ianzeng123
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Überblick
Die Strategie basiert auf der Diagramm-Analyse von Marktemotionen und quantifiziert die Marktpsychologie durch drei Kernoscillatoren: den Zögerungs-Oscillator, den Angst-Oscillator und den Gier-Oscillator. Die Strategie integriert Dynamik- und Trendindikatoren und baut ein vollständiges Handelssystem auf, das die Transaktionsbestätigung kombiniert. Die Strategie eignet sich für Händler, die eine hohe Wahrscheinlichkeit für Handelsmöglichkeiten durch die Analyse von Marktemotionen identifizieren möchten.
Strategieprinzip
Im Zentrum der Strategie steht die Konstruktion von drei Emotions-Oszillatoren, die durch die Analyse verschiedener Graphikformationen erstellt werden:
- Zögerndes Oszillators - ein Maß für die Unsicherheit des Marktes durch Kreuz- und Drehkreuzform
- Angst-Oszillatoren - Verfolgen Sie Ihre Gefühle durch Meteoriten, Auf- und Abwärtsströme und Abwärts-Verschwemmungen
- Gier-Oscillator - Multiple Emotionen werden durch die Sonnenstrahlen, die Faden, die Katzenschlucke und die drei Weißen Soldaten erfasst
Die Mittelwerte dieser drei Oszillatoren bilden den Anlage-Emotion-Index (CEI). Wenn der CEI verschiedene Schwellen überschreitet, wird ein OTC-Handelsignal ausgelöst, das durch die Transaktionsmenge bestätigt wird.
Strategische Vorteile
- Systematische Emotionsanalyse - Subjektive Analysen werden in objektive Kennzahlen umgewandelt durch quantitative Pivot-Chart-Formaten
- Gute Risikomanagement - Mechanismen wie maximale Haltedauer, Stop Loss und Cooling-Off-Perioden
- Flexible Wiederherstellungsmechanismen - wenn ein Geschäft verliert, versucht die Strategie, sich durch einen Ausgleichspunkt zu erholen
- Multi-Markt-Anwendbarkeit - für mehrere Märkte wie Aktien, Devisen und Kryptowährungen
- Hohe Signalzuverlässigkeit - erhöhte Genauigkeit durch Transaktionsmengenbestätigung und Multiple-Technik-Messwert-Verifizierung
Strategisches Risiko
- Parameter-Sensitivität - Einstellungen für verschiedene Arten von Thresholds müssen umfassend getestet und optimiert werden
- Marktumfeld-Abhängigkeit - Fehlsignale können in schwankenden Märkten entstehen
- Rutschrisiko - ein mögliches Ausführungsrisiko in weniger liquiden Märkten
- Übertriebsrisiken - eine angemessene Abkühlzeit ist notwendig, um häufige Transaktionen zu vermeiden
- Systemisches Risiko - größere Verluste bei wichtigen Marktereignissen
Richtung der Strategieoptimierung
- Dynamische Abschwächungen - automatische Anpassung der Abschwächungen an die Marktschwankungen
- Klassifizierung von Marktzuständen - Identifizierungsmechanismen für steigende Trends und Marktschwankungen
- Optimierung durch maschinelles Lernen - Optimierung der Parameterpalette mit einem maschinellen Lernalgorithmus
- Erweiterte Risikomanagement-Module für die Vermögensverwaltung und Positionskontrolle
- Signalfilterung - Integration von mehr technischen Kennzahlen, um falsche Signale zu filtern
Zusammenfassen
Es handelt sich um eine innovative Strategie, die technische Analyse mit dem Quantifizieren von Geschäften kombiniert. Durch systematische Emotionsanalyse und strenge Risikomanagement ist die Strategie in der Lage, den Händlern zuverlässige Handelssignale zu liefern. Obwohl ein gewisser Optimierungsraum besteht, ist der grundlegende Rahmen der Strategie robust und geeignet für weitere Entwicklungen und praktische Anwendungen.
Strategiequellcode
/*backtest
start: 2024-03-09 18:40:00
end: 2025-02-19 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("Candle Emotion Index Strategy", shorttitle="CEI Strategy", overlay=true)
// User Inputs
length = input.int(14, title="Lookback Period", minval=1)
dojiThreshold = input.float(0.1, title="Doji Threshold", minval=0.01, maxval=0.5)
spinningTopThreshold = input.float(0.3, title="Spinning Top Threshold", minval=0.1, maxval=0.5)
shootingStarThreshold = input.float(0.5, title="Shooting Star Threshold", minval=0.1, maxval=1.0)
hangingManThreshold = input.float(0.5, title="Hanging Man Threshold", minval=0.1, maxval=1.0)
engulfingThreshold = input.float(0.5, title="Engulfing Threshold", minval=0.1, maxval=1.0)
marubozuThreshold = input.float(0.9, title="Marubozu Threshold", minval=0.5, maxval=1.0)
hammerThreshold = input.float(0.5, title="Hammer Threshold", minval=0.1, maxval=1.0)
threeWhiteSoldiersThreshold = input.float(0.5, title="Three White Soldiers Threshold", minval=0.1, maxval=1.0)
// Volume Multiplier Input
volumeMultiplier = input.float(1.5, title="Volume Multiplier", minval=1.0)
// Cooldown Period Input
cooldownPeriod = input.int(10, title="Cooldown Period (Candles)", minval=1)
// Maximum Holding Period Inputs
maxHoldingPeriod = input.int(20, title="Maximum Holding Period (Candles)", minval=1)
lossHoldingPeriod = input.int(10, title="Loss Exit Holding Period (Candles)", minval=1)
lossThreshold = input.float(0.02, title="Loss Threshold (as % of Entry Price)", minval=0.01, maxval=1.0)
// --- Indecision Oscillator Functions ---
isDoji(open, close, high, low, threshold) =>
bodySize = math.abs(close - open)
rangeSize = high - low
bodySize / rangeSize < threshold
isSpinningTop(open, close, high, low, threshold) =>
bodySize = math.abs(close - open)
rangeSize = high - low
bodySize / rangeSize < threshold and bodySize / rangeSize >= dojiThreshold
indecisionOscillator() =>
var float dojiScore = 0.0
var float spinningTopScore = 0.0
for i = 1 to length
if isDoji(open[i], close[i], high[i], low[i], dojiThreshold)
dojiScore := dojiScore + 1.0
if isSpinningTop(open[i], close[i], high[i], low[i], spinningTopThreshold)
spinningTopScore := spinningTopScore + 1.0
dojiScore := dojiScore / length
spinningTopScore := spinningTopScore / length
(dojiScore + spinningTopScore) / 2
// --- Fear Oscillator Functions ---
isShootingStar(open, close, high, low, threshold) =>
bodySize = math.abs(close - open)
upperWick = high - math.max(open, close)
lowerWick = math.min(open, close) - low
upperWick / bodySize > threshold and lowerWick < bodySize
isHangingMan(open, close, high, low, threshold) =>
bodySize = math.abs(close - open)
upperWick = high - math.max(open, close)
lowerWick = math.min(open, close) - low
lowerWick / bodySize > threshold and upperWick < bodySize
isBearishEngulfing(open, close, openPrev, closePrev, threshold) =>
bodySize = math.abs(close - open)
prevBodySize = math.abs(closePrev - openPrev)
close < openPrev and open > closePrev and bodySize / prevBodySize > threshold
fearOscillator() =>
var float shootingStarScore = 0.0
var float hangingManScore = 0.0
var float engulfingScore = 0.0
for i = 1 to length
if isShootingStar(open[i], close[i], high[i], low[i], shootingStarThreshold)
shootingStarScore := shootingStarScore + 1.0
if isHangingMan(open[i], close[i], high[i], low[i], hangingManThreshold)
hangingManScore := hangingManScore + 1.0
if isBearishEngulfing(open[i], close[i], open[i+1], close[i+1], engulfingThreshold)
engulfingScore := engulfingScore + 1.0
shootingStarScore := shootingStarScore / length
hangingManScore := hangingManScore / length
engulfingScore := engulfingScore / length
(shootingStarScore + hangingManScore + engulfingScore) / 3
// --- Greed Oscillator Functions ---
isMarubozu(open, close, high, low, threshold) =>
bodySize = math.abs(close - open)
totalRange = high - low
bodySize / totalRange > threshold
isHammer(open, close, high, low, threshold) =>
bodySize = math.abs(close - open)
lowerWick = math.min(open, close) - low
upperWick = high - math.max(open, close)
lowerWick / bodySize > threshold and upperWick < bodySize
isBullishEngulfing(open, close, openPrev, closePrev, threshold) =>
bodySize = math.abs(close - open)
prevBodySize = math.abs(closePrev - openPrev)
close > openPrev and open < closePrev and bodySize / prevBodySize > threshold
isThreeWhiteSoldiers(open, close, openPrev, closePrev, openPrev2, closePrev2, threshold) =>
close > open and closePrev > openPrev and closePrev2 > openPrev2 and close > closePrev and closePrev > closePrev2
greedOscillator() =>
var float marubozuScore = 0.0
var float hammerScore = 0.0
var float engulfingScore = 0.0
var float soldiersScore = 0.0
for i = 1 to length
if isMarubozu(open[i], close[i], high[i], low[i], marubozuThreshold)
marubozuScore := marubozuScore + 1.0
if isHammer(open[i], close[i], high[i], low[i], hammerThreshold)
hammerScore := hammerScore + 1.0
if isBullishEngulfing(open[i], close[i], open[i+1], close[i+1], engulfingThreshold)
engulfingScore := engulfingScore + 1.0
if isThreeWhiteSoldiers(open[i], close[i], open[i+1], close[i+1], open[i+2], close[i+2], threeWhiteSoldiersThreshold)
soldiersScore := soldiersScore + 1.0
marubozuScore := marubozuScore / length
hammerScore := hammerScore / length
engulfingScore := engulfingScore / length
soldiersScore := soldiersScore / length
(marubozuScore + hammerScore + engulfingScore + soldiersScore) / 4
// --- Final Calculations ---
indecision = indecisionOscillator()
fear = fearOscillator()
greed = greedOscillator()
// Calculate the average of the three oscillators
averageOscillator = (indecision + fear + greed) / 3
// --- Combined Strategy Logic ---
var float entryPriceLong = na
var float entryPriceShort = na
var int holdingPeriodLong = 0
var int holdingPeriodShort = 0
var int cooldownCounter = 0
// Buy Signal Logic for Long and Short
longBuySignal = ta.crossover(averageOscillator, 0.1)
shortBuySignal = ta.crossover(averageOscillator, 0.2)
// Calculate average volume over the lookback period
avgVolume = ta.sma(volume, length)
// Take Profit Conditions
longTakeProfitCondition = close > open and volume > avgVolume * volumeMultiplier
shortTakeProfitCondition = close < open and volume > avgVolume * volumeMultiplier
// Buy Logic for Long Positions
if longBuySignal and strategy.position_size == 0 and cooldownCounter <= 0
entryPriceLong := close
strategy.entry("Long Entry", strategy.long)
cooldownCounter := cooldownPeriod
holdingPeriodLong := 0
// Increment holding period if in a long position
if strategy.position_size > 0
holdingPeriodLong := holdingPeriodLong + 1
// Sell Logic for Long Positions
if longTakeProfitCondition and strategy.position_size > 0 and close > entryPriceLong
strategy.close_all()
cooldownCounter := cooldownPeriod
if holdingPeriodLong >= maxHoldingPeriod and strategy.position_size > 0 and close >= entryPriceLong
strategy.close_all()
cooldownCounter := cooldownPeriod
if holdingPeriodLong >= lossHoldingPeriod and strategy.position_size > 0 and close < entryPriceLong * (1 - lossThreshold)
strategy.close_all()
cooldownCounter := cooldownPeriod
// Short Logic for Short Positions
if shortBuySignal and strategy.position_size == 0 and cooldownCounter <= 0
entryPriceShort := close
strategy.entry("Short Entry", strategy.short)
cooldownCounter := cooldownPeriod
holdingPeriodShort := 0
// Increment holding period if in a short position
if strategy.position_size < 0
holdingPeriodShort := holdingPeriodShort + 1
// Cover Logic for Short Positions
if shortTakeProfitCondition and strategy.position_size < 0 and close < entryPriceShort
strategy.close_all()
cooldownCounter := cooldownPeriod
if holdingPeriodShort >= maxHoldingPeriod and strategy.position_size < 0 and close <= entryPriceShort
strategy.close_all()
cooldownCounter := cooldownPeriod
if holdingPeriodShort >= lossHoldingPeriod and strategy.position_size < 0 and close > entryPriceShort * (1 + lossThreshold)
strategy.close_all()
cooldownCounter := cooldownPeriod
// Decrement the cooldown counter each candle
if cooldownCounter > 0
cooldownCounter := cooldownCounter - 1