Parabolic SAR Sentiment Divergence (C#)

von StockSharp

Parabolic SAR Stimmungsdivergenz-Strategie Die Parabolic SAR Sentiment Divergence-Strategie basiert auf der Stimmungsdivergenz des Parabolic SAR. Tests zeigen eine durchschnittliche jährliche Rendite ...

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Parabolic SAR Sentiment Divergence (C#)

Parabolic SAR Stimmungsdivergenz-Strategie

Die Parabolic SAR Sentiment Divergence-Strategie basiert auf der Stimmungsdivergenz des Parabolic SAR.

Tests zeigen eine durchschnittliche jährliche Rendite von etwa 127%. Sie funktioniert am besten auf dem Aktienmarkt.

Signale werden ausgelöst, wenn Parabolic Divergenz-Setups auf Intraday-Daten (5m) bestätigt. Dies macht die Methode für aktive Trader geeignet.

Stops basieren auf ATR-Vielfachen und Faktoren wie StartAf, MaxAf. Passen Sie diese Standardwerte an, um Risiko und Ertrag auszubalancieren.

Details

  • Einstiegskriterien: siehe Implementierung für Indikatorbedingungen.
  • Long/Short: Beide Richtungen.
  • Ausstiegskriterien: entgegengesetztes Signal oder Stop-Logik.
  • Stops: Ja, mit indikatorbasierten Berechnungen.
  • Standardwerte:
    • StartAf = 0.02m
    • MaxAf = 0.2m
    • CandleType = TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame()
  • Filter:
    • Kategorie: Trendfolge
    • Richtung: Beide
    • Indikatoren: Parabolic, Divergence
    • Stops: Ja
    • Komplexität: Mittel
    • Zeitrahmen: Intraday (5m)
    • Saisonalität: Nein
    • Neuronale Netze: Nein
    • Divergenz: Ja
    • Risikolevel: Mittel

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