Strategi perdagangan kuantitatif tiga musketeer dengan rata-rata pergerakan
Tanggal Pembuatan:
2023-11-24 13:52:42
Akhirnya memodifikasi:
2023-11-24 13:52:42
menyalin:
0
Jumlah klik:
674
ChaoZhang
1
fokus pada
1617
Pengikut
Strategi ini adalah strategi analisis teknis yang khas, menggunakan beberapa indikator EMA rata-rata yang umum digunakan, serta indikator bantu seperti RSI, MACD, dan PSR, untuk membentuk aturan masuk dan berhenti untuk mencari peluang jual beli rendah dan tinggi melalui kombinasi konfigurasi rata-rata dan sinyal indikator yang berbeda.
Prinsip strategi: Inti dari strategi ini adalah 5, 9, dan 21 hari rata-rata. Ketika rata-rata berjangka pendek di atas rata-rata berjangka panjang, dan ketika rata-rata berjangka pendek di bawah rata-rata berjangka panjang, ada yang lebih banyak. Selain itu, kombinasi dengan indikator RSI untuk menilai overbought dan oversold, indikator MACD untuk menentukan tren, indikator PSR untuk mengidentifikasi resistensi dukungan untuk melakukan perdagangan kombinasi.
Analisis Keunggulan Strategi:
- Indikator garis rata jelas dan intuitif, mudah untuk menilai arah tren.
- RSI dapat secara efektif mengidentifikasi overbought dan oversold, MACD mengidentifikasi tren jangka panjang dan pendek, dan PSR menemukan titik kunci, dan kombinasi indikator saling melengkapi.
- Ada banyak aturan dan parameter yang dapat diatur secara fleksibel.
- Ada banyak kombinasi indikator dan parameter yang dapat dioptimalkan, yang dapat terus disesuaikan dan dioptimalkan sesuai dengan pasar.
Analisis risiko:
- Operasi siklus pendek sulit untuk menangkap tren besar, dan ada risiko untuk melewatkan pembalikan.
- Setting parameter yang tidak tepat dapat menyebabkan terlalu banyak sinyal palsu atau sinyal yang hilang.
- Indikator-indikator yang bersifat purely teknis mudah dimanfaatkan oleh lembaga-lembaga arbitrage yang mengakibatkan kerugian.
- Ternyata, ada juga yang terluka akibat gempa bumi.
Cara Mengatasinya:
- Mengambil alih tren garis panjang dengan tepat dan mencegah operasi garis pendek yang berlawanan.
- Mengoptimalkan kombinasi parameter, mengatur stop loss, dan mengendalikan risiko.
- Berhati-hatilah dengan kemungkinan mundur pada posisi tinggi dan rebound pada posisi rendah.
Cara Mengoptimalkan:
- Menyesuaikan parameter garis rata-rata untuk menguji kombinasi optimal.
- Menambahkan sinyal penyaringan indikator tambahan lainnya.
- Meningkatkan probabilitas penilaian indikator pembelajaran mesin.
- Untuk meningkatkan akurasi sinyal dengan perubahan volume transaksi.
- Meningkatkan strategi penghentian kerugian untuk mencegah kerugian berkembang.
Singkatnya: Strategi ini menggabungkan berbagai sinyal indikator tambahan, memanfaatkan keunggulan indikator rata-rata, dan mengeksploitasi peluang untuk membeli dan menjual dengan harga rendah. Dengan mengoptimalkan parameter dan kombinasi indikator, Anda dapat terus meningkatkan efektivitas strategi, tetapi Anda perlu mengendalikan frekuensi dan risiko operasi secara moderat untuk mencegah kerugian tunggal yang terlalu mempengaruhi keuntungan keseluruhan.
||
Overview: This strategy is a typical technical analysis strategy that utilizes several common moving average indicators like EMA and auxiliary indicators like RSI, MACD, PSR to form entry and stop loss rules for finding low buy high sell opportunities.
Principle: The core of this strategy is the 5, 9, 21 day moving averages. When the short period MA crosses over the long period one, it signals an uptrend; when the short period MA crosses below the long period one, it signals a downtrend. In addition, RSI is used to determine overbought and oversold levels, MACD to judge the trend, PSR to identify support and resistance for combo trading. The background color shows market sentiment to assist trend judgment. The parameters are customizable for configuring entry rules.
Advantages:
- MA indicators give clear trend direction.
- RSI effectively spots overbought/oversold levels, MACD judges short-long trend, PSR finds key price levels. The indicators are complementary.
- Flexible entry rules and parameter settings.
- Many optimizable indicators and parameter combinations adaptable to varying market conditions.
Risks:
- Short-term operations may fail to capture major trend and miss reversals.
- Improper parameter configuration can lead to too many false signals or missing good signals.
- Pure technical indicators are susceptible to manipulation by arbitrageurs causing losses.
- Prone to being stopped out in high volatile markets.
Solutions:
- Capture mid-long term trend appropriately to avoid trading against major trend.
- Optimize parameters, use stop loss to control risks.
- Watch out the possibilities of pullback from highs and bounce from lows.
Optimization:
- Fine tune MA parameters for best combo.
- Add more indicators to filter signals.
- Increase machine learning metrics for probability estimate.
- Combine volume changes to enhance signal accuracy.
- Add stop loss to restrict loss expansion.
Summary: This strategy integrates multiple auxiliary signals, leverages the strength of MA indicators to identify short-term low buy high sell chances. Parameters and indicators combinations may be optimized continuously to improve strategy efficacy, but operation frequency and risks should be moderated to prevent oversized single trade loss from eroding overall profitability.
[/trans]
Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2022-11-17 00:00:00
end: 2023-08-08 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("f.society v7", title="f.society v7", overlay=true)
//@Author: rick#1414
// -----------------------------------------------------
// f.society : Pone 3EMA: 5, 9, 21, 50, 100, 200, SAR,
// velas azules en sobreventa y velas moradas sobre compra
// SAR 0.02, 0.02, 0.2 , Bandas de Bollinger
// estrategia de compra y venta con rsi, macd o psr
// color de fondo: ema, rsi (color azul sobreventa 35, 25 (mas intenso))
// -----------------------------------------------------
// Como agregar a Trading view:
// 1 Cerrar todos los otros indicadores antes de añadirlo
// 2. Ir a la página de inicio TradingView.com
// 3. En la parte inferior, haga clic en Editor Pine // ver imagen: // https://cdn.discordapp.com/attachments/407267549047422976/407393815112974336/unknown.png
// 4. borrar todo el texo y reemplazar con todo el contenido de este archivo
// 5. Pulse el botón "Añadir a trazar" (Add to graph)
// -----------------------------------------------------
// revisar opciones de on y off segun indicadores deseados
// https://cdn.discordapp.com/attachments/405885820114042883/412115277883506700/unknown.png
// se puede cambiar la estrategia desde este menu desplegable para señales buy/sell
// Options
estrategia = input(defval="rsi", title = "Strategy", options=["ema","rsi","macd","psr","off","BB","ema5"])
in_bkcolor = input(defval="rsi", title = "background color", options=["ema","rsi","macd","psr","off","exchange","BB","ema5"])
e5 = input(title="Show ema5?", type=bool, defval=false)
e9 = input(title="Show ema9?", type=bool, defval=true)
e21 = input(title="Show ema21?", type=bool, defval=true)
e50 = input(title="Show ema50?", type=bool, defval=false)
e100 = input(title="Show ema100?", type=bool, defval=false)
e200 = input(title="Show ema200", type=bool, defval=true)
in_rsi = input(title="Color oversold and overbought bars?", type=bool, defval=true)
in_sar = input(title="Show Parabolic Sar", type=bool, defval=true)
in_bb = input(title="Show Bollinger Bands?", type=bool, defval=true)
sd = input(false, title="Show Daily Pivots?")
linew = input(1, title="linewidth", minval=0)
sarw = input(1, title="sar points width", minval=0)
ovs = input(40, title="oversold rsi", minval=0)
ovb = input(65, title="overbought rsi", minval=0)
//pf = input(false,title="Show Filtered Pivots")
pf=false
// 3 ema
src = close // input(close, title="Source")
//len9 = input(9, minval=1, title="ema9 Length")
//len21 = input(21, minval=1, title="ema21 Length")
//len200 = input(200, minval=1, title="ema200 Length")
len5=5
len9=9
len21=21
len50=50
len100=100
len200=200
ema5 = ema(src, len5)
ema9 = ema(src, len9)
ema21 = ema(src, len21)
ema50= ema(src, len50)
ema100 = ema(src, len100)
ema200 = ema(src, len200)
plot(e5? ema5 : na, title="EMA5", linewidth=linew, color=purple)
plot(e9? ema9 : na, title="EMA9", linewidth=linew, color=blue)
plot(e21? ema21 : na, title="EMA21", linewidth=linew, color=red)
plot(e50? ema50 : na, title="EMA50", linewidth=linew, color=green)
plot(e100? ema100 : na, title="EMA100", linewidth=linew, color=lime)
plot(e200? ema200 : na, title="EMA200", linewidth=linew, color=yellow)
// RSI Color
//lenR = input(14, minval=1, title="RSI Length")
lenR=14
//up = rma(max(change(src), 0), lenR)
//down = rma(-min(change(src), 0), lenR)
//vrsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
vrsi=rsi(close,lenR)
//plot(vrsi,title="vrsi")
oversold = vrsi < ovs
overbought = vrsi > ovb
barcolor(in_rsi? oversold? #0000FF : overbought? #ff00ff:na : na)
// SAR
plot(in_sar? sar(0.02, 0.02, 0.2): na, style=cross, linewidth=sarw, color=blue, title="sar")
// BB
//length = input(20, title="Bollinger length", minval=1)
length=20
//mult = input(2.0, title="Bollinger stdDev", minval=0.001, maxval=50)
mult=2.0
basis = sma(src, length)
dev = mult * stdev(src, length)
upper = basis + dev
lower = basis - dev
plot(in_bb? basis :na, color=red, linewidth=linew, title="BB basis")
p1 = plot(in_bb? upper :na, color=blue, linewidth=linew, title="BB upper")
p2 = plot(in_bb? lower :na, color=blue, linewidth=linew, title="BB lower")
fill(p1, p2)
//background
bgcolor(in_bkcolor=="exchange"? #0000FF40 : in_bkcolor=="rsi"? vrsi < (ovs-15) ? #0000FF50 : vrsi < ovs ? #0000FF30 :( vrsi < ovb ? #ff00ff10 : #ff00ff20): in_bkcolor=="ema"?(ema9>ema21?#ff00ff10 : #0000FF20):in_bkcolor=="BB"?(lower>close?#ff00ff10 : close>upper?#0000FF20:#ff00ff10): in_bkcolor=="ema5"?(ema5>ema21?#ff00ff10 : #0000FF20):na)
// Strategy
if estrategia == "ema"
strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(ema9,ema21) ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(ema21,ema9))
else
if estrategia =="rsi"
strategy.entry("buy", true, 1, when= vrsi <ovs),
strategy.entry("sell", false, 1, when = vrsi > ovb or crossover(close,upper))
else
if estrategia =="macd"
[macdLine, signalLine, histLine] = macd(close, 12, 26, 9),
//bgcolor(macdLine > signalLine ? #98c8ff : #ff8b94),
strategy.entry("buy", true, 1, when= macdLine>=signalLine ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = macdLine<signalLine)
else
if estrategia=="psr"
leftBars = 4 //input(4)
rightBars = 2 //input(2)
swh = pivothigh(leftBars, rightBars)
swl = pivotlow(leftBars, rightBars)
swh_cond = not na(swh)
hprice = 0.0
hprice := swh_cond ? swh : hprice[1]
le = false
le := swh_cond ? true : (le[1] and high > hprice ? false : le[1])
if (le)
strategy.entry("buy", strategy.long, comment="buy", stop=hprice + syminfo.mintick)
swl_cond = not na(swl)
lprice = 0.0
lprice := swl_cond ? swl : lprice[1]
se = false
se := swl_cond ? true : (se[1] and low < lprice ? false : se[1])
if (se)
strategy.entry("sell", strategy.short, comment="sell", stop=lprice - syminfo.mintick)
else
if estrategia=="BB"
strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(lower,close) ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(close,upper))
else
if estrategia=="ema5"
strategy.entry("buy", true, 1, when= crossover(ema5,ema21) ),
strategy.entry("sell", false, 1, when = crossover(ema21,ema5))
// pivots
// Classic Pivot
pivot = (high + low + close ) / 3.0
// Filter Cr
bull= pivot > (pivot + pivot[1]) / 2 + .0025
bear= pivot < (pivot + pivot[1]) / 2 - .0025
// Classic Pivots
r1 = pf and bear ? pivot + (pivot - low) : pf and bull ? pivot + (high - low) : pivot + (pivot - low)
s1 = pf and bull ? pivot - (high - pivot) : pf and bear ? pivot - (high - low) : pivot - (high - pivot)
r2 = pf ? na : pivot + (high - low)
s2 = pf ? na : pivot - (high - low)
//Pivot Average Calculation
smaP = sma(pivot, 3)
//Daily Pivots
dtime_pivot = request.security(syminfo.tickerid, 'D', pivot[1])
dtime_pivotAvg = request.security(syminfo.tickerid, 'D', smaP[1])
dtime_r1 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', r1[1])
dtime_s1 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', s1[1])
dtime_r2 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', r2[1])
dtime_s2 = request.security(syminfo.tickerid, 'D', s2[1])
offs_daily = 0
plot(sd and dtime_pivot ? dtime_pivot : na, title="Daily Pivot",style=line, color=fuchsia,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_r1 ? dtime_r1 : na, title="Daily R1",style=line, color=#DC143C,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_s1 ? dtime_s1 : na, title="Daily S1",style=line, color=lime,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_r2 ? dtime_r2 : na, title="Daily R2",style=line, color=maroon,linewidth=linew)
plot(sd and dtime_s2 ? dtime_s2 : na, title="Daily S2",style=line, color=#228B22,linewidth=linew)
// References:
// get number of bars since last green bar
//plot(barssince(close >= open), linewidth=3, color=blue)
//bgcolor(close < open ? #ff8b94 : #98c8ff , transp=10)
//http://www.color-hex.com/
// #98c8ff light blue
// #ff8b94 red #b21c0e
// #7d1d90 purple
// #0029ff blue
// #fffa86 yellow