ianzeng123
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Überblick
Es handelt sich um eine Handelsstrategie, die auf der Analyse von mehreren Statistikbändern und Trends basiert. Die Strategie kombiniert die Verwendung von Brin-Bändern, Spaltbändern und Erwägungsregeln, um wichtige Unterstützungs-/Widerstandsbereiche zu identifizieren, und nutzt die niedrigere Standarddifferenz der oberen Spaltbänder als Triggersignal, um die Ein- und Ausstiegszeiten zu bestimmen. Die Strategie wurde mit voller Berücksichtigung der Marktvolatilität entwickelt, um die Signalzuverlässigkeit durch die Überlagerung von mehreren statistischen Methoden zu verbessern.
Strategieprinzip
Die Kernprinzipien der Strategie bestehen darin, Markttrends durch die Kreuzung mehrerer Statistikbänder zu erfassen. Die Strategie umfasst folgende Schlüsselkomponenten:
- Brin-Band-System - wird verwendet, um die Preisschwankungen zu bestimmen und bei einem Kursbruch auf gelbe Warnung umzuschalten.
- Der Dezimalband berechnet die oberen und unteren Dezimalzahlen eines Preises und dient zur Bewertung der höchsten Wahrscheinlichkeit eines Preises.
- Das Gold-Reihe-System - basierend auf historischen Renditen berechnete Signifikanz-Levels zur Messung von Überkauf und Überverkauf.
- Trigger-System - die unterste Standardabweichung der oberen Bandbreite dient als primäre Trigger-Signal, und ein Preis, der sich über dieser Linie befindet, wird als bullish betrachtet.
- Bestätigungssystem - Filterung von Falschmeldungen durch Einstellung einer Reihe von Bestätigungs-K-Linien.
Strategische Vorteile
- Signalstabilität - Überlagerung von mehreren Statistikbändern wirkt wirkungsvoll auf die Verringerung von Falschsignalen.
- Anpassungsfähigkeit - Strategien können sich an unterschiedliche Zeiträume und Marktbedingungen anpassen.
- Gute Risikokontrolle - Gefährdungsbereiche werden durch mehrere Statistiken unterteilt, wobei ein Stop-Loss-Mechanismus vorhanden ist.
- Flexibilität der Parameter - eine Vielzahl von Parameteroptionen, die je nach Markteigenschaften optimiert werden können.
- Klar sichtbar - Die Farben der verschiedenen Indicatorlinien sind deutlich zu unterscheiden und die Handelssignale sind intuitiv.
Strategisches Risiko
- Rückstandsrisiko - die Statistiken sind rückläufig und können den optimalen Einstiegspunkt verpassen.
- Unverträglich ist ein Schaukelmarkt - es kann zu viele Handelssignale in einem Schaukelmarkt entstehen.
- Parameter-Sensitivität - unterschiedliche Kombinationen von Parametern haben große Effekte, die wiederholt optimiert werden müssen.
- Große Rechenlast - Die Berechnung von mehreren statistischen Kennzahlen in Echtzeit erfordert große Rechenressourcen.
- Marktumfeldabhängigkeit - statistische Regeln können unter extremen Marktumständen fehlschlagen.
Richtung der Strategieoptimierung
- Einführung von dynamischen Parametern - automatische Anpassung der Parameter an die Marktschwankungen.
- Erhöhung der Marktumgebungsschätzung - Hinzufügen von Trendstärke-Indikatoren, um Marktschwankungen zu filtern.
- Optimierung der Recheneffizienz - Vereinfachung des Teilrechensprozesses, Reduzierung des Ressourcenverbrauchs.
- Verbesserte Risikokontrollen - Hinzufügen von weiteren Stop-Loss-Bedingungen und Strategien zur Positionsverwaltung.
- Erhöhung der Anpassungsfähigkeit - Entwicklung von Systemen zur Optimierung von Anpassungsparametern.
Zusammenfassen
Es handelt sich um eine integrierte Trendverfolgungsstrategie, die mehrere statistische Methoden vereint. Durch die Synergie von Brin-Band, Spaltungsband und Wurzelband ist es möglich, die Markttrends besser zu erfassen und gleichzeitig eine gute Risikokontrolle zu haben. Obwohl es einige Rückstände und Schwierigkeiten bei der Optimierung der Parameter gibt, hat die Strategie durch kontinuierliche Verbesserung und Optimierung einen guten praktischen Wert und eine gute Entwicklungsaussichten.
Strategiequellcode
/*backtest
start: 2024-02-21 00:00:00
end: 2025-02-18 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BNB_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Multi-Band Comparison Strategy with Separate Entry/Exit Confirmation", overlay=true,
default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10,
initial_capital=5000, currency=currency.USD)
// === Inputs ===
// Basic Parameters
length = input.int(20, "Length (SMA)", minval=1)
boll_mult = input.float(1.0, "Bollinger Band Multiplier", minval=0.1, step=0.1)
upper_quantile = input.float(0.95, "Upper Quantile (0.0-1.0)", minval=0.0, maxval=1.0)
lower_quantile = input.float(0.05, "Lower Quantile (0.0-1.0)", minval=0.0, maxval=1.0)
// Separate confirmation inputs
entry_confirmBars = input.int(1, "Entry Confirmation Bars", minval=1, tooltip="Number of consecutive bars the entry condition must hold")
exit_confirmBars = input.int(1, "Exit Confirmation Bars", minval=1, tooltip="Number of consecutive bars the exit condition must hold")
// Toggle Visibility for Bands
show_lower_boll = input.bool(false, "Show Lower Bollinger Band", tooltip="Enable or disable the lower Bollinger Band")
show_upper_boll = input.bool(true, "Show Upper Bollinger Band", tooltip="Enable or disable the upper Bollinger Band")
show_lower_quant = input.bool(true, "Show Lower Quantile Band", tooltip="Enable or disable the lower Quantile Band")
show_upper_quant = input.bool(true, "Show Upper Quantile Band", tooltip="Enable or disable the upper Quantile Band")
show_upper_power = input.bool(true, "Show Upper Power-Law Band", tooltip="Enable or disable the upper Power-Law Band")
show_lower_power = input.bool(false, "Show Lower Power-Law Band", tooltip="Enable or disable the lower Power-Law Band")
show_quant_std = input.bool(true, "Show Standard Deviation around Quantile Bands", tooltip="Enable or disable standard deviation lines around Quantile Bands")
// Individual Toggles for Std Dev Lines
show_upper_quant_std_up = input.bool(true, "Show Upper Quantile + Std Dev", tooltip="Enable or disable the Upper Quantile + Std Dev line")
show_upper_quant_std_down = input.bool(true, "Show Upper Quantile - Std Dev", tooltip="Enable or disable the Upper Quantile - Std Dev line")
show_lower_quant_std_up = input.bool(false, "Show Lower Quantile + Std Dev", tooltip="Enable or disable the Lower Quantile + Std Dev line")
show_lower_quant_std_down = input.bool(true, "Show Lower Quantile - Std Dev", tooltip="Enable or disable the Lower Quantile - Std Dev line")
// Moving Average Toggles
show_ema = input.bool(false, "Show EMA", tooltip="Enable or disable the Exponential Moving Average")
show_sma = input.bool(false, "Show SMA", tooltip="Enable or disable the Simple Moving Average")
// EMA Parameters
ema_length = input.int(50, minval=1, title="EMA Length")
ema_source = input.source(close, title="EMA Source")
// === Data Handling ===
// Create persistent arrays to store data
var float[] data_array = array.new_float()
var float[] return_array = array.new_float()
// Update the data array with the latest close prices
if array.size(data_array) < length
array.push(data_array, close)
else
array.shift(data_array)
array.push(data_array, close)
// Update the return array with the latest returns
returns = close / close[1] - 1
if array.size(return_array) < length
array.push(return_array, returns)
else
array.shift(return_array)
array.push(return_array, returns)
// === Helper Function ===
// Function to calculate a custom percentile
f_percentile(arr, quantile) =>
arr_sorted = array.copy(arr)
array.sort(arr_sorted, order.ascending)
index = math.round((array.size(arr_sorted) - 1) * quantile)
array.get(arr_sorted, index)
// === Calculations ===
// Bollinger Bands Calculation
sma = ta.sma(close, length)
stdev = ta.stdev(close, length)
boll_upper = sma + boll_mult * stdev
boll_lower = sma - boll_mult * stdev
// Power-Law Bands Calculation
var float power_upper = na
var float power_lower = na
if array.size(return_array) == length
power_upper := f_percentile(return_array, upper_quantile)
power_lower := f_percentile(return_array, lower_quantile)
var float power_upper_band = na
var float power_lower_band = na
if not na(power_upper) and not na(power_lower)
power_upper_band := close * (1 + power_upper)
power_lower_band := close * (1 + power_lower)
// Quantile Bands Calculation
var float quant_upper = na
var float quant_lower = na
if array.size(data_array) == length
quant_upper := f_percentile(data_array, upper_quantile)
quant_lower := f_percentile(data_array, lower_quantile)
// Standard Deviation around Quantile Bands
quant_upper_std_up = quant_upper + stdev
quant_upper_std_down = quant_upper - stdev
quant_lower_std_up = quant_lower + stdev
quant_lower_std_down = quant_lower - stdev
// === Color Calculations ===
// For the upper Bollinger band, color it yellow when price is above it, black otherwise.
upper_boll_color = close > boll_upper ? color.yellow : color.black
// The entry/exit trigger is based on the lower std dev band of the upper quantile band.
// It "turns green" (i.e. favorable for entry) when the price is above this level,
// and "turns red" (i.e. unfavorable, triggering an exit) when price is below it.
triggerCondition = close > quant_upper_std_down
// For plotting purposes, define the color of the lower std dev band of the upper quantile band:
triggerColor = triggerCondition ? color.green : color.red
// (Other color definitions remain for the additional bands.)
upper_power_color = (not na(power_upper_band) and not na(quant_upper_std_up) and power_upper_band > quant_upper_std_up) ? color.new(#FF00FF, 0) : color.black
upper_quant_color = (not na(quant_upper) and not na(power_upper_band) and power_upper_band > quant_upper) ? color.new(#FFAE00, 0) : color.rgb(50, 50, 50)
upper_quant_std_down_color = (not na(quant_upper_std_down) and close > quant_upper_std_down) ? color.green : color.red
lower_quant_std_down_color = (not na(quant_lower_std_down) and close > quant_lower_std_down) ? color.rgb(24, 113, 0, 44) : color.red
lower_quant_color = (ta.cross(close, quant_lower) or close == quant_lower) ? color.red : color.rgb(0, 238, 255)
// For demonstration, a variable to toggle a color on the Bollinger crossover.
var color upper_quant_std_up_color = color.black
if ta.crossover(close, boll_upper)
upper_quant_std_up_color := color.yellow
if ta.crossunder(close, boll_upper)
upper_quant_std_up_color := color.black
// === Confirmation Bars Logic with Separate Counters Based on Trigger Condition ===
// Use the trigger condition (based on the lower std dev band of the upper quantile band)
// for entry/exit confirmation.
var int entryCounter = 0
var int exitCounter = 0
// When triggerCondition is true (price above quant_upper_std_down) the "green" state holds.
entryCounter := triggerCondition ? entryCounter + 1 : 0
// When triggerCondition is false (price below quant_upper_std_down) the "red" state holds.
exitCounter := not triggerCondition ? exitCounter + 1 : 0
// === Strategy Orders ===
// Enter long when triggerCondition has been true for at least entry_confirmBars bars and no position is active.
if (entryCounter >= entry_confirmBars) and (strategy.position_size <= 0)
strategy.entry("Long", strategy.long)
// Exit long when triggerCondition has been false for at least exit_confirmBars bars and a long position is active.
if (exitCounter >= exit_confirmBars) and (strategy.position_size > 0)
strategy.close("Long")
// === Plotting ===
// Plot Bollinger Bands
plot(show_upper_boll ? boll_upper : na, color=upper_boll_color, title="Bollinger Upper", linewidth=2)
plot(show_lower_boll ? boll_lower : na, color=color.red, title="Bollinger Lower", linewidth=1)
// Plot Power-Law Bands
plot(show_upper_power ? power_upper_band : na, color=upper_power_color, title="Power-Law Upper", linewidth=1)
plot(show_lower_power ? power_lower_band : na, color=color.rgb(255, 59, 248), title="Power-Law Lower", linewidth=1)
// Plot Quantile Bands
plot(show_upper_quant ? quant_upper : na, color=upper_quant_color, title="Quantile Upper", linewidth=1)
plot(show_lower_quant ? quant_lower : na, color=lower_quant_color, title="Quantile Lower", linewidth=1)
// Plot Standard Deviation around Quantile Bands
plot(show_quant_std and show_upper_quant and show_upper_quant_std_up ? quant_upper_std_up : na, color=upper_quant_std_up_color, title="Quantile Upper + Std Dev", linewidth=2)
plot(show_quant_std and show_upper_quant and show_upper_quant_std_down ? quant_upper_std_down : na, color=upper_quant_std_down_color, title="Quantile Upper - Std Dev", linewidth=2)
plot(show_quant_std and show_lower_quant and show_lower_quant_std_up ? quant_lower_std_up : na, color=color.green, title="Quantile Lower + Std Dev", linewidth=1)
plot(show_quant_std and show_lower_quant and show_lower_quant_std_down ? quant_lower_std_down : na, color=lower_quant_std_down_color, title="Quantile Lower - Std Dev", linewidth=1)
// Also plot the trigger line (lower std dev band of upper quantile band) with its own color
plot(show_quant_std ? quant_upper_std_down : na, color=triggerColor, title="Trigger (Lower Std Dev of Upper Quantile)", linewidth=2)
// Plot SMA for reference
plot(show_sma ? sma : na, color=color.rgb(0, 24, 132), title="SMA", linewidth=3)
// Plot EMA for reference
ema_value = ta.ema(ema_source, ema_length)
plot(show_ema ? ema_value : na, color=color.rgb(147, 0, 0), title="EMA", linewidth=2)