बहु कारक मात्रात्मक व्यापारिक रणनीति

लेखक:चाओझांग, दिनांकः 2024-01-31 13:55:37
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अवलोकन

यह एक मात्रात्मक ट्रेडिंग रणनीति है जिसमें कई तकनीकी संकेतक शामिल हैं। यह एक बहु-कारक मॉडल संचालित स्वचालित ट्रेडिंग को लागू करने के लिए चलती औसत, एमएसीडी, बोलिंगर बैंड, आरएसआई और अन्य संकेतकों को जोड़ती है।

रणनीति तर्क

इस रणनीति के व्यापार संकेत निम्नलिखित भागों से आते हैंः

  1. दोहरी चलती औसत का स्वर्ण क्रॉस और मृत्यु क्रॉस
  2. एमएसीडी शून्य रेखा क्रॉसिंग
  3. बोलिंगर बैंड्स ऊपरी और निचले रेल रिवर्स
  4. आरएसआई ओवरबॉट और ओवरसोल्ड रिवर्स

जब उपरोक्त संकेतक एक साथ खरीद या बिक्री संकेत जारी करते हैं, तो रणनीति संबंधित लंबे या छोटे निर्णय लेगी।

विशेष रूप से, जब तेजी से चलती औसत धीमी से पार हो जाती है, तो एमएसीडी हिस्टोग्राम बढ़ने लगते हैं, आरएसआई ओवरसोल्ड क्षेत्र से उछलता है, और कीमत बोलिंगर बैंड्स निचले रेल के करीब आती है, इसे लंबी प्रविष्टि के लिए प्रवृत्ति उलट संकेत माना जाता है।

और जब तेज एमए धीमी एमए से नीचे पार हो जाती है, एमएसीडी हिस्टोग्राम में गिरावट आने लगती है, आरएसआई ओवरबॉट क्षेत्र से गिर जाता है, और कीमत ऊपरी बोलिंगर बैंड तक पहुंच जाती है, तो इसे छोटी प्रविष्टि के लिए अल्पकालिक शीर्ष उलट माना जाता है।

कई संकेतकों के संकेतों को मिलाकर, नकली संकेतों को प्रभावी ढंग से फ़िल्टर किया जा सकता है और रणनीति की स्थिरता में सुधार किया जा सकता है।

लाभ विश्लेषण

इस रणनीति का सबसे बड़ा लाभ यह है कि यह व्यापार के लिए एक बहु-कारक मॉडल को अपनाती है, जो संकेतों की विश्वसनीयता, रणनीति की स्थिरता और लाभप्रदता को बढ़ाती है।

  1. मल्टी फैक्टर मॉडल ट्रेडिंग सिग्नल को एक दूसरे के साथ सत्यापित कर सकता है और नकली सिग्नल से होने वाले हस्तक्षेप को प्रभावी ढंग से कम कर सकता है।

  2. विभिन्न श्रेणियों के संकेतक बाजार के आंदोलनों की अधिक व्यापक विशेषताओं को पकड़ सकते हैं और अधिक सटीक निर्णय ले सकते हैं।

  3. कई संकेतकों का संयोजन व्यक्तिगत संकेतकों के उतार-चढ़ाव को समतल कर सकता है और अधिक स्थिर लाभ सुनिश्चित कर सकता है।

  4. विभिन्न बाजार स्थितियों के लिए रणनीति को अनुकूलित करने के लिए संयोजन में संकेतकों और उनके भार को लचीले ढंग से समायोजित किया जा सकता है।

जोखिम विश्लेषण

इस रणनीति के कुछ जोखिमों को ध्यान में रखना चाहिए:

  1. कई संकेतकों के जटिल संयोजन के लिए सटीक पैरामीटर समायोजन और परीक्षण की आवश्यकता होती है, अन्यथा यह अमान्य संकेत उत्पन्न कर सकता है।

  2. एक उत्पाद पर प्रदर्शन पर्याप्त स्थिर नहीं हो सकता है। जोखिमों को विविध बनाने के लिए उपयुक्त उत्पादों से मिलकर एक पोर्टफोलियो का निर्माण किया जाना चाहिए।

  3. चरम बाजार स्थितियों में घाटे को सीमित करने के लिए स्थिति आकार और स्टॉप लॉस तंत्रों को सख्ती से नियंत्रित किया जाना चाहिए।

अनुकूलन दिशाएँ

कुछ दिशाओं में इस रणनीति को अनुकूलित किया जा सकता हैः

  1. इष्टतम मापदंडों, जैसे निहित अस्थिरता, मात्रा आदि का पता लगाने के लिए अधिक संकेतकों के संयोजनों का परीक्षण करें।

  2. स्वचालित रूप से संकेतकों और पैरामीटर सेटों के इष्टतम संयोजन उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग विधियों का उपयोग करें।

  3. लंबे समय के फ्रेम पर अधिक बैकटेस्ट और अनुकूलन करें, बाजार के विभिन्न चरणों के लिए तदनुसार भार समायोजित करें।

  4. एकल ट्रेडों और समग्र पदों पर घाटे को सख्ती से नियंत्रित करने के लिए जोखिम प्रबंधन उपकरण शामिल करें।

निष्कर्ष

यह रणनीति विभिन्न तकनीकी संकेतकों के लाभों का पूर्ण उपयोग करती है और एक बहु-कारक मॉडल का गठन करती है, जो संकेतों की सटीकता में प्रभावी ढंग से सुधार करती है। इस बीच, स्थिरता और लाभप्रदता में सुधार जारी रखने के लिए जोखिम नियंत्रण, मापदंडों को समायोजित करना और रणनीति को अद्यतन करना भी महत्वपूर्ण है।


/*backtest
start: 2023-12-31 00:00:00
end: 2024-01-30 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("Математическая Торговая Система с Ишимоку, TP/SL, ADX, RSI, OBV", shorttitle="МТС Ишимоку TP/SL ADX RSI OBV", overlay=true)

is_short_enable = input(0, title="Короткие сделки")
is_long_enable = input(1, title="Длинные сделки")

// Входные параметры для скользящих средних
fast_length = input(21, title="Быстрый период")
slow_length = input(26, title="Медленный период")

// Входные параметры для Ишимоку
tenkan_length = input(9, title="Тенкан-сен")
kijun_length = input(26, title="Киджун-сен")
senkou_length = input(52, title="Сенкоу-спан B")

// Входные параметры для ADX
adx_length = input(14, title="ADX период")
adx_level = input(30, title="ADX уровень")

// Входные параметры для RSI
rsi_length = input(14, title="RSI период")
rsi_overbought = input(70, title="RSI перекупленность")
rsi_oversold = input(30, title="RSI перепроданность")

// Входные параметры для OBV
obv_length = input(14, title="OBV период")

// Вычисление скользящих средних
fast_ma = ta.sma(close, fast_length)
slow_ma = ta.sma(close, slow_length)

// Вычисление Ишимоку
tenkan_sen = ta.sma(high + low, tenkan_length) / 2
kijun_sen = ta.sma(high + low, kijun_length) / 2
senkou_span_a = (tenkan_sen + kijun_sen) / 2
senkou_span_b = ta.sma(close, senkou_length)

// Вычисление ADX
[diplus, diminus, adx_value] = ta.dmi(14, adx_length)

// Вычисление RSI
rsi_value = ta.rsi(close, rsi_length)

// Вычисление OBV
f_obv() => ta.cum(math.sign(ta.change(close)) * volume)
f_obv_1() => ta.cum(math.sign(ta.change(close[1])) * volume[1])
f_obv_2() => ta.cum(math.sign(ta.change(close[2])) * volume[2])
f_obv_3() => ta.cum(math.sign(ta.change(close[3])) * volume[3])
obv_value = f_obv()

price_is_up = close[1] > close[3] 
price_crossover_fast_ma = close > fast_ma
fast_ma_is_up = ta.sma(close[1], fast_length) > ta.sma(close[3], fast_length)
rsi_is_trand_up = ta.rsi(close[1], rsi_length) > ta.rsi(close[3], rsi_length)
rsi_is_upper_50 = rsi_value > 50
obv_is_trand_up = f_obv_1() > f_obv_3() and obv_value > ta.sma(obv_value, obv_length)
is_up = price_is_up and price_crossover_fast_ma and fast_ma_is_up and rsi_is_trand_up and rsi_is_upper_50 and obv_is_trand_up

fast_ma_is_down = close < fast_ma
rsi_is_trend_down =  ta.rsi(close[1], rsi_length) < ta.rsi(close[2], rsi_length)
rsi_is_crossover_sma = rsi_value < ta.sma(rsi_value, rsi_length)
obv_is_trend_down =  f_obv_1() < f_obv_2()
obv_is_crossover_sma = obv_value < ta.sma(obv_value, obv_length)
is_down = fast_ma_is_down and rsi_is_trend_down and rsi_is_crossover_sma and obv_is_trend_down and obv_is_crossover_sma

//----------//
// MOMENTUM //
//----------//
ema8 = ta.ema(close, 8)
ema13 = ta.ema(close, 13)
ema21 = ta.ema(close, 21)
ema34 = ta.ema(close, 34)
ema55 = ta.ema(close, 55)

longEmaCondition = ema8 > ema13 and ema13 > ema21 and ema21 > ema34 and ema34 > ema55
exitLongEmaCondition = ema13 < ema55

shortEmaCondition = ema8 < ema13 and ema13 < ema21 and ema21 < ema34 and ema34 < ema55
exitShortEmaCondition = ema13 > ema55

// ----------  //
// OSCILLATORS //
// ----------- //
rsi = ta.rsi(close, 14)
longRsiCondition = rsi < 70 and rsi > 40
exitLongRsiCondition = rsi > 70

shortRsiCondition = rsi > 30 and rsi < 60
exitShortRsiCondition = rsi < 30

// Stochastic
length = 14, smoothK = 3, smoothD = 3
kFast = ta.stoch(close, high, low, 14)
dSlow = ta.sma(kFast, smoothD)

longStochasticCondition = kFast < 80
exitLongStochasticCondition = kFast > 95

shortStochasticCondition = kFast > 20
exitShortStochasticCondition = kFast < 5

// Логика входа и выхода
longCondition = longEmaCondition and longRsiCondition and longStochasticCondition and strategy.position_size == 0
exitLongCondition = (exitLongEmaCondition or exitLongRsiCondition or exitLongStochasticCondition) and strategy.position_size > 0

shortCondition = shortEmaCondition and shortRsiCondition and shortStochasticCondition and strategy.position_size == 0
exitShortCondition = (exitShortEmaCondition or exitShortRsiCondition or exitShortStochasticCondition) and strategy.position_size < 0

enter_long = (ta.crossover(close, senkou_span_a) or is_up) and longCondition
enter_short = (ta.crossunder(close, senkou_span_a) or is_down) and shortCondition

exit_long = ((ta.crossunder(fast_ma, slow_ma) or ta.crossunder(close, senkou_span_b) or enter_short) or exitLongCondition) 
exit_short = ((ta.crossover(fast_ma, slow_ma) or ta.crossover(close, senkou_span_b) or enter_long) or exitShortCondition)

// Выполнение сделок
if is_long_enable == 1
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=enter_long)
    strategy.close("Long", when=exit_long)

if is_short_enable == 1
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=enter_short)
    strategy.close("Short", when=exit_short)


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