Estrategia cuantitativa del índice de volatilidad de la teoría del retorno


Fecha de creación: 2024-02-05 13:54:34 Última modificación: 2024-02-05 13:54:34
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Estrategia cuantitativa del índice de volatilidad de la teoría del retorno

Descripción general

La estrategia utiliza el método de calificación de indicadores técnicos para elegir el momento de compra y venta de forma dinámica, comparándola con las medias móviles. La estrategia contiene posiciones largas y posiciones vacías en ambas direcciones, que se pueden abrir o cerrar de forma personalizada. La estrategia es más amigable con las operaciones de posesión a largo plazo de bajo riesgo.

Principio de estrategia

Esta estrategia, combinada con una serie de técnicas de calificación de indicadores técnicos, evalúa el momento del mercado en tiempo real.

  1. Calcula varias medias móviles, incluidas SMA, EMA, Hull MA y VWMA, entre otras. Se evalúa el nivel de vacío comparándolo con los precios actuales.
  2. Calcular una serie de indicadores de la oscilación, incluyendo el RSI, CCI, MACD, el índice de William% R, el índice aleatorio, etc.; juzgar las diferencias entre los indicadores de la oscilación y el estado de vacío; evaluar el nivel de vacío.
  3. La combinación de los resultados de los indicadores de los dos aspectos mencionados anteriormente en la clasificación de los indicadores técnicos da una señal de operación final. Si la señal tiene un valor absoluto superior a 0.5, se considera una señal fuerte, y 0.1-0.5 es una señal débil.
  4. De acuerdo con la señal de operación final, la estrategia puede hacer más o menos. Al mismo tiempo, se establece la lógica de stop loss y stop exit.

La ventaja de la estrategia es que el método de calificación de indicadores puede juzgar el momento del mercado de manera más completa y tiene una mayor fiabilidad en comparación con un solo indicador. Además, se puede elegir libremente la categoría de indicadores de calificación a través de parámetros personalizados para personalizar la estrategia.

Análisis de las ventajas

  1. La combinación de una gran cantidad de indicadores tecnológicos permite una puntuación más completa y confiable para determinar el momento del mercado.
  2. El uso de configuraciones dinámicas de stop loss y stop-loss ayuda a reducir el riesgo de pérdidas
  3. Componentes de calificación de indicadores personalizables, que permiten operaciones personalizadas para las estrategias
  4. Apoyo a las dos direcciones de hacer más y hacer menos, para adaptarse a un entorno de mayor mercado
  5. Puede elegir si abrir una dirección de negociación, reduciendo el número de transacciones innecesarias

Análisis de riesgos

  1. El sistema de calificación por indicadores, que sirve de base para la toma de decisiones, tiene su propia subjetividad.
  2. Algunos de los indicadores de convulsiones no son precisos para determinar los altibajos de la innovación
  3. Necesidad de una evaluación detallada de la distribución de las ponderaciones de los indicadores técnicos para optimizar la puntuación
  4. La gran cantidad de indicadores aumenta el volumen de operaciones de la estrategia, lo que puede afectar la eficiencia operativa
  5. Se debe prestar atención a las pérdidas y ganancias generales de las operaciones a largo plazo para evitar el exceso de transacciones

La principal solución para los riesgos mencionados es optimizar la ponderación de los indicadores de calificación, probar repetidamente los datos históricos y seleccionar los parámetros preferentes. Además, reducir adecuadamente el número de indicadores de calificación también puede mejorar la eficiencia operativa.

Dirección de optimización

Esta estrategia puede ser optimizada en los siguientes aspectos:

  1. Evaluar la eficacia de cada uno de los indicadores técnicos y optimizar la selección de indicadores en la puntuación
  2. Ajuste de las ponderaciones de calificación y de los límites de fuerza y debilidad de la señal para los indicadores técnicos
  3. Optimización de los parámetros del Stop Loss Stop para controlar aún más el riesgo de transacción
  4. Establecer los parámetros indicadores óptimos de acuerdo con las características de las diferentes variedades
  5. Aumentar las señales de puntuación de los indicadores de la sentencia mediante el aprendizaje automático

A través de la optimización de los parámetros, la estrategia puede adaptarse de manera específica a más variedades de mercado, lo que genera una mejor rentabilidad de los ingresos.

Resumir

Esta estrategia utiliza una combinación de técnicas de calificación de indicadores para determinar cuándo el mercado está más desactivado. La estrategia tiene ventajas como la personalización de la selección de indicadores, la parada de pérdidas dinámica y la opción de abrir la dirección de negociación. El riesgo se centra principalmente en la subjetividad de la calificación en sí misma y la ineficacia de algunos indicadores.

Código Fuente de la Estrategia 
/*backtest
start: 2024-01-05 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 3h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy(title="Ratings", shorttitle="Ratings", default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, commission_value = 0.1, overlay=true)

//Settings
useLong = input(true, title = "Long")
useShort = input(true, title = "Short")
res = input("", title="Indicator Timeframe", type=input.resolution)
ratingSignal = input(defval = "All", title = "Rating is based on", options = ["MAs", "Oscillators", "All"])
startTime = input(defval = timestamp("01 Jan 2000 00:00 +0000"), title = "Start Time", type = input.time, inline = "time1")
finalTime = input(defval = timestamp("31 Dec 2099 23:59 +0000"), title = "Final Time", type = input.time, inline = "time1")
trueTime = true

// Awesome Oscillator
AO() => 
    sma(hl2, 5) - sma(hl2, 34)
// Stochastic RSI
StochRSI() =>
    rsi1 = rsi(close, 14)
    K = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, 14), 3)
    D = sma(K, 3)
    [K, D]
// Ultimate Oscillator
tl() => close[1] < low ? close[1]: low
uo(ShortLen, MiddlLen, LongLen) =>
    Value1 = sum(tr, ShortLen)
    Value2 = sum(tr, MiddlLen)
    Value3 = sum(tr, LongLen)
    Value4 = sum(close - tl(), ShortLen)
    Value5 = sum(close - tl(), MiddlLen)
    Value6 = sum(close - tl(), LongLen)
    float UO = na
    if Value1 != 0 and Value2 != 0 and Value3 != 0
        var0 = LongLen / ShortLen
        var1 = LongLen / MiddlLen
        Value7 = (Value4 / Value1) * (var0)
        Value8 = (Value5 / Value2) * (var1)
        Value9 = (Value6 / Value3)
        UO := (Value7 + Value8 + Value9) / (var0 + var1 + 1)
    UO
// Ichimoku Cloud
donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))
ichimoku_cloud() =>
    conversionLine = donchian(9)
    baseLine = donchian(26)
    leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
    leadLine2 = donchian(52)
    [conversionLine, baseLine, leadLine1, leadLine2]
    
calcRatingMA(ma, src) => na(ma) or na(src) ? na : (ma == src ? 0 : ( ma < src ? 1 : -1 ))
calcRating(buy, sell) => buy ? 1 : ( sell ? -1 : 0 )
calcRatingAll() =>
    //============== MA =================
    SMA10 = sma(close, 10)
    SMA20 = sma(close, 20)
    SMA30 = sma(close, 30)
    SMA50 = sma(close, 50)
    SMA100 = sma(close, 100)
    SMA200 = sma(close, 200)
    
    EMA10 = ema(close, 10)
    EMA20 = ema(close, 20)
    EMA30 = ema(close, 30)
    EMA50 = ema(close, 50)
    EMA100 = ema(close, 100)
    EMA200 = ema(close, 200)
    
    HullMA9 = hma(close, 9)
    
    // Volume Weighted Moving Average (VWMA)
    VWMA = vwma(close, 20)
    
    [IC_CLine, IC_BLine, IC_Lead1, IC_Lead2] = ichimoku_cloud()
    
    // ======= Other =============
    // Relative Strength Index, RSI
    RSI = rsi(close,14)
    
    // Stochastic
    lengthStoch = 14
    smoothKStoch = 3
    smoothDStoch = 3
    kStoch = sma(stoch(close, high, low, lengthStoch), smoothKStoch)
    dStoch = sma(kStoch, smoothDStoch)
    
    // Commodity Channel Index, CCI
    CCI = cci(close, 20)
    
    // Average Directional Index
    float adxValue = na, float adxPlus = na, float adxMinus = na
    [P, M, V] = dmi(14, 14)
    adxValue := V
    adxPlus := P
    adxMinus := M
    // Awesome Oscillator
    ao = AO()
    
    // Momentum
    Mom = mom(close, 10)
    // Moving Average Convergence/Divergence, MACD
    [macdMACD, signalMACD, _] = macd(close, 12, 26, 9)
    // Stochastic RSI
    [Stoch_RSI_K, Stoch_RSI_D] = StochRSI()
    // Williams Percent Range
    WR = wpr(14)
    
    // Bull / Bear Power
    BullPower = high - ema(close, 13)
    BearPower = low - ema(close, 13)
    // Ultimate Oscillator
    UO = uo(7,14,28)
    if not na(UO)
        UO := UO * 100
    ////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
    
    PriceAvg = ema(close, 50)
    DownTrend = close < PriceAvg
    UpTrend = close > PriceAvg
    // calculate trading recommendation based on SMA/EMA
    float ratingMA = 0
    float ratingMAC = 0
    
    if not na(SMA10)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(SMA10, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    if not na(SMA20)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(SMA20, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    if not na(SMA30)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(SMA30, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    if not na(SMA50)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(SMA50, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    if not na(SMA100)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(SMA100, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    if not na(SMA200)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(SMA200, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    if not na(EMA10)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(EMA10, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    if not na(EMA20)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(EMA20, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    if not na(EMA30)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(EMA30, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    if not na(EMA50)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(EMA50, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    if not na(EMA100)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(EMA100, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    if not na(EMA200)
        ratingMA := ratingMA + calcRatingMA(EMA200, close)
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    
    if not na(HullMA9)
        ratingHullMA9 = calcRatingMA(HullMA9, close)
        ratingMA := ratingMA + ratingHullMA9
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    
    if not na(VWMA)
        ratingVWMA = calcRatingMA(VWMA, close)
        ratingMA := ratingMA + ratingVWMA
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    
    float ratingIC = na
    if not (na(IC_Lead1) or na(IC_Lead2) or na(close) or na(close[1]) or na(IC_BLine) or na(IC_CLine))
        ratingIC := calcRating(
         IC_Lead1 > IC_Lead2 and close > IC_Lead1 and close < IC_BLine and close[1] < IC_CLine and close > IC_CLine,
         IC_Lead2 > IC_Lead1 and close < IC_Lead2 and close > IC_BLine and close[1] > IC_CLine and close < IC_CLine)
    if not na(ratingIC)
        ratingMA := ratingMA + ratingIC
        ratingMAC := ratingMAC + 1
    
    ratingMA := ratingMAC > 0 ? ratingMA / ratingMAC : na
    
    float ratingOther = 0
    float ratingOtherC = 0
    
    ratingRSI = RSI
    if not(na(ratingRSI) or na(ratingRSI[1]))
        ratingOtherC := ratingOtherC + 1
        ratingOther := ratingOther + calcRating(ratingRSI < 30 and ratingRSI[1] < ratingRSI, ratingRSI > 70 and ratingRSI[1] > ratingRSI)
    
    if not(na(kStoch) or na(dStoch) or na(kStoch[1]) or na(dStoch[1]))
        ratingOtherC := ratingOtherC + 1
        ratingOther := ratingOther + calcRating(kStoch < 20 and dStoch < 20 and kStoch > dStoch and kStoch[1] < dStoch[1], kStoch > 80 and dStoch > 80 and kStoch < dStoch and kStoch[1] > dStoch[1])
    
    ratingCCI = CCI
    if not(na(ratingCCI) or na(ratingCCI[1]))
        ratingOtherC := ratingOtherC + 1
        ratingOther := ratingOther + calcRating(ratingCCI < -100 and ratingCCI > ratingCCI[1], ratingCCI > 100 and ratingCCI < ratingCCI[1])
    
    if not(na(adxValue) or na(adxPlus[1]) or na(adxMinus[1]) or na(adxPlus) or na(adxMinus))
        ratingOtherC := ratingOtherC + 1
        ratingOther := ratingOther + calcRating(adxValue > 20 and adxPlus[1] < adxMinus[1] and adxPlus > adxMinus, adxValue > 20 and adxPlus[1] > adxMinus[1] and adxPlus < adxMinus)
    
    if not(na(ao) or na(ao[1]))
        ratingOtherC := ratingOtherC + 1
        ratingOther := ratingOther + calcRating(crossover(ao,0) or (ao > 0 and ao[1] > 0 and ao > ao[1] and ao[2] > ao[1]), crossunder(ao,0) or (ao < 0 and ao[1] < 0 and ao < ao[1] and ao[2] < ao[1]))
    
    if not(na(Mom) or na(Mom[1]))
        ratingOtherC := ratingOtherC + 1
        ratingOther := ratingOther + calcRating(Mom > Mom[1], Mom < Mom[1])
    
    if not(na(macdMACD) or na(signalMACD))
        ratingOtherC := ratingOtherC + 1
        ratingOther := ratingOther + calcRating(macdMACD > signalMACD, macdMACD < signalMACD)
    
    float ratingStoch_RSI = na
    if not(na(DownTrend) or na(UpTrend) or na(Stoch_RSI_K) or na(Stoch_RSI_D) or na(Stoch_RSI_K[1]) or na(Stoch_RSI_D[1]))
        ratingStoch_RSI := calcRating(
         DownTrend and Stoch_RSI_K < 20 and Stoch_RSI_D < 20 and Stoch_RSI_K > Stoch_RSI_D and Stoch_RSI_K[1] < Stoch_RSI_D[1],
         UpTrend and Stoch_RSI_K > 80 and Stoch_RSI_D > 80 and Stoch_RSI_K < Stoch_RSI_D and Stoch_RSI_K[1] > Stoch_RSI_D[1])
    if not na(ratingStoch_RSI)
        ratingOtherC := ratingOtherC + 1
        ratingOther := ratingOther + ratingStoch_RSI
    
    float ratingWR = na
    if not(na(WR) or na(WR[1]))
        ratingWR := calcRating(WR < -80 and WR > WR[1], WR > -20 and WR < WR[1])
    if not na(ratingWR)
        ratingOtherC := ratingOtherC + 1
        ratingOther := ratingOther + ratingWR
    
    float ratingBBPower = na
    if not(na(UpTrend) or na(DownTrend) or na(BearPower) or na(BearPower[1]) or na(BullPower) or na(BullPower[1]))
        ratingBBPower := calcRating(
         UpTrend and BearPower < 0 and BearPower > BearPower[1],
         DownTrend and BullPower > 0 and BullPower < BullPower[1])
    if not na(ratingBBPower)
        ratingOtherC := ratingOtherC + 1
        ratingOther := ratingOther + ratingBBPower
    
    float ratingUO = na
    if not(na(UO))
        ratingUO := calcRating(UO > 70, UO < 30)
    if not na(ratingUO)
        ratingOtherC := ratingOtherC + 1
        ratingOther := ratingOther + ratingUO
    
    ratingOther := ratingOtherC > 0 ? ratingOther / ratingOtherC : na
    
    float ratingTotal = 0
    float ratingTotalC = 0
    if not na(ratingMA)
        ratingTotal := ratingTotal + ratingMA
        ratingTotalC := ratingTotalC + 1
    if not na(ratingOther)
        ratingTotal := ratingTotal + ratingOther
        ratingTotalC := ratingTotalC + 1
    ratingTotal := ratingTotalC > 0 ? ratingTotal / ratingTotalC : na
    
    [ratingTotal, ratingOther, ratingMA, ratingOtherC, ratingMAC]
[ratingTotal, ratingOther, ratingMA, ratingOtherC, ratingMAC]  = security(syminfo.tickerid, res, calcRatingAll())
StrongBound = 0.5
WeakBound = 0.1
getSignal(ratingTotal, ratingOther, ratingMA) =>
    float _res = ratingTotal
    if ratingSignal == "MAs"
        _res := ratingMA
    if ratingSignal == "Oscillators"
        _res := ratingOther
    _res
tradeSignal = getSignal(ratingTotal, ratingOther, ratingMA)

dynSLpoints(factor) => factor * atr(14) / syminfo.mintick

//Trading
lotLong = useLong and trueTime ? na : 0
lotShort = useShort and trueTime ? na : 0
strategy.entry("long", strategy.long, lotLong, when = tradeSignal > StrongBound)
strategy.entry("short", strategy.short, lotShort, when = tradeSignal < -StrongBound)
strategy.exit("sl/tp", loss = dynSLpoints(3), trail_points = dynSLpoints(5), trail_offset = dynSLpoints(2))

//Cancel all
if time > finalTime
    strategy.close_all()
    strategy.cancel("long")
    strategy.cancel("short")
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