Estrategia de negociación inteligente de inversión cuantitativa en el fondo

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-08 10:45:49
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Resumen general

Esta estrategia es una estrategia de inversión cuantitativa inteligente diseñada para las criptomonedas. Utiliza tecnología de marcos de tiempo múltiples e indicador RSI adaptativo para identificar posibles fondos a corto plazo del mercado, y entra para la inversión cerca del fondo para lograr rendimientos excesivos.

Principio de la estrategia

En primer lugar, la estrategia emplea el cambio en el precio y el volumen de negociación para calcular el indicador RSI adaptativo, juzgando los posibles fondos del mercado a corto plazo. Luego, combinado con la tecnología de marcos de tiempo múltiples, confirma las señales de fondo en un marco de tiempo más grande. Las señales de compra se generan cuando la línea RSI adaptativa cruza por encima del nivel 0.

Específicamente, el indicador de RSI adaptativo se calcula de la siguiente manera: primero se calcula el cambio en el precio de cada candelabro, luego se calcula el volumen de negociación de ese candelabro. Se multiplican los dos para obtener un impulso cuantificado para ese candelabro. Se aplica el cálculo de RSI en un impulso cuantificado y se toma el promedio de N períodos para obtener el indicador final de RSI adaptativo. Este indicador puede identificar claramente los fondos del mercado.

Además de eso, esta estrategia incorpora tecnología de marcos de tiempo múltiples para juzgar las señales en un marco de tiempo más alto, evitando la interferencia del ruido del mercado a corto plazo.

Análisis de ventajas

La mayor ventaja de esta estrategia radica en la identificación precisa de los fondos del mercado a corto plazo mediante el indicador RSI adaptativo, que proporciona señales eficaces para la negociación de reversión de fondo.

En comparación con los indicadores RSI tradicionales, el indicador RSI adaptativo introduce un impulso cuantificado en su cálculo, lo que lo hace más sensible al mercado de criptomonedas que cambia rápidamente y, por lo tanto, puede identificar los fondos antes y con más precisión, proporcionando una ventaja para el comercio de inversión de fondos.

Además, esta estrategia combina las ventajas tanto de seguir tendencias como de invertir el trading. En condiciones de mercado inciertas, puede beneficiarse del trading inverso. En un mercado alcista claro, también puede seguir la tendencia.

Análisis de riesgos

El principal riesgo de esta estrategia es que la precisión de la identificación del fondo no puede estar garantizada al 100%. Puede haber enormes fluctuaciones irracionales en el mercado a corto plazo. Si el fondo se extiende más hacia abajo, se enfrentarían grandes riesgos de stop loss.

Además, pueden producirse divergencias entre diferentes plazos, lo que puede dar lugar a pérdidas comerciales si las señales de plazos más largos se retrasan.

Para controlar los riesgos, esta estrategia adopta mecanismos de stop loss relativamente conservadores y obtiene ganancias en lotes, optimizando progresivamente los rendimientos.

Direcciones de optimización

Esta estrategia puede optimizarse en los siguientes aspectos:

Optimizar los parámetros del RSI adaptativo para mejorar la precisión en el juicio de la parte inferior del mercado.
Añadir otros indicadores de confirmación para evitar señales falsas, como la combinación con indicadores de volumen, etc.
Optimizar el mecanismo de stop loss para permitir un rango de stop loss más amplio, garantizando al mismo tiempo una buena relación riesgo-beneficio, con el fin de obtener más beneficios de tendencia.
Optimizar la selección de los plazos para garantizar la fiabilidad de la señal a una escala mayor.
Pruebe esta estrategia en diferentes productos de criptomonedas y seleccione los de mejor rendimiento.

Resumen de las actividades

Esta estrategia inteligente de inversión cuantitativa de la parte inferior identifica los fondos potenciales a corto plazo mediante el uso del indicador RSI adaptativo y la tecnología de marcos de tiempo múltiples. Su naturaleza inversa permite obtener ganancias excesivas en condiciones de mercado inciertas, al tiempo que también es capaz de seguir tendencias claras. Con optimizaciones continuas, esta estrategia tiene el potencial de generar señales comerciales más confiables y lograr ganancias constantes a largo plazo.

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start: 2023-11-07 00:00:00
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period: 4h
basePeriod: 15m
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*/

// © theCrypster 2020

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strategy(title = "Low Scanner strategy crypto", overlay = false, pyramiding=1,initial_capital = 1000, default_qty_type= strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, calc_on_order_fills=false, slippage=0,commission_type=strategy.commission.percent,commission_value=0.075)
strat_dir_input = input(title="Strategy Direction", defval="long", options=["long", "short", "all"])
strat_dir_value = strat_dir_input == "long" ? strategy.direction.long : strat_dir_input == "short" ? strategy.direction.short : strategy.direction.all
strategy.risk.allow_entry_in(strat_dir_value)
leng=1
p1=close[1]
min=input(10)
len55 = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   min / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
tf3 = input("60", type=input.resolution)
ti = change( time(tf3) ) != 0
T_c = fixnan( ti ? close : na )

vrsi = rsi(cum(change(T_c) * volume), leng)
pp=wma(vrsi,len55)

d=(vrsi[1]-pp[1])
min1 =input(1)
len100 = timeframe.isintraday and timeframe.multiplier >= 1 ? 
   min1 / timeframe.multiplier * 7 : 
   timeframe.isintraday and timeframe.multiplier < 60 ? 
   60 / timeframe.multiplier * 24 * 7 : 7
x=ema(d,len100)
//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange
plot(zx,color=col,linewidth=1)
//

tf10 = input("60", title = "Timeframe", type = input.resolution, options = ["1", "5", "15", "30", "60","120", "240","360","720", "D", "W"])

length = input(24, title = "Period", type = input.integer)
shift = input(1, title = "Shift", type = input.integer)

hma(_src, _length)=>
    wma((2 * wma(_src, _length / 2)) - wma(_src, _length), round(sqrt(_length)))
    
hma3(_src, _length)=>
    p = length/2
    wma(wma(close,p/3)*3 - wma(close,p/2) - wma(close,p),p)


a = security(syminfo.tickerid, tf10, hma(close, length))
b =security(syminfo.tickerid, tf10, hma3(close[1], length)[shift])
//plot(a,color=color.gray)
//plot(b,color=color.yellow)
close_price = close[0]
len = input(25)

linear_reg = linreg(close_price, len, 0)


//plot(linear_reg, color=color.blue, title="LR", linewidth=3)

buy=crossover(linear_reg, b) 
sell=crossunder(linear_reg, b) 
//
l = crossover(zx,0) or buy
        
if l 
    strategy.entry("buy", strategy.long)

per(pcnt) =>
    strategy.position_size != 0 ? round(pcnt / 100 * strategy.position_avg_price / syminfo.mintick) : float(na)
stoploss=input(title=" stop loss", defval=10, minval=0.01)
los = per(stoploss)
q1=input(title=" qty_percent1", defval=25, minval=1)
q2=input(title=" qty_percent2", defval=25, minval=1)
q3=input(title=" qty_percent3", defval=25, minval=1)
tp1=input(title=" Take profit1", defval=1, minval=0.01)
tp2=input(title=" Take profit2", defval=2, minval=0.01)
tp3=input(title=" Take profit3", defval=3, minval=0.01)
tp4=input(title=" Take profit4", defval=5, minval=0.01)
strategy.exit("x1", qty_percent = q1, profit = per(tp1), loss = los)
strategy.exit("x2", qty_percent = q2, profit = per(tp2), loss = los)
strategy.exit("x3", qty_percent = q3, profit = per(tp3), loss = los)
strategy.exit("x4", profit = per(tp4), loss = los)

Más.