Stratégie de trading quantitative multifactorielle
ChaoZhang
Aperçu
Cette stratégie est une stratégie de trading quantitatif multi-facteur qui combine plusieurs indicateurs techniques tels que RSI, MACD, OBV, CCI, CMF, MFI et VWMACD pour automatiser la négociation quantitative des actions. La stratégie est appelée stratégie de sélection quantitative de l’indice de volatilité.
Principe de stratégie
La logique centrale de la stratégie est de juger de la forme de plusieurs indicateurs techniques et d’effectuer une opération de vente lorsque plusieurs indicateurs émettent simultanément un signal d’achat.
Plus précisément, le RSI, le MACD, l’OBV, le CCI, le CMF, le MFI et le VWMACD dans la stratégie détectent s’ils présentent une tendance à la baisse mais que la valeur de l’indicateur lui-même n’est pas en baisse. Si cela se produit, cela peut indiquer un renversement imminent de la hausse.
En outre, la stratégie introduit une logique de jugement d’anomalies de volumes de transactions. Lorsque le prix fluctue mais que le volume de transactions n’est pas considérablement augmenté, il est probable qu’il s’agisse d’une fausse rupture, ce qui émet également un signal d’achat.
Dans l’ensemble, la stratégie améliore la précision de la prise de décision en observant les signaux de retournement de plusieurs indicateurs techniques et en combinant des jugements anormaux de la quantité de transactions, ce qui est la clé du succès de la stratégie de trading quantifié.
Avantages stratégiques
Cette stratégie présente les avantages suivants:
Le modèle multifacteur, combinant les signaux de 7 indicateurs techniques couramment utilisés, améliore la précision des décisions de négociation.
L’introduction d’un signal de retour en circulation permettra d’éviter les fausses percées et de filtrer les signaux inefficaces.
Il est important d’utiliser le jugement de la tendance baissière pour saisir à l’avance le moment où les actions peuvent se retourner vers le haut.
L’automatisation des transactions, qui ne nécessite aucune intervention humaine, réduit considérablement les coûts d’exploitation.
La logique de la stratégie est claire, simple et facile à comprendre, modifier et optimiser.
Risque stratégique
Cette stratégie comporte aussi des risques:
La combinaison de plusieurs facteurs peut générer des signaux de transaction conflictuels. Il est nécessaire de tester et d’ajuster les paramètres de chaque facteur pour trouver la configuration optimale.
Les opérations de revers comportent un certain risque, et il est possible qu’elles soient reversées une fois de plus. Des points de perte peuvent être définis pour contrôler le risque.
L’indicateur VOLUME peut être moins efficace pour certaines actions à faible liquidité, ce qui peut réduire la pondération VOLUME ou l’exclusion de cette partie des actions.
Les résultats de la simulation sont bons en temps réel, mais les performances en temps réel peuvent être médiocres. Il faut accumuler plus de données en temps réel pour les tests.
Orientation de l’optimisation de la stratégie
Cette stratégie peut être optimisée dans les domaines suivants:
Augmenter ou diminuer certains indicateurs techniques pour trouver le modèle multifacteur le mieux configuré.
Pour les différents types d’actions, définissez des paramètres ou des poids différents, ce qui rend la stratégie plus ciblée.
Il est possible de définir des stop-loss dynamiques, de déplacer des stop-loss pour bloquer les bénéfices et de contrôler les risques.
Choisissez des actions dans un secteur spécifique, en combinant des informations sur le secteur, les concepts, etc.
L’intégration d’algorithmes d’apprentissage automatique pour optimiser automatiquement les paramètres de la stratégie.
Résumer
Cette stratégie est une stratégie de trading quantitative avec un grand potentiel. Elle combine plusieurs signaux d’indicateurs techniques, avec des jugements inverses basés sur la quantité. Elle permet de détecter efficacement les occasions de retournement des actions et d’automatiser les transactions.
/*backtest
start: 2023-01-18 00:00:00
end: 2024-01-24 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
// This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © mkose81
//@version=5
strategy("MK future stopsuz 40 alım (Sadece Long)", overlay=true, max_bars_back=4000,use_bar_magnifier= true,pyramiding=40)
// RSI Hesaplama
rsi = ta.rsi(close, 14)
float botRSI = na
botRSI := ta.pivotlow(5, 5)
botcRSI = 0
botcRSI := botRSI ? 5 : nz(botcRSI[1]) + 1
newbotRSI = ta.pivotlow(5, 0)
emptylRSI = true
if not na(newbotRSI) and newbotRSI < low[botcRSI]
diffRSI = (newbotRSI - low[botcRSI]) / botcRSI
llineRSI = newbotRSI - diffRSI
for x = 1 to botcRSI - 1 by 1
if close[x] < llineRSI
emptylRSI := false
break
llineRSI -= diffRSI
emptylRSI
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - RSI
alRSI = 0
if emptylRSI and not na(newbotRSI)
if rsi[botcRSI] < rsi
alRSI := 1
// MACD Hesaplama
[macd, signal, _] = ta.macd(close, 21, 55, 8)
float botMACD = na
botMACD := ta.pivotlow(5, 5)
botcMACD = 0
botcMACD := botMACD ? 5 : nz(botcMACD[1]) + 1
newbotMACD = ta.pivotlow(5, 0)
emptylMACD = true
if not na(newbotMACD) and newbotMACD < low[botcMACD]
diffMACD = (newbotMACD - low[botcMACD]) / botcMACD
llineMACD = newbotMACD - diffMACD
for x = 1 to botcMACD - 1 by 1
if close[x] < llineMACD
emptylMACD := false
break
llineMACD -= diffMACD
emptylMACD
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - MACD
alMACD = 0
if emptylMACD and not na(newbotMACD)
if macd[botcMACD] < macd
alMACD := 1
// OBV Hesaplama ve Uyumsuzluk Tespiti
obv = ta.cum(ta.change(close) > 0 ? volume : ta.change(close) < 0 ? -volume : 0)
float botOBV = na
botOBV := ta.pivotlow(5, 5)
botcOBV = 0
botcOBV := botOBV ? 5 : nz(botcOBV[1]) + 1
newbotOBV = ta.pivotlow(5, 0)
emptylOBV = true
if not na(newbotOBV) and newbotOBV < obv[botcOBV]
diffOBV = (newbotOBV - obv[botcOBV]) / botcOBV
llineOBV = newbotOBV - diffOBV
for x = 1 to botcOBV - 1 by 1
if obv[x] < llineOBV
emptylOBV := false
break
llineOBV -= diffOBV
emptylOBV
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - OBV
alOBV = 0
if emptylOBV and not na(newbotOBV)
if obv[botcOBV] < obv
alOBV := 1
// CCI Hesaplama ve Uyumsuzluk Tespiti
cci = ta.cci(close, 20)
float botCCI = na
botCCI := ta.pivotlow(5, 5)
botcCCI = 0
botcCCI := botCCI ? 5 : nz(botcCCI[1]) + 1
newbotCCI = ta.pivotlow(5, 0)
emptylCCI = true
if not na(newbotCCI) and newbotCCI < cci[botcCCI]
diffCCI = (newbotCCI - cci[botcCCI]) / botcCCI
llineCCI = newbotCCI - diffCCI
for x = 1 to botcCCI - 1 by 1
if cci[x] < llineCCI
emptylCCI := false
break
llineCCI -= diffCCI
emptylCCI
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - CCI
alCCI = 0
if emptylCCI and not na(newbotCCI)
if cci[botcCCI] < cci
alCCI := 1
// CMF Hesaplama
length = 20
mfm = ((close - low) - (high - close)) / (high - low)
mfv = mfm * volume
cmf = ta.sma(mfv, length) / ta.sma(volume, length)
float botCMF = na
botCMF := ta.pivotlow(5, 5)
botcCMF = 0
botcCMF := botCMF ? 5 : nz(botcCMF[1]) + 1
newbotCMF = ta.pivotlow(5, 0)
emptylCMF = true
if not na(newbotCMF) and newbotCMF < cmf[botcCMF]
diffCMF = (newbotCMF - cmf[botcCMF]) / botcCMF
llineCMF = newbotCMF - diffCMF
for x = 1 to botcCMF - 1 by 1
if cmf[x] < llineCMF
emptylCMF := false
break
llineCMF -= diffCMF
emptylCMF
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - CMF
alCMF = 0
if emptylCMF and not na(newbotCMF)
if cmf[botcCMF] < cmf
alCMF := 1
// MFI Hesaplama
lengthMFI = 14
mfi = ta.mfi(close, lengthMFI)
float botMFI = na
botMFI := ta.pivotlow(mfi, 5, 5)
botcMFI = 0
botcMFI := botMFI ? 5 : nz(botcMFI[1]) + 1
newbotMFI = ta.pivotlow(mfi, 5, 0)
emptylMFI = true
if not na(newbotMFI) and newbotMFI < mfi[botcMFI]
diffMFI = (newbotMFI - mfi[botcMFI]) / botcMFI
llineMFI = newbotMFI - diffMFI
for x = 1 to botcMFI - 1 by 1
if mfi[x] < llineMFI
emptylMFI := false
break
llineMFI -= diffMFI
emptylMFI
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - MFI
alMFI = 0
if emptylMFI and not na(newbotMFI)
if mfi[botcMFI] < mfi
alMFI := 1
// VWMACD Hesaplama
fastLength = 12
slowLength = 26
signalSmoothing = 9
vwmacd = ta.ema(close, fastLength) - ta.ema(close, slowLength)
signalLine = ta.ema(vwmacd, signalSmoothing)
histogram = vwmacd - signalLine
// VWMACD Uyumsuzluk Tespiti
float botVWMACD = na
botVWMACD := ta.pivotlow(histogram, 5, 5)
botcVWMACD = 0
botcVWMACD := botVWMACD ? 5 : nz(botcVWMACD[1]) + 1
newbotVWMACD = ta.pivotlow(histogram, 5, 0)
emptylVWMACD = true
if not na(newbotVWMACD) and newbotVWMACD < histogram[botcVWMACD]
diffVWMACD = (newbotVWMACD - histogram[botcVWMACD]) / botcVWMACD
llineVWMACD = newbotVWMACD - diffVWMACD
for x = 1 to botcVWMACD - 1 by 1
if histogram[x] < llineVWMACD
emptylVWMACD := false
break
llineVWMACD -= diffVWMACD
emptylVWMACD
// Pozitif Uyumsuzluk Alım Sinyali - VWMACD
alVWMACD = 0
if emptylVWMACD and not na(newbotVWMACD)
if histogram[botcVWMACD] < histogram
alVWMACD := 1
//Dipci indikator
lengthd= 130
coef = 0.2
vcoef = 2.5
signalLength = 5
smoothVFI = false
ma(x, y) =>
smoothVFI ? ta.sma(x, y) : x
typical = hlc3
inter = math.log(typical) - math.log(typical[1])
vinter = ta.stdev(inter, 30)
cutoff = coef * vinter * close
vave = ta.sma(volume, lengthd)[1]
vmax = vave * vcoef
vc = volume < vmax ? volume : vmax //min( volume, vmax )
mf = typical - typical[1]
iff_4 = mf < -cutoff ? -vc : 0
vcp = mf > cutoff ? vc : iff_4
vfi = ma(math.sum(vcp, lengthd) / vave, 3)
vfima = ta.ema(vfi, signalLength)
d = vfi - vfima
// Kullanıcı girdileri
volatilityThreshold = input.float(1.005, title="Volume Percentage Threshold")
pinThreshold = input.float(1.005, title="Deep Percentage Threshold")
// Hesaplamalar
volatilityPercentage = (high - low) / open
pinPercentage = close > open ? (high - close) / open : (close - low) / open
// Volatilite koşulu ve VFI ile filtreleme
voldip = volatilityPercentage >= volatilityThreshold or pinPercentage >= pinThreshold
volCondition = voldip and vfi< 0 // VFI değeri 0'dan küçükse volCondition aktif olacak
threeCommasEntryComment = input.string(title="3Commas Entry Comment", defval="")
threeCommasExitComment = input.string(title="3Commas Exit Comment", defval="")
takeProfitPerc = input.float(1, title="Take Profit Percentage (%)") / 100
fallPerc = input.float(5, title="Percentage for Additional Buy (%)") / 100
// Değişkenlerin tanımlanması
var float lastBuyPrice = na
var float tpPrice = na
var int lastTpBar = na
// Alım koşulları
longCondition = alRSI or alMACD or alOBV or alCCI or alCMF or alMFI or alVWMACD or volCondition
// Son alım fiyatını saklamak için değişken
// İlk alım stratejisi
if (longCondition and strategy.position_size == 0)
strategy.entry("Long", strategy.long, comment=threeCommasEntryComment)
lastBuyPrice := open
// İkinci ve sonraki alım koşulları (son alım fiyatının belirlenen yüzde altında)
if (open < lastBuyPrice * (1 - fallPerc) and strategy.position_size > 0)
strategy.entry("Long Add", strategy.long, comment=threeCommasEntryComment)
lastBuyPrice := open
// Kar alma fiyatını hesaplama ve strateji çıkışı
tp_price = strategy.position_avg_price * (1 + takeProfitPerc)
if strategy.position_size > 0
strategy.exit("Exit Long", "Long", limit=tp_price, comment=threeCommasExitComment)
strategy.exit("Exit Long Add", "Long Add", limit=tp_price, comment=threeCommasExitComment)
tpPrice := na // Pozisyon kapandığında TP çizgisini sıfırla
// Kar alma seviyesi çizgisi çizme
plot(strategy.position_size > 0 ? tp_price : na, color=color.green, title="Take Profit Line")