Combinación de estrategia de volumen y reversión cuantitativa
ChaoZhang
Descripción general
Esta estrategia es una combinación de dos estrategias de trading cuantitativo, con el objetivo de generar una señal de trading más precisa y confiable. La primera estrategia se basa en la inversión de precios, y la segunda en el análisis de volumen de transacción. La combinación de señales puede aumentar efectivamente la probabilidad de ganar.
Principio de estrategia
La estrategia tiene dos partes:
- La estrategia de la inversión
Utilice el indicador STO para determinar la señal de reversión. Haga más cuando el precio de cierre de dos días sube y la línea lenta de STO es inferior a 50; Haga vacío cuando el precio de cierre de dos días baja y la línea rápida de STO es superior a 50.
- Estrategias para el volumen de ventas
Calcular la relación entre el precio y el volumen de transacciones en un determinado período, determinar la dirección de la pluralidad de espacios y realizar un tratamiento de suavizado uniforme.
Las dos estrategias son: hacer más con más y hacer menos con menos.
La combinación de señales mejora la calidad de la señal, y cualquiera de estas estrategias disminuye considerablemente la probabilidad de falsas señales.
Ventajas estratégicas
- Combinación de dos estrategias independientes para mejorar la precisión de la señal
- Las estrategias de reversión capturan las oportunidades de cambio, las estrategias de volumen de ventas determinan el futuro
- Dos tipos diferentes de estrategias se verifican entre sí para reducir las señales falsas
- La combinación es sencilla, directa y fácil de implementar
- Parámetros para cada parte de la estrategia que se pueden optimizar de forma independiente
Riesgo estratégico
- Las estrategias de reversión son fácilmente engañables y requieren un mecanismo de salida estricto
- El análisis de la entrega podría retrasarse
- Basado únicamente en indicadores cuantitativos, acompañado de análisis técnicos
- Una serie de datos más larga trained1 para calcular la línea media
- Los parámetros de las diferentes variedades no son necesariamente generales y deben optimizarse individualmente.
Los siguientes pasos pueden ayudar a reducir el riesgo:
- Optimización de los parámetros STO para mejorar la capacidad de reconocimiento inverso
- Combinado con otros indicadores, se confirmó un avance en el volumen de negocios
- Optimización del parámetro de ciclo promedio
- Juzgado por la forma de la técnica gráfica
- Parámetros de prueba por variedad
Dirección de optimización
La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:
- Los mejores parámetros para probar el indicador STO
Ajuste los parámetros de K-valor, D-valor y otros para encontrar la combinación óptima
- Verificación de la brecha de tráfico
Adición de criterios auxiliares para indicadores como el MACD y el BOLL
- Optimización del parámetro de ciclo promedio
Prueba de diferentes parámetros de ciclo para obtener un juicio más estable
- Introducción de las formas gráficas basadas en señales combinadas
Por ejemplo, volver a entrar en juego cuando ocurre una desformación.
- Combinación de parámetros de prueba según la variedad
Los parámetros de las diferentes variedades no son necesariamente los mismos y se deben probar por separado.
Resumir
Esta estrategia puede mejorar la calidad y la precisión de la señal mediante la combinación de dos tipos diferentes de estrategias de inversión y transacción, que se verifican entre sí. Pero también se debe prestar atención a la optimización de parámetros, indicadores técnicos auxiliares, etc. para mejorar la eficacia de la estrategia.
/*backtest
start: 2023-09-13 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 21/10/2020
// 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
// This is another version of FVE indicator that we have posted earlier
// in this forum.
// This version has an important enhancement to the previous one that`s
// especially useful with intraday minute charts.
// Due to the volatility had not been taken into account to avoid the extra
// complication in the formula, the previous formula has some drawbacks:
// The main drawback is that the constant cutoff coefficient will overestimate
// price changes in minute charts and underestimate corresponding changes in
// weekly or monthly charts.
// And now the indicator uses adaptive cutoff coefficient which will adjust to
// all time frames automatically.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
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
FVI(Samples,Perma,Cintra,Cinter) =>
pos = 0
xhl2 = hl2
xhlc3 = hlc3
xClose = close
xIntra = log(high) - log(low)
xInter = log(xhlc3) - log(xhlc3[1])
xStDevIntra = stdev(sma(xIntra, Samples) , Samples)
xStDevInter = stdev(sma(xInter, Samples) , Samples)
xVolume = volume
TP = xhlc3
TP1 = xhlc3[1]
Intra = xIntra
Vintra = xStDevIntra
Inter = xInter
Vinter = xStDevInter
CutOff = Cintra * Vintra + Cinter * Vinter
MF = xClose - xhl2 + TP - TP1
FveFactor = iff(MF > CutOff * xClose, 1,
iff(MF < -1 * CutOff * xClose, -1, 0))
xVolumePlusMinus = xVolume * FveFactor
Fvesum = sum(xVolumePlusMinus, Samples)
VolSum = sum(xVolume, Samples)
xFVE = (Fvesum / VolSum) * 100
xEMAFVE = ema(xFVE, Perma)
pos :=iff(xFVE > xEMAFVE, 1,
iff(xFVE < xEMAFVE, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Volatility Finite Volume Elements", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
Samples = input(22, minval=1)
Perma = input(40, minval=1)
Cintra = input(0.1)
Cinter = input(0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posFVI = FVI(Samples,Perma,Cintra,Cinter)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posFVI == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posFVI == -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 )