다중 요인 양적 거래 전략
저자:차오장, 날짜: 2024-02-20 11:20:40태그:
전반적인 설명
이 전략은 잠재적인 진입 기회를 식별하기 위해 가격과 볼륨 사이의 오차를 감지하기 위해 RSI, MACD, OBV, CCI, CMF, MFI 및 VWMACD와 같은 여러 기술적 지표를 결합합니다. 이 전략은 또한 높은 변동성과 깊이 또는 VFI 조건이 충족되면 거래 신호를 생성하기 위해 사용자 디프 감지 지표를 통합합니다. 이 전략은 장기적으로만 진행되며 점수를 점진적으로 축적하기 위해 스톱 로스를 추적합니다.
전략 논리
-
RSI, MACD, OBV, CCI, CMF, MFI 및 VWMACD와 같은 지표를 계산하고 적응형 선형 회귀 방법을 사용하여 지표와 역사적 가격 사이의 분리를 감지합니다. 지표가 새로운 최저치를 만들 때 구매 신호를 생성합니다. 가격은 그렇지 않습니다.
-
사용자 입력 변동성 문턱과 깊이 비율 문턱을 기반으로 VFI 지표 필터링과 결합하여 높은 변동성 및 깊이 테스트를 충족하는 촛불에 신호를 생성합니다.
-
초기 긴 입시에 따라, 가격이 마지막 긴 입시 가격을 구성된 비율로 깨는 경우, 또 다른 긴 포지션을 추가합니다.
-
트래킹 스톱 로스를 사용하여 설정된 취익 비율에 도달할 때 포지션을 닫습니다.
이점 분석
-
다중 요인 조합은 신호 신뢰성을 향상시키기 위해 가격 및 부피 지표를 포괄적으로 사용합니다.
-
적응형 선형 회귀 방법은 분리를 감지하고 수동 판단의 주관성을 피합니다.
-
변동성, 깊이/VFI 지표를 포함하면 역전 기회를 발견하는 데 도움이 됩니다.
-
멀티 엔트리 축적은 풀백을 완전히 사용할 수 있고, 스톱 이윤을 추적하는 것은 이윤을 차단하는 데 도움이 됩니다.
위험 분석
-
복잡한 다중 요인 판단은 매개 변수 최적화 및 분산 탐지 효과에 따라 실제 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
-
단방향 보유는 더 큰 위험을 가지고 있고 판단이 잘못되면 큰 손실이 발생할 수 있습니다.
-
손실은 반복적으로 더하는 모델에서 증폭 될 수 있습니다. 위치 크기는 신중하게 제어해야합니다.
-
실제 이익에 거래 수수료의 영향에 주목하십시오.
최적화 방향
-
최적의 구성을 선택하기 위해 다른 매개 변수와 지표의 조합을 테스트합니다.
-
트레이드별 제어 및 최대 손실에 스톱 로스 전략을 추가합니다.
-
위험 다양화를 위한 양방향의 기회를 고려하세요.
-
자동으로 매개 변수를 최적화하는 기계 학습 방법을 포함합니다.
요약
이 전략은 기술 지표의 조합을 통해 입시 시기를 식별하고 잘못된 신호를 제거하기 위해 사용자 정의 조건과 VFI 필터를 사용합니다. 트렌드를 추구하고 트렌드 기회를 잡는 데 도움이되는 포지션을 축적하기 위해 인기를 끌고 있습니다. 그러나 잘못된 판단과 일방적 보유의 위험도 있습니다. 위험 감소와 수익 공간을 확장하기 위해 지표 매개 변수, 중지 손실 전략 등을 적절히 최적화해야합니다.
/*backtest
start: 2023-02-13 00:00:00
end: 2024-02-19 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("RSI ve MACD Uyumsuzluğu Stratejisi (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")
더 많은
- 이중 이동 평균 추격 전략
- EMA를 기반으로 한 단기 거래 전략
- 다중 요소 지능형 거래 전략
- 크로스 이동 평균 역전 전략
- 변화율 최적화 전략
- 전략에 따른 다 기간 이동 평균 채널 트렌드
- 지표들의 전략 결합 돌파구 트렌드 추적
- 누적 단계 식별자 및 거래 전략
- OBV, CMO 및 코팍 곡선 기반 거래 전략
- 질병관리본부 행동 지역 전략
- 유연한 오차를 기반으로 한 전략을 따르는 경향
- 이치모쿠 클라우드 오시레이터 거래 전략
- 이중 하위 반전 평균 반전 DCA 그리드 전략
- 암살자의 그리드 B
동적 그리드 거래 전략 - 멀티 타임프레임 이동 평균 크로스오버 전략
- 적응적 제로 레이그 기하급수적 이동 평균 양적 거래 전략
- 모멘텀 브릭 전략
- 변동성 브레이크 리버설 거래 전략
- 촛불 패턴 거래 전략
- ADX 필터링된 슈퍼트렌드 피보트 거래 전략