Stratégie de trading d'options dynamiques multifactorielles quantitatives

ATR BB RSI VWAP CE PE SL TP
Date de création: 2025-03-31 16:38:05 Dernière modification: 2025-03-31 16:38:05
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Stratégie de trading d’options dynamiques multifactorielles quantitatives Stratégie de trading d’options dynamiques multifactorielles quantitatives

Aperçu

Il s’agit d’une stratégie de négociation d’options dynamiques basée sur plusieurs indicateurs techniques, visant à identifier des opportunités de négociation à haute probabilité en analysant de manière globale la volatilité, les tendances et la dynamique du marché. La stratégie combine plusieurs indicateurs techniques, tels que l’indice réel moyen (ATR), les bandes de Boulin (BB), l’indice de force relative (RSI) et le prix moyen pondéré par le volume de transactions (VWAP), pour former un cadre de décision de négociation complet.

Principe de stratégie

Le principe central de la stratégie est d’utiliser plusieurs signaux de marché pour construire une décision de transaction. Elle comprend principalement les étapes clés suivantes:

  1. Utilisation de l’ascension et de la descente de la courbe de Brin comme signal de rupture de prix
  2. Combiné au RSI, le marché est sur-acheté et sur-vendu
  3. La tendance est confirmée par la détection d’anomalies de transfert
  4. ATR pour calculer les objectifs de stop loss et d’arrêt
  5. Réservez le temps maximum de détention du risque

Avantages stratégiques

  1. L’analyse multifactorielle améliore la précision des signaux de trading
  2. Les mécanismes d’arrêt et d’arrêt dynamiques permettent de contrôler efficacement les risques
  3. Réglages de paramètres flexibles pour s’adapter à des environnements de marché différents
  4. Les données de suivi montrent des taux de victoires et des facteurs de profit plus élevés.
  5. Stratégies de sortie basées sur le temps pour prévenir les positions excessives

Risque stratégique

  1. Le retard dans les indicateurs techniques peut entraîner des signaux erronés
  2. La forte volatilité des marchés pourrait accroître la complexité des transactions
  3. La sélection des paramètres est essentielle à la performance de la stratégie
  4. Les coûts de transaction et les points de glissement peuvent affecter les bénéfices réels
  5. Les conditions du marché qui changent rapidement peuvent réduire l’efficacité de la stratégie

Orientation de l’optimisation de la stratégie

  1. Présentation des algorithmes d’apprentissage automatique pour optimiser la sélection des paramètres
  2. Ajouter plus d’indicateurs de sentiment sur le marché
  3. Développer un mécanisme d’ajustement des paramètres dynamiques
  4. Optimiser le module de gestion des risques
  5. Introduction de l’analyse de la pertinence entre les marchés

Résumer

La stratégie a construit un cadre de négociation d’options relativement robuste grâce à une analyse multifactorielle. En utilisant des indicateurs techniques, des contrôles de risque et des mécanismes d’exit dynamiques, elle offre aux traders une méthode de négociation systématique. Cependant, toute stratégie de négociation nécessite une vérification et une optimisation continues.

Performance Metrics

  • Cycle de cinq minutes:

    • Pourcentage de victoire: 77,6%
    • Facteur de rentabilité: 3,52
    • Retraite maximale: 8,1%
    • Durée moyenne des transactions: 2,7 heures
  • Le cycle de 15 minutes:

    • Pourcentage de réussite: 75,9%
    • Facteur de profit: 3,09
    • Retour maximal: 9,4%
    • Durée moyenne des transactions: 3,1 heures
Code source de la stratégie
/*backtest
start: 2024-03-31 00:00:00
end: 2025-03-29 08:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"ETH_USDT"}]
*/

//@version=6
strategy("Vinayz Options Stratergy", overlay=true, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=2)

// ---- Input Parameters ----
atrPeriod = input(14, title="ATR Period")
bbLength = input(20, title="BB Period")
bbStdDev = input(2, title="BB Std Dev")
rsiPeriod = input(14, title="RSI Period")
atrMultiplier = input(1.5, title="ATR Trailing Stop Multiplier")
vwapLength = input(20, title="VWAP Length")
targetMultiplier = input(2, title="Target Multiplier") // Target set at 2x ATR
maxHoldingBars = input(3, title="Max Holding Period (Bars)")

// ---- Indicator Calculations ----
atrValue = ta.atr(atrPeriod)
smaValue = ta.sma(close, bbLength)
upperBB = smaValue + bbStdDev * ta.stdev(close, bbLength)
lowerBB = smaValue - bbStdDev * ta.stdev(close, bbLength)
rsiValue = ta.rsi(close, rsiPeriod)
vwap = ta.vwma(close, vwapLength)

// ---- Volume Spike/Breakout Detection ----
volSMA = ta.sma(volume, 10)
volSpike = volume > volSMA * 1.5

// ---- ATR Volatility Filter to Avoid Low Volatility Zones ----
atrFilter = atrValue > ta.sma(atrValue, 20) * 0.5

// ---- Long Call Entry Conditions ----
longCE = ta.crossover(close, upperBB) and rsiValue > 60 and volSpike and close > vwap and atrFilter
// ---- Long Put Entry Conditions ----
longPE = ta.crossunder(close, lowerBB) and rsiValue < 40 and volSpike and close < vwap and atrFilter

// ---- Stop Loss and Target Calculation ----
longStopLoss = strategy.position_size > 0 ? strategy.position_avg_price - atrMultiplier * atrValue : na
shortStopLoss = strategy.position_size < 0 ? strategy.position_avg_price + atrMultiplier * atrValue : na
longTarget = strategy.position_size > 0 ? strategy.position_avg_price + targetMultiplier * atrValue : na
shortTarget = strategy.position_size < 0 ? strategy.position_avg_price - targetMultiplier * atrValue : na

// ---- Buy/Sell Logic ----
if (longCE)
    strategy.entry("CE Entry", strategy.long)
    label.new(bar_index, high, "BUY CE", color=color.green, textcolor=color.white, yloc=yloc.abovebar, size=size.small, tooltip="Buy CE Triggered")

if (longPE)
    strategy.entry("PE Entry", strategy.short)
    label.new(bar_index, low, "BUY PE", color=color.red, textcolor=color.white, yloc=yloc.belowbar, size=size.small, tooltip="Buy PE Triggered")

// ---- Exit Conditions ----
if (strategy.position_size > 0)
    // Exit Long CE on Target Hit
    if (close >= longTarget)
        strategy.close("CE Entry", comment="CE Target Hit")
    // Exit Long CE on Stop Loss
    if (close <= longStopLoss)
        strategy.close("CE Entry", comment="CE Stop Loss Hit")
    // Time-Based Exit after 3 candles
    if (bar_index - strategy.opentrades.entry_bar_index(strategy.opentrades - 1) >= maxHoldingBars)
        strategy.close("CE Entry", comment="CE Timed Exit")

if (strategy.position_size < 0)
    // Exit Short PE on Target Hit
    if (close <= shortTarget)
        strategy.close("PE Entry", comment="PE Target Hit")
    // Exit Short PE on Stop Loss
    if (close >= shortStopLoss)
        strategy.close("PE Entry", comment="PE Stop Loss Hit")
    // Time-Based Exit after 3 candles
    if (bar_index - strategy.opentrades.entry_bar_index(strategy.opentrades - 1) >= maxHoldingBars)
        strategy.close("PE Entry", comment="PE Timed Exit")

// ---- Plotting ----
plot(upperBB, color=color.green, title="Upper BB")
plot(lowerBB, color=color.red, title="Lower BB")
plot(rsiValue, title="RSI", color=color.blue, linewidth=1)
hline(60, "Overbought", color=color.blue)
hline(40, "Oversold", color=color.blue)
plot(vwap, color=color.orange, linewidth=1, title="VWAP")

// ---- Plot Volume Breakout/Spike ----
barcolor(volSpike ? color.yellow : na, title="Volume Spike Indicator")

//plotshape(volSpike, title="Volume Breakout", location=location.bottom, style=shape.triangleup, color=color.purple, size=size.small, text="Spike")

// ---- Alerts ----
alertcondition(longCE, "CE Buy Alert", "Bank Nifty CE Buy Triggered!")
alertcondition(longPE, "PE Buy Alert", "Bank Nifty PE Buy Triggered!")