Estrategia cuantitativa del MACD de la supertrend

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2023-12-26 11:13:24
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Resumen general

Esta estrategia combina las señales potenciales de inversión de tendencia del indicador Supertrend y el indicador MACD, junto con las señales de sobrecompra / sobreventa del indicador RSI, para formar un sistema relativamente estable y eficiente para señales de entrada y salida.

Estrategia lógica

La lógica central de esta estrategia radica en el uso combinado del indicador Supertrend y el indicador MACD como criterios para las señales de entrada.

En la parte de Supertrend, la estrategia adopta el cambio de dirección del indicador de Supertrend como la señal de reversión potencial. Cuando la dirección de Supertrend gira de arriba a abajo, se genera una señal de compra. Cuando la dirección gira de abajo a arriba, se genera una señal de venta.

En la parte del MACD, la estrategia utiliza la pendiente y el cruce de la línea cero del indicador MACD en un marco de tiempo más bajo (diario) para identificar oportunidades de reversión potenciales. Cuando el valor absoluto de la pendiente del MACD es grande (por encima del umbral) y la pendiente mantiene la tendencia al alza, se genera una señal. Si la línea MACD cruza la línea cero, se genera una señal auxiliar.

Para las señales de entrada, la estrategia requiere que la señal Supertrend y la señal MACD estén en la misma dirección antes de enviar órdenes de negociación.

Además, para las señales de salida, la estrategia también adopta las señales de sobrecompra / sobreventa del indicador RSI. Cuando el RSI supera los 80, se genera una señal de venta. Cuando el RSI cae por debajo de 20, se genera una señal de compra. Estos ayudan a determinar el momento de reversión.

Análisis de ventajas

La mayor ventaja de esta estrategia es la diversidad de señales de indicadores, que pueden complementarse y hacer que la señal general sea más estable y fiable.

Las señales de reversión de súper tendencia pueden capturar tendencias relativamente fuertes a corto plazo; la pendiente MACD puede juzgar la fuerza de la tendencia a mediano y largo plazo para evitar ser engañado por falsas reversiones; el RSI puede proporcionar el mejor momento de entrada y salida en el mercado de rango al indicar niveles de sobrecompra / sobreventa.

Además, el diseño del marco de tiempo también es razonable. Supertrend utiliza el marco de tiempo por hora mientras que el MACD utiliza el marco de tiempo diario. Esto asegura tanto la frecuencia de negociación como la estabilidad en el juicio de la tendencia.

Análisis de riesgos

El principal riesgo de esta estrategia es la alta probabilidad de confundir las señales entre diferentes indicadores. Por ejemplo, Supertrend puede dar una inversión falsa mientras que la señal MACD no se sincroniza. Esto podría conducir a pérdidas innecesarias.

Además, el RSI para determinar el momento de salida también puede ser demasiado temprano o demasiado tarde, impidiendo el período máximo de retención.

Por último, el umbral de pendiente MACD de gran tamaño también puede perder oportunidades de reversión más débiles.

Direcciones de optimización

Esta estrategia puede optimizarse aún más en los siguientes aspectos:

Introduzca el mecanismo de stop loss cuando la pérdida exceda cierto porcentaje.
Añadir un umbral dinámico para la determinación de la pendiente del MACD. Incrementar el umbral de pendiente cuando la volatilidad del mercado es alta y bajar el umbral cuando el mercado es estable.
Se requiere una devolución significativa después de que el RSI exceda 80 antes de considerar la posición de cierre.
Prueba MACD con volumen y ver si mejora la fiabilidad de la señal
Intentar ajuste automático de parámetros para encontrar la configuración óptima

Conclusión

La Supertrend MACD Quantitative Strategy combina señales de múltiples indicadores para proporcionar señales de entrada y salida. Sus ventajas se encuentran en señales estables y una tasa de ganancia relativamente alta. Se pueden lograr mejoras adicionales a través de la optimización de parámetros. Los riesgos y las direcciones de optimización se centran principalmente en los problemas de sobreajuste de parámetros.

/*backtest
start: 2022-12-19 00:00:00
end: 2023-12-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5

strategy("SuperTrend.MACD Strategy", overlay=false, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100, initial_capital=100000, pyramiding=5, process_orders_on_close=true)

// ---------------- Utility Functions ----------------
getArrayValue(float[] arr, int ago) =>
    if ago >= 0
        array.get(arr, ago >= array.size(arr) ? na: array.size(arr) + -1 * ago -1)
    else
        na

filterNA(float[] a, s, int y) =>
    int x = 0
    if not na(s[0])
        array.push(a, s[0])
        if array.size(a) > y
            array.shift(a)
    a

pine_rsi(float[] x, int y) =>
    x0 = getArrayValue(x, 0)
    x1 = getArrayValue(x, 1)

    u = math.max(x0 - x1, 0) // upward ta.change
    d = math.max(x1 - x0, 0) // downward ta.change
    rs = ta.rma(u, y) / ta.rma(d, y)
    res = 100 - 100 / (1 + rs)
    res

turnAround(float[] arr) =>
    int isTurnAround = 0
    
    now = getArrayValue(arr, 0)
    p1 = getArrayValue(arr, 1)
    p2 = getArrayValue(arr, 2)

    if p1 > now and p1 > p2
        isTurnAround := -1
    else if p1 < now and p1 < p2
        isTurnAround := 1

intergerizeSignal(i) =>
    i>0 ? 1 : i<0 ? -1 : 0

linreg(float[] y, int n, int offset=0) => 
    float slope = na
    float intercept = na

    int endcursor = offset + n - 1

    if array.size(y) > endcursor
        float sumX = 0
        float sumX2 = 0
        float sumY = 0
        float sumY2 = 0
        float sumXY = 0

        for i=offset to endcursor
            yv = array.get(y, i)
            sumY += yv
            sumY2 += math.pow(yv, 2)
            sumX += i
            sumX2 += math.pow(i, 2)
            sumXY += i*yv

        // Pearson correlation coefficient
        r = (n * sumXY - sumX * sumY) / math.sqrt((n * sumY2 - math.pow(sumY, 2)) * (n * sumX2 - math.pow(sumX, 2)))

        // Coefficient of determination
        r2 = math.pow(r, 2)

        meanX = sumX / n
        meanY = sumY / n

        slope := (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumX2 - math.pow(sumX, 2))
        intercept := meanY - slope * meanX

    [slope, intercept]

isStartOfDay() => dayofweek != dayofweek[1]

// ---------------- Variables ----------------

varip float st_signal = 0
varip float macd_signal = 0
varip float macd_close_signal = 0
varip float histo_signal = 0

var int openSignal = 0
var int closeSignal = 0

// -------------------------------- Supertrend Signal (Open) --------------------------------

// ST calculation
atrPeriod = input(10, "Supertrend ATR Length")
factor = input.float(2.0, "Supertrend Factor", step = 0.01)

[_, direction] = ta.supertrend(factor, atrPeriod)

st_direction_change = ta.change(direction)
if st_direction_change < 0
    st_signal := 4
if st_direction_change > 0
    st_signal := -4

// -------------------------------- MACD Signal (Open + Close) --------------------------------

// MACD Calculation
fastLength = input(12, title="MACD Fast Length")
slowLength = input(26, title="MACD Slow Length")
signalLength = input(9, title="MACD Signal Length")
macdSlowTimeframe = input.timeframe("D", "MACD Timeframe")
macdSlopeLookbackOpen = input(7, title="MACD Slope Lookback - Open")
macdSlopeLookbackClose = input(3, title="MACD Slope Lookback - Close")

dailyClose = request.security(syminfo.tickerid, macdSlowTimeframe, close, barmerge.gaps_on)
[macdLine, signalLine, _] = ta.macd(dailyClose, fastLength, slowLength, signalLength)

// MACD Slope calculation

varip macdHistory = array.new<float>(0)
varip macdSlowSlopeArr = array.new<float>(0)
varip float macdSlowSlope = na
varip float macdCloseSlope = na

if not na(macdLine[0])
    array.push(macdHistory, macdLine[0])
    if array.size(macdHistory) > macdSlopeLookbackOpen
        array.shift(macdHistory)
    [s1, _] = linreg(macdHistory, macdSlopeLookbackOpen)
    macdSlowSlope := s1

    array.push(macdSlowSlopeArr, macdSlowSlope)
    if array.size(macdSlowSlopeArr) > macdSlopeLookbackClose
        array.shift(macdSlowSlopeArr)
    [s2, _] = linreg(macdSlowSlopeArr, macdSlopeLookbackClose)
    macdCloseSlope := s2

// MACD Signal Calculation
// > open signal
threshold_macdSlowSlope = input.float(0.75, "MACD Slope Open Threshold", step = 0.05)

macdSlowSlopeOverThreshold = math.abs(macdSlowSlope) >= threshold_macdSlowSlope
macdSlowSlopeTrend = macdSlowSlope - getArrayValue(macdSlowSlopeArr, 1)
macdSlowSlopeTrendConfirm = macdSlowSlope*macdSlowSlopeTrend >0

if (macdSlowSlopeOverThreshold and macdSlowSlopeTrendConfirm)
    macd_signal := 3*macdSlowSlope/math.abs(macdSlowSlope)
else
    macd_signal := 0

// > close signal
int macdCloseSignal = 0
macdCloseSignal := intergerizeSignal(macdCloseSlope)

// Histogram signal Calculation
histSlow = macdLine - signalLine

if (ta.crossover(histSlow, 0))
	histo_signal := 2
if (ta.crossunder(histSlow, 0))
	histo_signal := -2

// -------------------------------- RSI Signal (Close) --------------------------------
int rsiCloseSignal = 0
varip float rsiSlow = na

rsiPeriod = input(14, title="RSI Period")

varip dailyCloseRSIFilter = array.new_float()

// rewrite pine_rsi to remove NaN value from series at calculation
dailyCloseRSIFilter := filterNA(dailyCloseRSIFilter, dailyClose, rsiPeriod)

if not na(dailyClose[0])
    rsiSlow := pine_rsi(dailyCloseRSIFilter, rsiPeriod)

if rsiSlow > 80
    rsiCloseSignal := -1
else if rsiSlow < 20
    rsiCloseSignal := 1
else
    rsiCloseSignal := 0

// -------------------------------- Overall Signal --------------------------------

// Close signal
closeSignals = array.from(macdCloseSignal, rsiCloseSignal)
closeSignal := array.includes(closeSignals, 1) ? 1 : array.includes(closeSignals, -1) ? -1 : 0
closeSignal := closeSignal * 5

// Open signal
if (macd_signal * st_signal > 0) and (macd_signal * macd_close_signal >= 0)
    openSignal := intergerizeSignal(st_signal)
    openSignal := openSignal * 6
else
    openSignal := 0

// -------------------------------- Order --------------------------------
// if strategy.position_size == 0
if openSignal * closeSignal >=0
    if openSignal > 0
        strategy.entry("Long Entry", strategy.long)
    else if openSignal < 0
        strategy.entry("Short Entry", strategy.short)

if strategy.position_size != 0
    if closeSignal < 0
        strategy.close("Long Entry")
    if closeSignal > 0
        strategy.close("Short Entry")


// -------------------------------- Plot --------------------------------

plot(closeSignal, title="Close Signal", color=color.red, linewidth = 1, style=plot.style_area)
plot(openSignal, title="Open Signal", color=color.green, linewidth = 1, style=plot.style_area)
plot(st_signal, title="ST Signal", color=color.black, linewidth = 1, style=plot.style_circles)
plot(macd_signal, title="MACD Signal", color=color.blue, linewidth = 1, style=plot.style_circles)
// plot(macdSlowSlope, title="macd slow slope", color=color.purple, linewidth = 1, style=plot.style_line)
// plot(macdCloseSlope, title="macd slow slope", color=color.lime, linewidth = 1, style=plot.style_line)

hline(0, "Zero Line", color=color.gray)

Más.