Estrategia cuantitativa de moneda digital basada en múltiples indicadores
ChaoZhang
En este artículo se detalla una estrategia de comercio cuantificado de múltiples indicadores para el diseño de monedas digitales. La estrategia utiliza indicadores como la línea media, el oscilador y el canal para el juicio de entrada y el control del riesgo.
El principio de la estrategia
La estrategia se basa en las siguientes categorías de indicadores:
El oscilador ROC determina el rango de sobrecompra y sobreventa en el precio.
El canal de Dongxian construye soporte y resistencia dinámicos;
El índice de fuerza de avance determina las características básicas.
El balance de los indicadores energéticos para determinar la tendencia a la saturación;
Las medias móviles se filtran por tendencia.
Sólo se forma un juicio de entrada final cuando varias señales de indicadores coinciden. Al mismo tiempo, se establece un punto de parada para controlar el riesgo de una sola operación.
Dos, las ventajas estratégicas
La mayor ventaja de esta estrategia es que los indicadores son complementarios y pueden evaluar tendencias y puntos clave desde varias dimensiones.
Otra ventaja es que la configuración de stop-loss es directamente razonable y ayuda a la gestión activa de los fondos.
Finalmente, el espacio de parámetros es amplio y se puede optimizar minuciosamente para monedas digitales.
Tercero, el riesgo potencial.
Pero la estrategia también tiene sus problemas:
En primer lugar, la combinación de varios indicadores aumenta la dificultad de la optimización de los parámetros.
En segundo lugar, puede haber discrepancias entre los indicadores, por lo que es necesario establecer reglas de juicio claras.
Por último, es necesario optimizar los parámetros para una variedad específica.
Cuatro contenido, resumen
Este artículo detalla una estrategia de cuantificación de múltiples indicadores específicamente para el diseño de monedas digitales. Utiliza de manera racional varios indicadores para el control de riesgos y la gestión de ganancias. La estrategia puede obtener ganancias estables a través de la optimización de parámetros, pero también debe tener en cuenta la dificultad de la optimización de control y el uso de indicadores.
/*backtest
start: 2023-09-07 00:00:00
end: 2023-09-14 00:00:00
period: 4m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © mbagheri746
//@version=4
strategy("Bagheri IG Ether", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)
TP = input(3000, minval = 1 , title ="Take Profit")
SL = input(3443, minval = 1 , title ="Stop Loss")
//_________________ RoC Definition _________________
rocLength = input(title="ROC Length", type=input.integer, minval=1, defval=185)
smoothingLength = input(title="Smoothing Length", type=input.integer, minval=1, defval=49)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
ma = ema(src, smoothingLength)
mom = change(ma, rocLength)
sroc = nz(ma[rocLength]) == 0
? 100
: mom == 0
? 0
: 100 * mom / ma[rocLength]
//srocColor = sroc >= 0 ? #0ebb23 : color.red
//plot(sroc, title="SROC", linewidth=2, color=srocColor, transp=0)
//hline(0, title="Zero Level", linestyle=hline.style_dotted, color=#989898)
//_________________ Donchian Channel _________________
length1 = input(43, minval=1, title="Upper Channel")
length2 = input(43, minval=1, title="Lower Channel")
offset_bar = input(90,minval=0, title ="Offset Bars")
upper = highest(length1)
lower = lowest(length2)
basis = avg(upper, lower)
DC_UP_Band = upper[offset_bar]
DC_LW_Band = lower[offset_bar]
l = plot(DC_LW_Band, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.red)
u = plot(DC_UP_Band, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.aqua)
fill(l,u,color = color.new(color.aqua,transp = 90))
//_________________ Bears Power _________________
wmaBP_period = input(61,minval=1,title="BearsP WMA Period")
line_wma = ema(close, wmaBP_period)
BP = low - line_wma
//_________________ Balance of Power _________________
ES_BoP=input(15, title="BoP Exponential Smoothing")
BOP=(close - open) / (high - low)
SBOP = rma(BOP, ES_BoP)
//_________________ Alligator _________________
//_________________ CCI _________________
//_________________ Moving Average _________________
sma_period = input(74, minval = 1 , title = "SMA Period")
sma_shift = input(37, minval = 1 , title = "SMA Shift")
sma_primary = sma(close,sma_period)
SMA_sh = sma_primary[sma_shift]
plot(SMA_sh, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.yellow)
//_________________ Long Entry Conditions _________________//
MA_Lcnd = SMA_sh > low and SMA_sh < high
ROC_Lcnd = sroc < 0
DC_Lcnd = open < DC_LW_Band
BP_Lcnd = BP[1] < BP[0] and BP[1] < BP[2]
BOP_Lcnd = SBOP[1] < SBOP[0]
//_________________ Short Entry Conditions _________________//
MA_Scnd = SMA_sh > low and SMA_sh < high
ROC_Scnd = sroc > 0
DC_Scnd = open > DC_UP_Band
BP_Scnd = BP[1] > BP[0] and BP[1] > BP[2]
BOP_Scnd = SBOP[1] > SBOP[0]
//_________________ OPEN POSITION __________________//
strategy.entry(id = "BUY", long = true , when = MA_Lcnd and ROC_Lcnd and DC_Lcnd and BP_Lcnd and BOP_Lcnd)
strategy.entry(id = "SELL", long = false , when = MA_Scnd and ROC_Scnd and DC_Scnd and BP_Scnd and BOP_Scnd)
//_________________ CLOSE POSITION __________________//
strategy.exit(id = "CLOSE BUY", from_entry = "BUY", profit = TP , loss = SL)
strategy.exit(id = "CLOSE SELL", from_entry = "SELL" , profit = TP , loss = SL)
//_________________ TP and SL Plot __________________//
currentPL= strategy.openprofit
pos_price = strategy.position_avg_price
open_pos = strategy.position_size
TP_line = (strategy.position_size > 0) ? (pos_price + TP/100) : strategy.position_size < 0 ? (pos_price - TP/100) : 0.0
SL_line = (strategy.position_size > 0) ? (pos_price - SL/100) : strategy.position_size < 0 ? (pos_price + SL/100) : 0.0
// hline(TP_line, title = "Take Profit", color = color.green , linestyle = hline.style_dotted, editable = false)
// hline(SL_line, title = "Stop Loss", color = color.red , linestyle = hline.style_dotted, editable = false)
Tline = plot(TP_line != 0.0 ? TP_line : na , title="Take Profit", color=color.green, trackprice = true, show_last = 1)
Sline = plot(SL_line != 0.0 ? SL_line : na, title="Stop Loss", color=color.red, trackprice = true, show_last = 1)
Pline = plot(pos_price != 0.0 ? pos_price : na, title="Stop Loss", color=color.gray, trackprice = true, show_last = 1)
fill(Tline , Pline, color = color.new(color.green,transp = 90))
fill(Sline , Pline, color = color.new(color.red,transp = 90))
//_________________ Label __________________//
inMyPrice = input(title="My Price", type=input.float, defval=0)
inLabelStyle = input(title="Label Style", options=["Upper Right", "Lower Right"], defval="Lower Right")
posColor = color.new(color.green, 25)
negColor = color.new(color.red, 25)
dftColor = color.new(color.aqua, 25)
posPnL = (strategy.position_size != 0) ? (close * 100 / strategy.position_avg_price - 100) : 0.0
posDir = (strategy.position_size > 0) ? "long" : strategy.position_size < 0 ? "short" : "flat"
posCol = (posPnL > 0) ? posColor : (posPnL < 0) ? negColor : dftColor
myPnL = (inMyPrice != 0) ? (close * 100 / inMyPrice - 100) : 0.0
var label lb = na
label.delete(lb)
lb := label.new(bar_index, close,
color=posCol,
style=inLabelStyle=="Lower Right"?label.style_label_upper_left:label.style_label_lower_left,
text=
"╔═══════╗" +"\n" +
"Pos: " +posDir +"\n" +
"Pos Price: "+tostring(strategy.position_avg_price) +"\n" +
"Pos PnL: " +tostring(posPnL, "0.00") + "%" +"\n" +
"My Price: " +tostring(inMyPrice) +"\n" +
"My PnL: " +tostring(myPnL, "0.00") + "%" +"\n" +
"╚═══════╝")