Estrategia de negociación de criptomonedas de alta frecuencia que combina el Crossover TrippleMACD y el índice de fortaleza relativa

El autor:¿ Qué pasa?, Fecha: 2024-03-22 15:41:46
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Resumen general

Este artículo presenta una estrategia de comercio de criptomonedas de alta frecuencia que combina el cruce TrippleMACD con el Índice de Fuerza Relativa (RSI). La estrategia emplea tres conjuntos de indicadores MACD con diferentes parámetros y promedia sus líneas de señal, al mismo tiempo que incorpora el indicador RSI para determinar los tiempos óptimos de compra y venta. La estrategia está diseñada para el comercio automatizado en un marco de tiempo de 1 minuto, considerando solo operaciones largas. Además, la estrategia utiliza regresión lineal para identificar fases de consolidación en el mercado, evitando operaciones durante condiciones de mercado agitadas.

Principio de la estrategia

El núcleo de esta estrategia es utilizar tres conjuntos de indicadores MACD con diferentes parámetros para capturar señales de tendencia en varias escalas de tiempo. Mediando las líneas de señal de estos tres indicadores MACD, el ruido puede ser suavizado de manera efectiva, proporcionando señales comerciales más confiables. Al mismo tiempo, el indicador RSI se utiliza para confirmar la fuerza de las tendencias alcistas. La estrategia genera una señal de compra solo cuando los tres indicadores MACD muestran señales alcistas y el indicador RSI también confirma la fuerza de la tendencia alcista.

Además, la estrategia emplea regresión lineal para identificar las fases de consolidación en el mercado. Al calcular la relación de las longitudes de sombra superior e inferior a la longitud del cuerpo de las velas, se puede determinar si el mercado actual está en un estado de consolidación. Si la longitud de las sombras superior e inferior es más del doble de la longitud del cuerpo, se considera que el mercado está en una fase de consolidación, y la estrategia evitará el comercio durante este tiempo.

Análisis de ventajas

Análisis de marcos de tiempo múltiples: mediante el uso de tres conjuntos de indicadores MACD con diferentes parámetros, la estrategia puede capturar señales de tendencia en varias escalas de tiempo, mejorando la precisión y fiabilidad de las operaciones.
Aplanamiento de la señal: el promedio de las líneas de señal de los tres indicadores MACD suaviza eficazmente el ruido, evitando señales engañosas que pueden ser generadas por un solo indicador.
Confirmación de tendencias: la incorporación del indicador RSI para confirmar la fuerza de las tendencias alcistas mejora aún más la fiabilidad de las señales comerciales.
Identificación de la consolidación: el uso de la regresión lineal para identificar las fases de consolidación en el mercado permite a la estrategia evitar la negociación durante condiciones de mercado agitadas, reduciendo el riesgo de la estrategia.
Comercio automatizado: La estrategia está diseñada para el comercio automatizado en un plazo de 1 minuto, lo que permite respuestas rápidas a los cambios del mercado y una ejecución eficiente de las operaciones.

Análisis de riesgos

Optimización de parámetros: La estrategia involucra múltiples parámetros, como los períodos de línea rápida y lenta de los tres indicadores MACD y el período del indicador RSI. La selección de estos parámetros tiene un impacto significativo en el rendimiento de la estrategia. Si los parámetros no se optimizan correctamente, el rendimiento de la estrategia puede disminuir.
Riesgo de sobreajuste: la estrategia puede tener un buen rendimiento en datos históricos específicos, pero puede no adaptarse a los cambios del mercado en la aplicación real, lo que conduce al fracaso de la estrategia.
Eventos de cisne negro: la estrategia se basa principalmente en indicadores técnicos y puede no responder adecuadamente a eventos fundamentales significativos, lo que podría conducir a un mal rendimiento en condiciones extremas de mercado.

Dirección de optimización

Ajuste dinámico de parámetros: ajuste dinámico de los parámetros de la estrategia, como los períodos de línea rápida y lenta de los indicadores MACD y el período del indicador RSI, basados en cambios en las condiciones del mercado para adaptarse a diferentes entornos de mercado.
Incorporar indicadores adicionales: Además de los indicadores MACD y RSI existentes, considere incorporar otros indicadores técnicos, como bandas de Bollinger y promedios móviles, para mejorar aún más la precisión y fiabilidad de las señales de negociación.
Optimización de la gestión del riesgo: Implementar medidas de gestión del riesgo más completas en la estrategia, como la gestión dinámica de pérdidas y de posiciones, para reducir el riesgo general de la estrategia.
Optimización del aprendizaje automático: Utilice algoritmos de aprendizaje automático, como redes neuronales y máquinas vectoriales de soporte, para optimizar los parámetros y las reglas de negociación de la estrategia, mejorando la adaptabilidad y la robustez de la estrategia.

Conclusión

Este artículo presenta una estrategia de comercio de criptomonedas de alta frecuencia que combina el cruce TrippleMACD con el indicador RSI. La estrategia emplea tres conjuntos de indicadores MACD con diferentes parámetros y el indicador RSI para generar señales comerciales confiables mientras utiliza la regresión lineal para identificar fases de consolidación en el mercado, evitando operaciones durante condiciones de mercado agitadas. Las ventajas de la estrategia se encuentran en el análisis de múltiples marcos de tiempo, suavización de señales, confirmación de tendencias, identificación de tendencias de consolidación y comercio automatizado. Sin embargo, también enfrenta riesgos comerciales como optimización de parámetros, sobreajuste y eventos de cisne negro.

/*backtest
start: 2024-02-01 00:00:00
end: 2024-02-29 23:59:59
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//indicator("Triplle",shorttitle="Triplle MACD", overlay=true, scale = scale.none)
//indicator("Triplle","TrippleMACD",true)
strategy(title="TrippleMACD", shorttitle="TrippleMACD + RSI strategy", format=format.price, precision=4, overlay=true)

// RSI 
ma(source, length, type) =>
    switch type
        "SMA" => ta.sma(source, length)
        "Bollinger Bands" => ta.sma(source, length)
        "EMA" => ta.ema(source, length)
        "SMMA (RMA)" => ta.rma(source, length)
        "WMA" => ta.wma(source, length)
        "VWMA" => ta.vwma(source, length)

rsiLengthInput = input.int(14, minval=1, title="RSI Length", group="RSI Settings")
rsiSourceInput = input.source(close, "Source", group="RSI Settings")
maTypeInput = input.string("SMA", title="MA Type", options=["SMA", "Bollinger Bands", "EMA", "SMMA (RMA)", "WMA", "VWMA"], group="MA Settings")
maLengthInput = input.int(14, title="MA Length", group="MA Settings")
bbMultInput = input.float(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="BB StdDev", group="MA Settings")
showDivergence = input.bool(false, title="Show Divergence", group="RSI Settings")

up = ta.rma(math.max(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
down = ta.rma(-math.min(ta.change(rsiSourceInput), 0), rsiLengthInput)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
rsiMA = ma(rsi, maLengthInput, maTypeInput)
isBB = maTypeInput == "Bollinger Bands"

//rsiPlot = plot(rsi, "RSI", color=#7E57C2)
//plot(rsiMA, "RSI-based MA", color=color.yellow)
//rsiUpperBand = hline(70, "RSI Upper Band", color=#787B86)
//midline = hline(50, "RSI Middle Band", color=color.new(#787B86, 50))
//rsiLowerBand = hline(30, "RSI Lower Band", color=#787B86)
//fill(rsiUpperBand, rsiLowerBand, color=color.rgb(126, 87, 194, 90), title="RSI Background Fill")
bbUpperBand = plot(isBB ? rsiMA + ta.stdev(rsi, maLengthInput) * bbMultInput : na, title = "Upper Bollinger Band", color=color.green)
bbLowerBand = plot(isBB ? rsiMA - ta.stdev(rsi, maLengthInput) * bbMultInput : na, title = "Lower Bollinger Band", color=color.green)
//fill(bbUpperBand, bbLowerBand, color= isBB ? color.new(color.green, 90) : na, title="Bollinger Bands Background Fill")

//midLinePlot = plot(50, color = na, editable = false, display = display.none)
//fill(rsiPlot, midLinePlot, 100, 70, top_color = color.new(color.green, 0), bottom_color = color.new(color.green, 100),  title = "Overbought Gradient Fill")
//fill(rsiPlot, midLinePlot, 30,  0,  top_color = color.new(color.red, 100), bottom_color = color.new(color.red, 0),      title = "Oversold Gradient Fill")

// Divergence
lookbackRight = 5
lookbackLeft = 5
rangeUpper = 60
rangeLower = 5
bearColor = color.red
bullColor = color.green
textColor = color.white
noneColor = color.new(color.white, 100)

plFound = na(ta.pivotlow(rsi, lookbackLeft, lookbackRight)) ? false : true
phFound = na(ta.pivothigh(rsi, lookbackLeft, lookbackRight)) ? false : true
_inRange(cond) =>
	bars = ta.barssince(cond == true)
	rangeLower <= bars and bars <= rangeUpper

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bullish
// rsi: Higher Low

rsiHL = rsi[lookbackRight] > ta.valuewhen(plFound, rsi[lookbackRight], 1) and _inRange(plFound[1])

// Price: Lower Low

priceLL = low[lookbackRight] < ta.valuewhen(plFound, low[lookbackRight], 1)
bullCondAlert = priceLL and rsiHL and plFound
bullCond = showDivergence and bullCondAlert

// plot(
//      plFound ? rsi[lookbackRight] : na,
//      offset=-lookbackRight,
//      title="Regular Bullish",
//      linewidth=2,
//      color=(bullCond ? bullColor : noneColor)
//      )

// plotshape(
// 	 bullCond ? rsi[lookbackRight] : na,
// 	 offset=-lookbackRight,
// 	 title="Regular Bullish Label",
// 	 text=" Bull ",
// 	 style=shape.labelup,
// 	 location=location.absolute,
// 	 color=bullColor,
// 	 textcolor=textColor
// 	 )

//------------------------------------------------------------------------------
// Regular Bearish
// rsi: Lower High

rsiLH = rsi[lookbackRight] < ta.valuewhen(phFound, rsi[lookbackRight], 1) and _inRange(phFound[1])

// Price: Higher High

priceHH = high[lookbackRight] > ta.valuewhen(phFound, high[lookbackRight], 1)

bearCondAlert = priceHH and rsiLH and phFound
bearCond = showDivergence and bearCondAlert

// plot(
// 	 phFound ? rsi[lookbackRight] : na,
// 	 offset=-lookbackRight,
// 	 title="Regular Bearish",
// 	 linewidth=2,
// 	 color=(bearCond ? bearColor : noneColor)
// 	 )

// plotshape(
// 	 bearCond ? rsi[lookbackRight] : na,
// 	 offset=-lookbackRight,
// 	 title="Regular Bearish Label",
// 	 text=" Bear ",
// 	 style=shape.labeldown,
// 	 location=location.absolute,
// 	 color=bearColor,
// 	 textcolor=textColor
// 	 )
// END RSI

// Getting inputs
stopLuse          = input(1.040)
fast_length = input(title = "Fast Length", defval = 5)
slow_length = input(title = "Slow Length", defval = 8)
fast_length2 = input(title = "Fast Length2", defval = 13)
slow_length2 = input(title = "Slow Length2", defval = 21)
fast_length3 = input(title = "Fast Length3", defval = 34)
slow_length3 = input(title = "Slow Length3", defval = 144)
fast_length4 = input(title = "Fast Length3", defval = 68)
slow_length4 = input(title = "Slow Length3", defval = 288)
src = input(title = "Source", defval = close)
signal_length2 = input.int(title="Signal Smoothing", minval = 1, maxval = 200, defval = 11)
signal_length = input.int(title = "Signal Smoothing",  minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input.string(title = "Oscillator MA Type",  defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title = "Signal Line MA Type", defval = "EMA", options = ["SMA", "EMA"])
// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)

fast_ma2 = sma_source == "SMA2" ? ta.sma(src, fast_length2) : ta.ema(src, fast_length2)
slow_ma2 = sma_source == "SMA2" ? ta.sma(src, slow_length2) : ta.ema(src, slow_length2)

fast_ma3 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, fast_length3) : ta.ema(src, fast_length3)
slow_ma3 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, slow_length3) : ta.ema(src, slow_length3)

fast_ma4 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, fast_length3) : ta.ema(src, fast_length3)
slow_ma4 = sma_source == "SMA3" ? ta.sma(src, slow_length3) : ta.ema(src, slow_length3)

macd = fast_ma - slow_ma
macd2 = fast_ma2 - slow_ma2
macd3 = fast_ma3 - slow_ma3
macd4 = fast_ma4 - slow_ma4

signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
signal2 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd2, signal_length) : ta.ema(macd2, signal_length)
signal3 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd3, signal_length) : ta.ema(macd3, signal_length)
signal4 = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd4, signal_length) : ta.ema(macd4, signal_length)
//hist = (macd + macd2 + macd3)/1 - (signal + signal2 + signal3)/1
hist = (macd + macd2 + macd3 + macd4)/4 - (signal + signal2 + signal3 + signal4)/4
signal5 = (signal + signal2 + signal3)/3

sma_signal2 = input.bool(title="Simple MA (Signal Line)", defval=true)

lin_reg = input.bool(title="Lin Reg", defval=true)
linreg_length = input.int(title="Linear Regression Length", minval = 1, maxval = 200, defval = 11)

bopen = lin_reg ? ta.linreg(open, linreg_length, 0) : open
bhigh = lin_reg ? ta.linreg(high, linreg_length, 0) : high
blow = lin_reg ? ta.linreg(low, linreg_length, 0) : low
bclose = lin_reg ? ta.linreg(close, linreg_length, 0) : close

shadow = (bhigh - bclose) + (bopen - blow)
body = bclose - bopen
perc = (shadow/body)
cond2 = perc >=2 and bclose+bclose[1]/2 > bopen+bopen[1]/2

r = bopen < bclose

//signal5 = sma_signal2 ? ta.sma(bclose, signal_length) : ta.ema(bclose, signal_length)
plotcandle(r ? bopen : na, r ? bhigh : na, r ? blow: na, r ? bclose : na, title="LinReg Candles", color= color.green, wickcolor=color.green, bordercolor=color.green, editable= true)
plotcandle(r ? na : bopen, r ? na : bhigh, r ? na : blow, r ? na : bclose, title="LinReg Candles", color=color.red, wickcolor=color.red, bordercolor=color.red, editable= true)
//alertcondition(hist[1] >= 0 and hist < 0, title = 'Rising to falling', message = 'The MACD histogram switched from a rising to falling state')
//alertcondition(hist[1] <= 0 and hist > 0, title = 'Falling to rising', message = 'The MACD histogram switched from a falling to rising state')

green = hist >= 0 ? (hist[1] < hist ? "G" : "GL") : (hist[1] < hist ? "RL" : "R")
Buy = green == "G" and green[1] != "G" and green[1] != "GL" and bopen < bclose and rsi < 55.0 //and not cond2
//StopBuy = (green == "R" or green == "RL" or green == "RL") and bopen > bclose and bopen[1] < bclose[1]
StopBuy = bopen > bclose and bopen[1] < bclose[1] and (green == "G" or green == "GL" or green == "R") and bopen[2] < bclose[2] and bopen[3] < bclose[3]
hists = close[3] < close[2] and close[2] < close[1]
//Buy = green == "RL" and hist[0] > -0.07 and hist[0] < 0.00 and rsi < 55.0 and hists
//StopBuy = green == "GL" or green == "R"
alertcondition(Buy, "Long","Покупка в лонг")
alertcondition(StopBuy, "StopLong","Закрытие сделки")

//hline(0, "Zero Line", color = color.new(#787B86, 50))
plot(hist + (close - (close * 0.03)), title = "Histogram", style = plot.style_line, color = (hist >= 0 ? (hist[1] < hist ? #26A69A : #B2DFDB) : (hist[1] < hist ? #FFCDD2 : #FF5252)))
plotshape(Buy ? low : na, 'Buy', shape.labelup, location.belowbar , color=color.new(#0abe40, 50), size=size.small, offset=0)
plotshape(StopBuy ? low : na, 'Buy', shape.cross, location.abovebar , color=color.new(#be0a0a, 50), size=size.small, offset=0)
plot(macd4  + (close - (close * 0.01)),   title = "MACD",   color = #2962FF)
plot(signal5 + (close - (close * 0.01)), title = "Signal", color = #FF6D00)

plotchar(cond2 , char='↓', color = color.rgb(0, 230, 119), text = "-")

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

// if (startShortTrade)
//     strategy.entry("short", strategy.short)

profitTarget = strategy.position_avg_price * stopLuse
strategy.exit("Take Profit", "long", limit=profitTarget)
// strategy.exit("Take Profit", "short", limit=profitTarget)

Más.