Estrategia de trading cuantitativo basada en el indicador CT TTM


Fecha de creación: 2023-11-15 16:06:37 Última modificación: 2023-11-15 16:06:37
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Estrategia de trading cuantitativo basada en el indicador CT TTM

Descripción general

La estrategia utiliza el indicador CT TTM para identificar la tendencia de los precios y el seguimiento de los puntos de parada para controlar el riesgo. La estrategia se llama la estrategia de seguimiento de la tendencia basada en el indicador CT TTM.

Principio de estrategia

La estrategia utiliza el indicador CT TTM para determinar la tendencia de los precios. En concreto, la estrategia define las siguientes variables:

  • e1 - Precio medio de la banda media
  • osc - Oscilador obtenido calculando la diferencia entre el precio de cierre de e1 y el precio de cierre de e1 y haciendo una regresión lineal
  • diff - Diferencia entre el cinturón de Brin y el canal de Kettner
  • osc_color - Especifica los diferentes colores de los osc
  • mid_color - especifica el color de las diferencias

Si el osc pasa por el eje 0 en la parte superior, se muestra en verde, lo que significa que tiene más cabeza; si el osc pasa por el eje 0 en la parte inferior, se muestra en rojo, lo que significa que tiene cabeza vacía.

Cuando el osc es positivo, se hace más; cuando el osc es negativo, se hace vacío.

La estrategia utiliza el oscilador osc para determinar la dirección de la tendencia y el dif para determinar la fuerza de la diferencia. Cuando el oscilador osc pasa por el eje 0 , considere que el movimiento es de abajo hacia arriba y hace más; cuando el osc pasa por el eje 0 , considere que el movimiento es de arriba hacia abajo y hace vacío.

Análisis de las ventajas estratégicas

La estrategia tiene las siguientes ventajas:

  1. El uso de CT TTM para determinar tendencias es más preciso. El indicador CT TTM tiene en cuenta las medias móviles, las bandas de Brin y los canales de Kentner, lo que permite identificar de manera efectiva las tendencias de precios.

  2. La aplicación de un oscilador para juzgar los nodos específicos del espacio libre puede evitar la emisión de señales erróneas en zonas no tendencia. El oscilador puede filtrar eficazmente el impacto de las pequeñas oscilaciones de precios en las señales de negociación.

  3. El uso de seguimiento de la parada para controlar el riesgo, puede limitar eficazmente cada pérdida. La estrategia para establecer la parada en el momento oportuno después de la entrada, puede bloquear los beneficios y evitar al máximo la expansión de las pérdidas.

  4. La estrategia tiene menos parámetros y es fácil de optimizar. La estrategia depende de un solo parámetro de longitud, lo que facilita la prueba rápida para encontrar la combinación óptima de parámetros.

  5. La función de cartografía es perfecta, se puede ver claramente la señal. La estrategia utiliza diferentes colores para distinguir la señal de polvo y la intensidad, y muestra intuitivamente los resultados de la tendencia.

Análisis de riesgos estratégicos

La estrategia también tiene los siguientes riesgos:

  1. El indicador CT TTM puede emitir señales erróneas en ciertas condiciones de mercado, lo que puede conducir a pérdidas comerciales. Cuando los precios fluctúan fuertemente, el indicador puede emitir señales de exceso de espacio erróneas.

  2. Cuando el oscilador se desvía, puede producirse una señal de negociación errónea. Cuando el precio se ha invertido pero el oscilador no se ha convertido, se produce una señal errónea.

  3. El seguimiento de la parada de pérdidas demasiado radical puede causar pérdidas innecesarias. Cuando el punto de parada se establece demasiado cerca, las fluctuaciones normales pueden desencadenar la parada de seguimiento y forzarse a salir del campo.

  4. La estrategia solo se aplica a variedades con una fuerte tendencia y no es adecuada para la liquidación del mercado. La estrategia se basa en el comercio de tendencias y no es efectiva en el mercado de liquidación de la agitación.

  5. La optimización excesiva puede conducir a la congruencia de la curva. Al optimizar los parámetros, se debe tener cuidado para evitar la congruencia de la curva de retroalimentación causada por la optimización excesiva.

Dirección de optimización de la estrategia

La estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:

  1. Combinar varios indicadores para mejorar la precisión de la señal. Se pueden agregar otros indicadores como MACD, KDJ y otros para optimizar la señal de entrada.

  2. Se añade un módulo de optimización del modo de parada para que la parada sea más inteligente. Se pueden probar los parámetros para adaptarse a la forma de parada de seguimiento de la parada, la parada de la parada de la parada, etc.

  3. Optimizar las estrategias de administración de fondos, probar las cuotas fijas, los métodos de administración de fondos como la fórmula de Kelly. Después de la optimización, se puede aumentar la eficiencia del uso de fondos con la condición de garantizar el riesgo individual.

  4. Optimización de parámetros para variedades específicas, para mejorar la adaptabilidad de la estrategia. Ajuste de parámetros según las características de las diferentes variedades comerciales, para mejorar la adaptabilidad de la estrategia a una variedad específica.

  5. Aumentar los algoritmos de aprendizaje automático para lograr el aprendizaje adaptativo de la estrategia. Usar RNN, LSTM y otras estrategias para mejorar la capacidad de adaptación de la estrategia.

Resumir

Esta estrategia utiliza el indicador CT TTM para determinar la dirección de la tendencia, con el valor blanco del oscilante como señal de entrada, para rastrear el riesgo de gestión de pérdidas. La estrategia tiene la ventaja de tener un alto índice de precisión, la optimización de los parámetros es fácil, pero también existe el riesgo de fallas en los indicadores, pérdidas demasiado radicales. En el futuro, la estrategia puede mejorarse mediante combinaciones de indicadores múltiples, optimización de pérdidas y optimización de gestión de fondos.

Código Fuente de la Estrategia
/*backtest
start: 2023-10-15 00:00:00
end: 2023-11-14 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("CT TTM Squeeze") 
length = input(title="Length",  defval=20, minval=0) 
bband(length, mult) =>
	sma(close, length) + mult * stdev(close, length)
keltner(length, mult) =>
	ema(close, length) + mult * ema(tr, length)
	
	
// Variables
e1 = (highest(high, length) + lowest(low, length)) / 2 + sma(close, length)
osc = linreg(close - e1 / 2, length, 0)
diff = bband(length, 2) - keltner(length, 1)
osc_color = osc[1] < osc[0] ? osc[0] >= 0 ? #00ffff : #cc00cc : osc[0] >= 0 ? #009b9b : #ff9bff
mid_color = diff >= 0 ? green : red

// Strategy

long = osc > 0
short = osc < 0

if long
    strategy.entry("Long", strategy.long)

if short
    strategy.entry("Short", strategy.short) 


plot(osc, color=osc_color, style=histogram, linewidth=2)
plot(0, color=mid_color, style=circles, linewidth=3)