Kombinationsstrategie für die Umkehrung mehrerer Faktoren
ChaoZhang
Überblick
Die Strategie ist eine Kombination aus mehreren Faktoren, die in Kombination mit einem Reversal-Faktor und einem Momentum-Faktor eingesetzt werden, um Reversal-Gelegenheiten in einem Markt zu finden. Die Strategie verwendet zunächst einen langen negativen Reversal-Faktor, um Reversal-Gelegenheiten nach einem Rückgang zu identifizieren, und verwendet dann den Momentum-Indikator für eine zweite Filterung, um die falschen Reversal-Signale unter dem großen Trend zu filtern und so die kurzfristigen Reversal-Arbitragemöglichkeiten zu sperren.
Strategieprinzip
Die Strategie besteht aus zwei Teilen:
- 123 Umkehrfaktor
Dieser Teil nutzt die intraday-Rückkehr-Logik, um die Beziehung zwischen dem Schlusskurs des Vortages und dem Schlusskurs der letzten zwei Tage zu beurteilen, in Verbindung mit der Identifizierung von Wendechancen in der langsamen K-Linie. Die spezifische Logik ist:
Kaufsignal: Ein Kaufsignal wird erzeugt, wenn der Schlusskurs an zwei aufeinanderfolgenden Tagen sinkt und an demselben Tag steigt und die K-Linie an neun Tagen langsam unter 50 liegt.
Verkaufssignal: Ein Verkaufssignal wird erzeugt, wenn der Schlusskurs an zwei aufeinanderfolgenden Tagen steigt und am selben Tag fällt, und wenn die K-Linie an neun Tagen über 50 liegt.
- Der dynamische Erschütterungsindikator Elgidik (ETSI)
Dieser Abschnitt verwendet die Methode der drei EMA-Gleichung der Preisdynamik zur Konstruktion eines Dynamikindikators. Die Formel lautet wie folgt:
xPrice1 = close - close[1]
xPrice2 = abs(close - close[1])
xSMA_R = EMA(EMA(EMA(xPrice1,r), s), u)
xSMA_aR = EMA(EMA(EMA(xPrice2, r), s), u)
xTSI = xSMA_R / xSMA_aR * 100
xEMA_TSI = EMA(xTSI, N)
xSMA_R ist die EMA-Gleichung der Preisdynamik, xSMA_aR ist die EMA-Gleichung der Preisschwankungsbreite, xTSI ist der Dynamikindikator, der aus dem Verhältnis der beiden besteht, xEMA_TSI ist die erneute EMA-Gleichung des xTSI. Dieser Indikator beurteilt die Beziehung zwischen xTSI und xEMA_TSI als Handelssignal.
Schließlich wird die Strategie die beiden Teile des Signals für die AND-Berechnung verwendet, um einen tatsächlichen Handelsbefehl zu erzeugen, nur wenn die beiden Teile des Signals gleichwärtig sind.
Strategische Vorteile
Der größte Vorteil dieser Strategie liegt in der Mehrfaktor-Design, die gefälschte Signale zu filtern, um hochwertige Handelsmöglichkeiten zu entdecken. Insbesondere gibt es folgende drei Punkte:
123 Reversal Factor kann kurzfristige Rebound-Punkte identifizieren, die nach einem Rückgang der Bilanzierung auftreten.
Der Ergdic-Dynamik-Indikator kann die Richtung des großen Trends effektiv bestimmen und verhindert, dass ein Umkehrsignal bei einem großen Trend auftritt, wodurch falsche Signale gefiltert werden.
Beide Teile des Signals verwenden AND-Berechnungen, um die Signalqualität zu verbessern und die Strategie zu stabilisieren.
Strategisches Risiko
Obwohl die Strategie mit einem Multifaktor-Design entwickelt wurde, um Risiken zu kontrollieren, bestehen folgende Hauptrisiken:
Die Umkehrsignale können in einem schwankenden Trend auftreten und keine Gewinne erzielen.
Die Einstellung der Parameter zwischen den beiden Faktoren ist subjektiv und kann zu spezifisch für eine bestimmte Sorte sein.
Das Risiko einer erneuten Kursumstellung nach einer Umkehrung kann die Verlustgefahr erhöhen.
Diese Risiken können durch Optimierung der Parameter für mehr Sorten, Kontrolle der Haltedauer nach der Umkehrung und Echtzeit-Überwachung von Veränderungen der Kennzahlenrelationen gemildert werden.
Strategieoptimierung
Die Strategie kann vor allem in folgenden Bereichen optimiert werden:
Anpassung der Parameter der beiden Faktoren, um eine bessere Datenprobe zu finden.
Erhöhen Sie Ihre Stop-Loss-Strategie und kontrollieren Sie Ihre Einzelschäden.
Eine andere Kombination von Parametern wird für Trend- und Erschütterungsvarianten verwendet.
Ein zusätzlicher Faktorgewichtsmechanismus, der besseren Faktoren mehr Gewicht verleiht
Die automatische Optimierung und Aktualisierung von Parametern durch die Zugabe von Machine Learning-Algorithmen.
Zusammenfassen
Die Strategie kombiniert Reversal Factor mit Dynamometer und ermöglicht eine erfolgreiche Multi-Faktor-Optimierung des Designs. Sie identifiziert kurzfristige Reversal-Gelegenheiten und nutzt Dynamometer, um Signale zweimal zu überprüfen, um die Strategie-Siegerquote zu erhöhen. Obwohl es noch Raum für Verbesserungen gibt, bietet die Kernidee eine gute Referenz für die Gestaltung von quantitativen Strategien.
/*backtest
start: 2023-10-21 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
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// Copyright by HPotter v1.0 30/07/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// r - Length of first EMA smoothing of 1 day momentum 4
// s - Length of second EMA smoothing of 1 day smoothing 8
// u- Length of third EMA smoothing of 1 day momentum 6
// Length of EMA signal line 3
// Source of Ergotic TSI Close
//
// This is one of the techniques described by William Blau in his book "Momentum,
// Direction and Divergence" (1995). If you like to learn more, we advise you to
// read this book. His book focuses on three key aspects of trading: momentum,
// direction and divergence. Blau, who was an electrical engineer before becoming
// a trader, thoroughly examines the relationship between price and momentum in
// step-by-step examples. From this grounding, he then looks at the deficiencies
// in other oscillators and introduces some innovative techniques, including a
// fresh twist on Stochastics. On directional issues, he analyzes the intricacies
// of ADX and offers a unique approach to help define trending and non-trending periods.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
ETSI(r,s,u,SmthLen) =>
pos = 0
xPrice = close
xPrice1 = xPrice - xPrice[1]
xPrice2 = abs(xPrice - xPrice[1])
xSMA_R = ema(ema(ema(xPrice1,r), s),u)
xSMA_aR = ema(ema(ema(xPrice2, r), s),u)
Val1 = 100 * xSMA_R
Val2 = xSMA_aR
xTSI = iff (Val2 != 0, Val1 / Val2, 0)
xEMA_TSI = ema(xTSI, SmthLen)
pos:= iff(xTSI > xEMA_TSI, 1,
iff(xTSI < xEMA_TSI, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Ergodic TSI", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
r = input(4, minval=1)
s = input(8, minval=1)
u = input(6, minval=1)
SmthLen = input(3, minval=1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posETSI = ETSI(r,s,u,SmthLen)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posETSI == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posETSI == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )