Stratégie de négociation quantitative de Bitcoin basée sur plusieurs délais

Auteur:ChaoZhang est là., Date: 2023-12-01 13:50:02 Je vous en prie.
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Résumé

Cette stratégie identifie les bandes de prix du Bitcoin en combinant des indicateurs quantitatifs sur différentes périodes et en effectuant des transactions de suivi des tendances.

La logique de la stratégie

L'indicateur RSI calculé sur la base de la période quotidienne est pondéré sur la base du volume des transactions afin de filtrer les fausses ruptures.
L'indicateur quotidien RSI est aplani par une EMA pour construire un indicateur quantitatif de bande.
Le délai de 5 minutes utilise une combinaison d'indicateurs de régression linéaire et d'HMA pour générer des signaux de négociation.
En combinant l'indicateur quantitatif des bandes et les signaux de négociation sur des périodes différentes, la stratégie identifie les bandes de prix à moyen et à long terme.

Analyse des avantages

L'indicateur RSI pondéré par volume peut identifier efficacement les vraies bandes et filtrer les fausses ruptures.
L'indicateur HMA est plus sensible aux variations de prix et peut capturer les tours en temps opportun.
La combinaison de plusieurs délais permet une identification plus précise des bandes à moyen et long terme.
La négociation sur la période de 5 minutes permet une fréquence d'opération plus élevée.
En tant que stratégie de suivi de bande, elle ne nécessite pas de choix précis des points et peut durer plus longtemps.

Analyse des risques

Les indicateurs quantitatifs peuvent générer de faux signaux, l'analyse fondamentale est recommandée.
Les bandes peuvent voir des retours à mi-chemin, des mécanismes de stop-loss devraient être en place.
Les retards de signal peuvent entraîner une absence des meilleurs points d'entrée.
Les bandes rentables nécessitent des périodes de détention plus longues, ce qui exige une tolérance à la pression des capitaux.

Directions d'optimisation

Évaluation de l'efficacité des indicateurs RSI avec différents paramètres.
Essayez d'introduire d'autres indicateurs de bande auxiliaire.
Optimiser les paramètres de longueur des indicateurs HMA.
Ajoutez des stratégies de stop loss et de profit.
Ajustez le cycle de rétention pour les échanges de bandes.

Conclusion

Cette stratégie capture efficacement les tendances à moyen et long terme du Bitcoin en couplant les délais et le suivi des bandes.

/*backtest
start: 2023-10-31 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4

strategy(title='Pyramiding BTC 5 min', overlay=true, pyramiding=5, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=20, commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.075)
//the pyramide based on this script  https://www.tradingview.com/script/7NNJ0sXB-Pyramiding-Entries-On-Early-Trends-by-Coinrule/
//
fastLength = input(250, title="Fast filter length ", minval=1)
slowLength = input(500,title="Slow filter length",  minval=1)
source=close
v1=ema(source,fastLength)
v2=ema(source,slowLength)
//
//Backtest dates
fromMonth = input(defval=1, title="From Month")
fromDay = input(defval=10, title="From Day")
fromYear = input(defval=2020, title="From Year")
thruMonth = input(defval=1, title="Thru Month")
thruDay = input(defval=1, title="Thru Day")
thruYear = input(defval=2112, title="Thru Year")

showDate = input(defval=true, title="Show Date Range")

start = timestamp(fromYear, fromMonth, fromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish = timestamp(thruYear, thruMonth, thruDay, 23, 59)  // backtest finish window
window() =>  // create function "within window of time"
    time >= start and time <= finish ? true : false


leng=1
p1=close[1]

len55 = 10
//taken from https://www.tradingview.com/script/Ql1FjjfX-security-free-MTF-example-JD/
HTF = input("1D", type=input.resolution)
ti = change( time(HTF) ) != 0
T_c = fixnan( ti ? close : na )

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

d=(vrsi[1]-pp[1])
len100 = 10
x=ema(d,len100)
//
zx=x/-1
col=zx > 0? color.lime : color.orange

//

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

length = input(50, 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)

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)


filter=input(true)

buy=crossover(linear_reg, b)

longsignal = (v1 > v2 or filter == false ) and buy and window()

//set take profit

ProfitTarget_Percent = input(3)
Profit_Ticks = close * (ProfitTarget_Percent / 100) / syminfo.mintick

//set take profit

LossTarget_Percent = input(10)
Loss_Ticks = close * (LossTarget_Percent / 100) / syminfo.mintick


//Order Placing

strategy.entry("Entry 1", strategy.long, when=strategy.opentrades == 0 and longsignal)

strategy.entry("Entry 2", strategy.long, when=strategy.opentrades == 1 and longsignal)

strategy.entry("Entry 3", strategy.long, when=strategy.opentrades == 2 and longsignal)

strategy.entry("Entry 4", strategy.long, when=strategy.opentrades == 3 and longsignal)

strategy.entry("Entry 5", strategy.long, when=strategy.opentrades == 4 and longsignal)





if strategy.position_size > 0
    strategy.exit(id="Exit 1", from_entry="Entry 1", profit=Profit_Ticks, loss=Loss_Ticks)
    strategy.exit(id="Exit 2", from_entry="Entry 2", profit=Profit_Ticks, loss=Loss_Ticks)
    strategy.exit(id="Exit 3", from_entry="Entry 3", profit=Profit_Ticks, loss=Loss_Ticks)
    strategy.exit(id="Exit 4", from_entry="Entry 4", profit=Profit_Ticks, loss=Loss_Ticks)
    strategy.exit(id="Exit 5", from_entry="Entry 5", profit=Profit_Ticks, loss=Loss_Ticks)

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