Bitcoin-Handelsstrategie basierend auf quantitativen Indikatoren
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie verwendet eine Reihe von quantitativen Indikatoren, um die Kauf- und Verkaufszeiten von Bitcoin zu beurteilen und den Handel zu automatisieren. Die wichtigsten sind der Hull-Indikator, der relativ starke Index, der Brin-Band und der Transaktionsvolumen-Oszillator.
Strategieprinzip
Der modifizierte Hull-Moving Average wird verwendet, um die Haupttrendrichtung des Marktes zu bestimmen, kombiniert mit einem Brin-Band-Hilfsmittel, um die Kauf- und Verkaufspunkte zu bestimmen.
Der RSI-Indikator kombiniert die Anpassung des Schwankungsbereichs, um überkaufte und überverkaufte Bereiche zu beurteilen und ein Handelssignal zu senden. Gleichzeitig werden zwei Parameter als Duplicate-Signal-Verifizierung eingestellt.
Der Umsatz-Oszillator beurteilt die Kauf- und Verkaufsströme und verhindert falsche Durchbrüche.
Die Stop-Loss-Stop-Position wird nach den Parametern Stop-Loss-/Stop-Price-Ratio festgelegt, um das Risiko zu verwalten.
Analyse der Stärken
Die Hull-Kurve erfasst die Trendwende schneller, und die Brin-Band unterstützt das Urteilsvermögen, um falsche Signale zu reduzieren.
Die RSI-Indikatorparameter werden optimiert und Duplicate-Signal-Verifizierung ist zuverlässiger.
Der Transaktionsvolumen-Oszillator kombiniert Trend- und Indikatorsignale, um ungenaue Transaktionen zu vermeiden.
Die voreingestellte Stop-Loss-Stop-Methode ermöglicht die automatische Kontrolle einzelner Verluste und wirksame Kontrolle des Gesamtrisikos.
Risikoanalyse
Die falsche Einstellung der Parameter kann zu einer zu hohen Handelsfrequenz oder zu einer falschen Signalleistung führen.
Die Stop-Loss-Regelung kann bei starken Marktschwankungen durch ein unerwartetes Ereignis überschritten werden, was zu größeren Verlusten führt.
Die Parameter müssen erneut getestet und optimiert werden, wenn die Handelsvariante in eine andere Währung umgetauscht wird.
Wenn die Transaktionsdaten fehlen, wird der Transaktionsvolumen-Oszillator ausfallen.
Optimierungsrichtung
Weitere Kombinationstests mit den RSI-Parametern werden durchgeführt, um die optimalen Parameter zu finden.
Versuchen Sie, andere Indikatoren wie MACD, KD usw. mit dem RSI zu kombinieren, um die Signalgenauigkeit zu verbessern.
Das Modell wurde mit einem Modul zur Modellvorhersage ergänzt, das in Kombination mit maschinellem Lernen die Richtung des Marktes bestimmen kann.
Die Parameter werden in andere Handelsarten umgewandelt.
Optimierung von Stop-Loss-Algorithmen zur Gewinnmaximierung.
Zusammenfassen
Diese Strategie verwendet mehrere quantitative technische Indikatoren, um den Zeitpunkt des Kaufs und Verkaufs zu bestimmen. Durch Parameteroptimierung, Risikokontrolle und andere Methoden wird der automatisierte Handel mit Bitcoin realisiert. Die Wirkung ist gut, aber es muss ständig getestet und optimiert werden, um sich an Marktveränderungen anzupassen.
/*backtest
start: 2023-11-25 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// © maxencetajet
//@version=5
strategy("Strategy Crypto", overlay=true, initial_capital=1000, default_qty_type=strategy.fixed, default_qty_value=0.5, slippage=25)
src1 = input.source(close, title="Source")
target_stop_ratio = input.float(title='Risk/Reward', defval=1.5, minval=0.5, maxval=100)
startDate = input.int(title='Start Date', defval=1, minval=1, maxval=31, group="beginning Backtest")
startMonth = input.int(title='Start Month', defval=5, minval=1, maxval=12, group="beginning Backtest")
startYear = input.int(title='Start Year', defval=2022, minval=2000, maxval=2100, group="beginning Backtest")
inDateRange = time >= timestamp(syminfo.timezone, startYear, startMonth, startDate, 0, 0)
swingHighV = input.int(7, title="Swing High", group="number of past candles")
swingLowV = input.int(7, title="Swing Low", group="number of past candles")
//Hull Suite
modeSwitch = input.string("Hma", title="Hull Variation", options=["Hma", "Thma", "Ehma"], group="Hull Suite")
length = input(60, title="Length", group="Hull Suite")
lengthMult = input(3, title="Length multiplier", group="Hull Suite")
HMA(_src1, _length) =>
ta.wma(2 * ta.wma(_src1, _length / 2) - ta.wma(_src1, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
EHMA(_src1, _length) =>
ta.ema(2 * ta.ema(_src1, _length / 2) - ta.ema(_src1, _length), math.round(math.sqrt(_length)))
THMA(_src1, _length) =>
ta.wma(ta.wma(_src1, _length / 3) * 3 - ta.wma(_src1, _length / 2) - ta.wma(_src1, _length), _length)
Mode(modeSwitch, src1, len) =>
modeSwitch == 'Hma' ? HMA(src1, len) : modeSwitch == 'Ehma' ? EHMA(src1, len) : modeSwitch == 'Thma' ? THMA(src1, len / 2) : na
_hull = Mode(modeSwitch, src1, int(length * lengthMult))
HULL = _hull
MHULL = HULL[0]
SHULL = HULL[2]
hullColor = HULL > HULL[2] ? #00ff00 : #ff0000
Fi1 = plot(MHULL, title='MHULL', color=hullColor, linewidth=1, transp=50)
Fi2 = plot(SHULL, title='SHULL', color=hullColor, linewidth=1, transp=50)
fill(Fi1, Fi2, title='Band Filler', color=hullColor, transp=40)
//QQE MOD
RSI_Period = input(6, title='RSI Length', group="QQE MOD")
SF = input(5, title='RSI Smoothing', group="QQE MOD")
QQE = input(3, title='Fast QQE Factor', group="QQE MOD")
ThreshHold = input(3, title='Thresh-hold', group="QQE MOD")
src = input(close, title='RSI Source', group="QQE MOD")
Wilders_Period = RSI_Period * 2 - 1
Rsi = ta.rsi(src, RSI_Period)
RsiMa = ta.ema(Rsi, SF)
AtrRsi = math.abs(RsiMa[1] - RsiMa)
MaAtrRsi = ta.ema(AtrRsi, Wilders_Period)
dar = ta.ema(MaAtrRsi, Wilders_Period) * QQE
longband = 0.0
shortband = 0.0
trend = 0
DeltaFastAtrRsi = dar
RSIndex = RsiMa
newshortband = RSIndex + DeltaFastAtrRsi
newlongband = RSIndex - DeltaFastAtrRsi
longband := RSIndex[1] > longband[1] and RSIndex > longband[1] ? math.max(longband[1], newlongband) : newlongband
shortband := RSIndex[1] < shortband[1] and RSIndex < shortband[1] ? math.min(shortband[1], newshortband) : newshortband
cross_1 = ta.cross(longband[1], RSIndex)
trend := ta.cross(RSIndex, shortband[1]) ? 1 : cross_1 ? -1 : nz(trend[1], 1)
FastAtrRsiTL = trend == 1 ? longband : shortband
length1 = input.int(50, minval=1, title='Bollinger Length', group="QQE MOD")
mult = input.float(0.35, minval=0.001, maxval=5, step=0.1, title='BB Multiplier', group="QQE MOD")
basis = ta.sma(FastAtrRsiTL - 50, length1)
dev = mult * ta.stdev(FastAtrRsiTL - 50, length1)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
color_bar = RsiMa - 50 > upper ? #00c3ff : RsiMa - 50 < lower ? #ff0062 : color.gray
QQEzlong = 0
QQEzlong := nz(QQEzlong[1])
QQEzshort = 0
QQEzshort := nz(QQEzshort[1])
QQEzlong := RSIndex >= 50 ? QQEzlong + 1 : 0
QQEzshort := RSIndex < 50 ? QQEzshort + 1 : 0
RSI_Period2 = input(6, title='RSI Length', group="QQE MOD")
SF2 = input(5, title='RSI Smoothing', group="QQE MOD")
QQE2 = input(1.61, title='Fast QQE2 Factor', group="QQE MOD")
ThreshHold2 = input(3, title='Thresh-hold', group="QQE MOD")
src2 = input(close, title='RSI Source', group="QQE MOD")
Wilders_Period2 = RSI_Period2 * 2 - 1
Rsi2 = ta.rsi(src2, RSI_Period2)
RsiMa2 = ta.ema(Rsi2, SF2)
AtrRsi2 = math.abs(RsiMa2[1] - RsiMa2)
MaAtrRsi2 = ta.ema(AtrRsi2, Wilders_Period2)
dar2 = ta.ema(MaAtrRsi2, Wilders_Period2) * QQE2
longband2 = 0.0
shortband2 = 0.0
trend2 = 0
DeltaFastAtrRsi2 = dar2
RSIndex2 = RsiMa2
newshortband2 = RSIndex2 + DeltaFastAtrRsi2
newlongband2 = RSIndex2 - DeltaFastAtrRsi2
longband2 := RSIndex2[1] > longband2[1] and RSIndex2 > longband2[1] ? math.max(longband2[1], newlongband2) : newlongband2
shortband2 := RSIndex2[1] < shortband2[1] and RSIndex2 < shortband2[1] ? math.min(shortband2[1], newshortband2) : newshortband2
cross_2 = ta.cross(longband2[1], RSIndex2)
trend2 := ta.cross(RSIndex2, shortband2[1]) ? 1 : cross_2 ? -1 : nz(trend2[1], 1)
FastAtrRsi2TL = trend2 == 1 ? longband2 : shortband2
QQE2zlong = 0
QQE2zlong := nz(QQE2zlong[1])
QQE2zshort = 0
QQE2zshort := nz(QQE2zshort[1])
QQE2zlong := RSIndex2 >= 50 ? QQE2zlong + 1 : 0
QQE2zshort := RSIndex2 < 50 ? QQE2zshort + 1 : 0
hcolor2 = RsiMa2 - 50 > ThreshHold2 ? color.silver : RsiMa2 - 50 < 0 - ThreshHold2 ? color.silver : na
Greenbar1 = RsiMa2 - 50 > ThreshHold2
Greenbar2 = RsiMa - 50 > upper
Redbar1 = RsiMa2 - 50 < 0 - ThreshHold2
Redbar2 = RsiMa - 50 < lower
//Volume Oscillator
var cumVol = 0.
cumVol += nz(volume)
if barstate.islast and cumVol == 0
runtime.error("No volume is provided by the data vendor.")
shortlen = input.int(5, minval=1, title = "Short Length", group="Volume Oscillator")
longlen = input.int(10, minval=1, title = "Long Length", group="Volume Oscillator")
short = ta.ema(volume, shortlen)
long = ta.ema(volume, longlen)
osc = 100 * (short - long) / long
//strategy
enterLong = ' { "message_type": "bot", "bot_id": 4635591, "email_token": "25byourtefcodeuufyd2-43314-ab98-bjorg224", "delay_seconds": 1} ' //start long deal
ExitLong = ' { "message_type": "bot", "bot_id": 4635591, "email_token": "25byourtefcodeuufyd2-43314-ab98-bjorg224", "delay_seconds": 0, "action": "close_at_market_price"} ' // close long deal market
enterShort = ' { "message_type": "bot", "bot_id": 4635690, "email_token": "25byourtefcodeuufyd2-43314-ab98-bjorg224", "delay_seconds": 1} ' // start short deal
ExitShort = ' { "message_type": "bot", "bot_id": 4635690, "email_token": "25byourtefcodeuufyd2-43314-ab98-bjorg224", "delay_seconds": 0, "action": "close_at_market_price"} ' // close short deal market
longcondition = close > MHULL and HULL > HULL[2] and osc > 0 and Greenbar1 and Greenbar2 and not Greenbar1[1] and not Greenbar2[1]
shortcondition = close < SHULL and HULL < HULL[2] and osc > 0 and Redbar1 and Redbar2 and not Redbar1[1] and not Redbar2[1]
float risk_long = na
float risk_short = na
float stopLoss = na
float takeProfit = na
float entry_price = na
risk_long := risk_long[1]
risk_short := risk_short[1]
swingHigh = ta.highest(high, swingHighV)
swingLow = ta.lowest(low, swingLowV)
if strategy.position_size == 0 and longcondition and inDateRange
risk_long := (close - swingLow) / close
strategy.entry("long", strategy.long, comment="Buy", alert_message=enterLong)
if strategy.position_size == 0 and shortcondition and inDateRange
risk_short := (swingHigh - close) / close
strategy.entry("short", strategy.short, comment="Sell", alert_message=enterShort)
if strategy.position_size > 0
stopLoss := strategy.position_avg_price * (1 - risk_long)
takeProfit := strategy.position_avg_price * (1 + target_stop_ratio * risk_long)
entry_price := strategy.position_avg_price
strategy.exit("long exit", "long", stop = stopLoss, limit = takeProfit, alert_message=ExitLong)
if strategy.position_size < 0
stopLoss := strategy.position_avg_price * (1 + risk_short)
takeProfit := strategy.position_avg_price * (1 - target_stop_ratio * risk_short)
entry_price := strategy.position_avg_price
strategy.exit("short exit", "short", stop = stopLoss, limit = takeProfit, alert_message=ExitShort)
p_ep = plot(entry_price, color=color.new(color.white, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr, title='entry price')
p_sl = plot(stopLoss, color=color.new(color.red, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr, title='stopLoss')
p_tp = plot(takeProfit, color=color.new(color.green, 0), linewidth=2, style=plot.style_linebr, title='takeProfit')
fill(p_sl, p_ep, color.new(color.red, transp=85))
fill(p_tp, p_ep, color.new(color.green, transp=85))