Stratégie d'indicateur technique des bandes de Bollinger basée sur la décomposition des séries chronologiques et la pondération du volume


Date de création: 2023-11-24 11:29:40 Dernière modification: 2023-11-24 11:29:40
Copier: 0 Nombre de clics: 698
1
Suivre
1617
Abonnés

Stratégie d’indicateur technique des bandes de Bollinger basée sur la décomposition des séries chronologiques et la pondération du volume

Aperçu

Cette stratégie combine une analyse de séquence temporelle, des prix moyens pondérés en volume de transactions, des bandes de Bryn et des quatre indicateurs techniques delta (OBV-PVT) pour permettre une évaluation multidimensionnelle de la tendance des prix, des surachats et des survente.

Principe de stratégie

  1. L’utilisation de la décomposition de la séquence temporelle pour supprimer le bruit et la périodicité dans les prix, permettant de juger les tendances avec plus de précision;
  2. Le prix de vente est calculé sur la base de la ligne de tendance, avec pondération de la transaction.
  3. Calculer la largeur de la bande de Bryn pourcentage de la clôture du cours sur l’indicateur BB%B pour juger de la sur-achat et de la survente;
  4. Calculer la largeur en pourcentage de la bande de Bryn sur la variante delta de l’OBV-PVT comme critère de jugement de l’écart de prix;
  5. Les signaux de négociation sont générés par la croisée de plusieurs points de l’indicateur de la quantité et de la quantité et par le dépassement et le retrait de l’indicateur de la ceinture de Brin.

Analyse des avantages

  1. La stratégie est robuste, combinée à des jugements multiples sur les prix, les volumes et les caractéristiques statistiques.
  2. La combinaison de BB%B et Delta (OBV-PVT) permet de mieux évaluer les sur-achats et les sur-vente à court terme;
  3. Les signaux de croisement des prix et des quantités ont filtré une partie du bruit des points de négociation.

Analyse des risques

  1. Les paramètres sont trop complexes et difficiles à régler.
  2. Les tremblements de terre à court terme peuvent augmenter les pertes.
  3. Les écarts de prix ne peuvent pas filtrer complètement les signaux trompeurs.

Il est possible d’optimiser les stratégies en ajustant la périodicité de la moyenne, l’amplitude de la bande de Brin et le ratio de risque/perte, afin de réduire la fréquence des transactions et d’augmenter le ratio de perte d’une seule transaction.

Résumer

Cette stratégie utilise une combinaison de plusieurs outils d’analyse, tels que la décomposition de la séquence temporelle, l’indicateur des bandes de Brin et l’indicateur OBV, pour identifier efficacement les principales tendances du marché grâce à une combinaison organique de relations quantitatives, de caractéristiques statistiques et de jugements de tendances. Il existe également un certain risque, qui doit être ajusté par des paramètres pour atteindre l’état optimal.

Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2023-10-24 00:00:00
end: 2023-11-23 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
//// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © oakwhiz and tathal

//@version=4
strategy("BBPBΔ(OBV-PVT)BB", default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100)

startDate = input(title="Start Date", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=31)
startMonth = input(title="Start Month", type=input.integer,
     defval=1, minval=1, maxval=12)
startYear = input(title="Start Year", type=input.integer,
     defval=2010, minval=1800, maxval=2100)

endDate = input(title="End Date", type=input.integer,
     defval=31, minval=1, maxval=31)
endMonth = input(title="End Month", type=input.integer,
     defval=12, minval=1, maxval=12)
endYear = input(title="End Year", type=input.integer,
     defval=2021, minval=1800, maxval=2100)

// Normalize Function
normalize(_src, _min, _max) =>
    // Normalizes series with unknown min/max using historical min/max.
    // _src      : series to rescale.
    // _min, _min: min/max values of rescaled series.
    var _historicMin =  10e10
    var _historicMax = -10e10
    _historicMin := min(nz(_src, _historicMin), _historicMin)
    _historicMax := max(nz(_src, _historicMax), _historicMax)
    _min + (_max - _min) * (_src - _historicMin) / max(_historicMax - _historicMin, 10e-10)
    

// STEP 2:
// Look if the close time of the current bar
// falls inside the date range
inDateRange = true
     
     
// Stop loss & Take Profit Section     
sl_inp = input(2.0, title='Stop Loss %')/100
tp_inp = input(4.0, title='Take Profit %')/100
 
stop_level = strategy.position_avg_price * (1 - sl_inp)
take_level = strategy.position_avg_price * (1 + tp_inp)

icreturn = false
innercandle = if (high < high[1]) and (low > low[1])
    icreturn := true

src = close

float change_src = change(src)
float i_obv = cum(change_src > 0 ? volume : change_src < 0 ? -volume : 0*volume)
float i_pvt = pvt

float result = change(i_obv - i_pvt)

float nresult = ema(normalize(result, -1, 1), 20)



length = input(20, minval=1)
mult = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis = ema(nresult, length)
dev = mult * stdev(nresult, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
bbr = (nresult - lower)/(upper - lower)



////////////////INPUTS///////////////////
lambda = input(defval = 1000, type = input.float, title = "Smoothing Factor (Lambda)", minval = 1)
leng = input(defval = 100, type = input.integer, title = "Filter Length", minval = 1)
srcc = close

///////////Construct Arrays///////////////
a = array.new_float(leng, 0.0) 
b = array.new_float(leng, 0.0)
c = array.new_float(leng, 0.0)
d = array.new_float(leng, 0.0)
e = array.new_float(leng, 0.0)
f = array.new_float(leng, 0.0)

/////////Initialize the Values///////////
//for more details visit:
//          https://asmquantmacro.com/2015/06/25/hodrick-prescott-filter-in-excel/

ll1 = leng-1
ll2 = leng-2

for i = 0 to ll1
    array.set(a,i, lambda*(-4))
    array.set(b,i, src[i])
    array.set(c,i, lambda*(-4))
    array.set(d,i, lambda*6 + 1)
    array.set(e,i, lambda)
    array.set(f,i, lambda)

array.set(d, 0,  lambda + 1.0)
array.set(d, ll1, lambda + 1.0)
array.set(d, 1,  lambda * 5.0 + 1.0)
array.set(d, ll2, lambda * 5.0 + 1.0)

array.set(c, 0 , lambda * (-2.0))
array.set(c, ll2, lambda * (-2.0))

array.set(a, 0 , lambda * (-2.0))
array.set(a, ll2, lambda * (-2.0))

//////////////Solve the optimization issue/////////////////////
float r = array.get(a, 0)
float s = array.get(a, 1)
float t = array.get(e, 0)
float xmult = 0.0

for i = 1 to ll2
    xmult := r / array.get(d, i-1) 
    array.set(d, i, array.get(d, i) - xmult * array.get(c, i-1))
    array.set(c, i, array.get(c, i) - xmult * array.get(f, i-1))
    array.set(b, i, array.get(b, i) - xmult * array.get(b, i-1))

    xmult := t / array.get(d, i-1)
    r     := s - xmult*array.get(c, i-1)
    array.set(d, i+1, array.get(d, i+1) - xmult * array.get(f, i-1))
    array.set(b, i+1, array.get(b, i+1) - xmult * array.get(b, i-1))
    
    s     := array.get(a, i+1)
    t     := array.get(e, i)

xmult := r / array.get(d, ll2)
array.set(d, ll1, array.get(d, ll1) - xmult * array.get(c, ll2))

x = array.new_float(leng, 0) 
array.set(x, ll1, (array.get(b, ll1) - xmult * array.get(b, ll2)) / array.get(d, ll1))
array.set(x, ll2, (array.get(b, ll2) - array.get(c, ll2) * array.get(x, ll1)) / array.get(d, ll2))

for j = 0 to leng-3
    i = leng-3 - j
    array.set(x, i, (array.get(b,i) - array.get(f,i)*array.get(x,i+2) - array.get(c,i)*array.get(x,i+1)) / array.get(d, i))



//////////////Construct the output///////////////////
o5 = array.get(x,0)

////////////////////Plottingd///////////////////////



TimeFrame = input('1', type=input.resolution)
start = security(syminfo.tickerid, TimeFrame, time)

//------------------------------------------------
newSession = iff(change(start), 1, 0)
//------------------------------------------------
vwapsum = 0.0
vwapsum := iff(newSession, o5*volume, vwapsum[1]+o5*volume)
volumesum = 0.0
volumesum := iff(newSession, volume, volumesum[1]+volume)
v2sum = 0.0
v2sum := iff(newSession, volume*o5*o5, v2sum[1]+volume*o5*o5)
myvwap = vwapsum/volumesum
dev2 = sqrt(max(v2sum/volumesum - myvwap*myvwap, 0))
Coloring=close>myvwap?color.green:color.red
av=myvwap
showBcol = input(false, type=input.bool, title="Show barcolors")
showPrevVWAP = input(false, type=input.bool, title="Show previous VWAP close")
prevwap = 0.0
prevwap := iff(newSession, myvwap[1], prevwap[1])
nprevwap= normalize(prevwap, 0, 1)

l1= input(20, minval=1)
src2 = close
mult1 = input(2.0, minval=0.001, maxval=50, title="StdDev")
basis1 = sma(src2, l1)
dev1 = mult1 * stdev(src2, l1)
upper1 = basis1 + dev1
lower1 = basis1 - dev1
bbr1 = (src - lower1)/(upper1 - lower1)

az = plot(bbr, "Δ(OBV-PVT)", color.rgb(0,153,0,0), style=plot.style_columns)
bz = plot(bbr1, "BB%B", color.rgb(0,125,125,50), style=plot.style_columns)
fill(az, bz, color=color.white)



deltabbr = bbr1 - bbr
oneline = hline(1)
twoline = hline(1.2)
zline = hline(0)
xx = input(.3)
yy = input(.7)
zz = input(-1)
xxx = hline(xx)
yyy = hline(yy)
zzz = hline(zz)
fill(oneline, twoline, color=color.red, title="Sell Zone")
fill(yyy, oneline, color=color.orange, title="Slightly Overbought")
fill(yyy, zline, color=color.white, title="DO NOTHING ZONE")
fill(zzz, zline, color=color.green, title="GO LONG ZONE")

l20 = crossover(deltabbr, 0)
l30 = crossunder(deltabbr, 0)
l40 = crossover(o5, 0)
l50 = crossunder(o5, 0)


z1 = bbr1 >= 1
z2 = bbr1 < 1 and bbr1 >= .7
z3 = bbr1 < .7 and bbr1 >= .3
z4 = bbr1 < .3 and bbr1 >= 0
z5 = bbr1 < 0
a1 = bbr >= 1
a2 = bbr < 1 and bbr >= .7

a4 = bbr < .3 and bbr >= 0
a5 = bbr < 0
b4 = deltabbr < .3 and deltabbr >= 0
b5 = deltabbr < 0
c4 = o5 < .3 and o5 >= 0
c5 = o5 < 0
b1 = deltabbr >= 1
b2 = deltabbr < 1 and o5 >= .7
c1 = o5 >= 1
c2 = o5 < 1 and o5 >= .7

///

n = input(16,"Period")
H = highest(hl2,n)
L = lowest(hl2,n)
hi = H[1]
lo = L[1]
up = high>hi
dn = low<lo
lowerbbh = lowest(10)[1]
bbh = (low == open ?  open < lowerbbh ? open < close ? close > ((high[1] - low[1]) / 2) + low[1] :na  : na : na)




plot(normalize(av,-1,1), linewidth=2, title="Trendline", color=color.yellow)


long5 = close < av and av[0] > av[1]
sell5 = close > av

cancel = false
if open >= high[1]
    cancel = true


long = (long5 or z5 or a5) and (icreturn or bbh or up)
sell = ((z1 or a1) or (l40 and l20)) and (icreturn or dn) and (c1 or b1)
short = ((z1 or z2 or a1 or sell5) and (l40 or l20)) and icreturn
buy= (z5 or z4 or a5 or long5) and (icreturn or dn)


plotshape(long and not sell ? -0.5 : na, title="Long", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.green, transp=0)
plotshape(short and not sell? 1 : na, title="Short", location=location.absolute, style=shape.circle, size=size.tiny, color=color.red, transp=0)




if (inDateRange)
    strategy.entry("long", true, when = long )

if (inDateRange) and (strategy.position_size > 0)
    strategy.close_all(when = sell or cancel)
    

if (inDateRange)
    strategy.entry("short", false, when = short )

if (inDateRange) and (strategy.position_size < 0)
    strategy.close_all(when = buy)