandsbedingungen wird ein falsches Signal wirksam reduziert.
- Risikokontrollen sind vernünftig: Es werden klare Ein- und Ausstiegsbedingungen festgelegt, um übermäßigen Handel zu vermeiden.
- Anpassungsfähigkeit: Strategieparameter können an unterschiedliche Marktbedingungen angepasst werden.
Strategisches Risiko
- Gefahr von Verzögerung: Die Verwendung von SMA und eine lange Rücklaufzeit können zu Signalverzögerungen führen.
- Falsche Durchbruchrisiken: Falsche Signale können in einem wackligen Markt entstehen.
- Abhängigkeit vom Marktumfeld: In Märkten, in denen keine Trends zu erkennen sind, kann die Performance schlechter sein.
- Parameter-Sensitivität: Die Threshold-Einstellungen beeinflussen die Strategie-Performance erheblich.
Richtung der Strategieoptimierung
- Dynamische Schwellenanpassung: Die Höhe und Tiefe der Schwellenwerte können an die dynamische Marktvolatilität angepasst werden.
- Erhöhung der Hilfsindikatoren: Signalzuverlässigkeit in Kombination mit anderen technischen Indikatoren.
- Einführung eines Stop-Loss-Mechanismus: Einrichtung eines dynamischen Stop-Losses zur Risikokontrolle.
- Filterung der Marktumgebung: Hinzufügen von Marktumgebungs-Urteilslogik, um Strategien in geeigneten Umgebungen zu betreiben.
Zusammenfassen
Es handelt sich um eine auf Transaktionsvolumen basierende, mittel- und langfristige Trendverfolgungsstrategie, die Markttrends durch die Analyse der historischen Höhen und Tiefen der Kauf- und Verkaufsdifferenz erfasst. Die Strategie ist vernünftig ausgelegt, das Risiko ist unter Kontrolle, aber die Anpassungsfähigkeit der Marktumgebung und die Optimierung der Parameter müssen beachtet werden.
Strategiequellcode
/*backtest
start: 2024-02-20 00:00:00
end: 2025-02-17 08:00:00
period: 2h
basePeriod: 2h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("Delta SMA 1-Year High/Low Strategy", overlay = false, margin_long = 100, margin_short = 100)
// Inputs
delta_sma_length = input.int(14, title="Delta SMA Length", minval=1) // SMA length for Delta
lookback_days = 365 // Lookback period fixed to 1 year
// Function to calculate buy and sell volume
buy_volume = close > open ? volume : na
sell_volume = close < open ? volume : na
// Calculate the Delta
delta = nz(buy_volume, 0) - nz(sell_volume, 0)
// Calculate Delta SMA
delta_sma = ta.sma(delta, delta_sma_length)
// Lookback period in bars (1 bar = 1 day)
desired_lookback_bars = lookback_days
// Ensure lookback doesn't exceed available historical data
max_lookback_bars = math.min(desired_lookback_bars, 365) // Cap at 365 bars (1 year)
// Calculate Delta SMA low and high within the valid lookback period
delta_sma_low_1yr = ta.lowest(delta_sma, max_lookback_bars)
delta_sma_high_1yr = ta.highest(delta_sma, max_lookback_bars)
// Define thresholds for buy and sell conditions
very_low_threshold = delta_sma_low_1yr * 0.7
above_70_threshold = delta_sma_high_1yr * 0.9
below_60_threshold = delta_sma_high_1yr * 0.5
// Track if `delta_sma` was very low and persist the state
var bool was_very_low = false
if delta_sma < very_low_threshold
was_very_low := true
if ta.crossover(delta_sma, 10000)
was_very_low := false // Reset after crossing 0
// Track if `delta_sma` crossed above 70% of the high
var bool crossed_above_70 = false
if ta.crossover(delta_sma, above_70_threshold)
crossed_above_70 := true
if delta_sma < below_60_threshold*0.5 and crossed_above_70
crossed_above_70 := false // Reset after triggering sell
// Buy condition: `delta_sma` was very low and now crosses 0
buy_condition = was_very_low and ta.crossover(delta_sma, 0)
// Sell condition: `delta_sma` crossed above 70% of the high and now drops below 60%
sell_condition = crossed_above_70 and delta_sma < below_60_threshold
// Place a long order when buy condition is met
if buy_condition
strategy.entry("Buy", strategy.long)
// Place a short order when sell condition is met
if sell_condition
strategy.close("Buy")
// Plot Delta SMA and thresholds for visualization
plot(delta_sma, color=color.blue, title="Delta SMA")
plot(very_low_threshold, color=color.green, title="70% of 1-Year Delta SMA Low", linewidth=2)
plot(above_70_threshold, color=color.purple, title="70% of 1-Year Delta SMA High", linewidth=2)
plot(below_60_threshold, color=color.red, title="60% of 1-Year Delta SMA High", linewidth=2)
// Optional: Plot Buy and Sell signals on the chart
//plotshape(series=buy_condition, title="Buy Signal", location=location.belowbar, color=color.new(color.green, 0), style=shape.labelup, text="BUY")
//plotshape(series=sell_condition, title="Sell Signal", location=location.abovebar, color=color.new(color.red, 0), style=shape.labeldown, text="SELL")