다양한 요인을 기반으로 한 양적 거래 전략


생성 날짜: 2024-02-20 11:20:40 마지막으로 수정됨: 2024-02-20 11:20:40
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다양한 요인을 기반으로 한 양적 거래 전략

개요

이 전략은 RSI, MACD, OBV, CCI, CMF, MFI 및 VWMACD와 같은 여러 기술 지표를 통합하여 가격과 거래량 사이의 오차를 감지하여 잠재적인 진입 기회를 식별합니다. 이 전략은 또한 사용자 딥 탐지 지표와 결합하여 높은 변동률과 깊이 또는 VFI 조건을 충족하면 거래 신호를 발송합니다.

전략 원칙

  1. RSI, MACD, OBV, CCI, CMF, MFI, VWMACD 등의 지표를 계산하고, 각 지표와 역사적인 가격 사이의 오차를 자기 적응적 선형 회귀 방법을 통해 검출한다. 지표가 혁신이 낮고 가격이 혁신이 낮지 않을 때 구매 신호를 낸다.

  2. 사용자 입력에 기반한 오동율 값과 심도 퍼센트 값, VFI 지표 필터링과 결합하여 고오동과 심도 테스트를 만족하는 K선에서 신호를 발산한다.

  3. 초기 상장 후, 가격이 마지막 상장 가격의 일정한 비율을 떨어뜨리면 다시 상장한다.

  4. 트레이킹 스톱로스를 사용하여配置의 스톱 비율에 도달했을 때 평점.

우위 분석

  1. 여러 요소의 조합, 종합 사용 가격과 거래량 지표, 신호의 신뢰성을 높인다.

  2. 자기 적응형 선형 회귀 방식 검출 기각, 인위적 판단의 주관성을 피한다.

  3. 진동율과 깊이/VFI 검출 지표와 결합하여 역전 기회를 발견하는 데 도움이 됩니다.

  4. 여러 번 상장하면 가격 회귀를 최대한 활용할 수 있고, 상장 유리한 잠금 수익을 추적할 수 있다.

위험 분석

  1. 다인자 조합 판단은 더 복잡하며, 매개 변수 최적화 및 인식 효과에서 벗어나는 것이 실제 성능에 영향을 미칠 수 있다.

  2. 일방적인 포지션은 위험성이 높으며, 판단에 오류가 있을 경우 큰 손실이 발생할 수 있다.

  3. 반복적으로 포지션이 늘어나면 손실이 커지고 포지션을 조심스럽게 통제해야 한다.

  4. 거래 수수료가 실제 수익에 미치는 영향에 주의를 기울여야 합니다.

최적화 방향

  1. 다양한 변수 조합과 지표의 효과를 테스트하고, 최적의 구성.

  2. 단기금 및 최대 손실을 제어하는 스톱 손실 전략을 추가하십시오.

  3. 위험을 분산하기 위해 양방향 거래 기회를 고려하십시오.

  4. 기계 학습 방법과 함께 자동 최적화 매개 변수.

요약하다

이 전략은 복합적인 여러 가지 기술 지표의 진입 시점을 식별하고, 사용자 정의 조건과 VFI 지표의 필터링 False signal. . 전략은 가격 회전을 활용하여 지속적으로 포지션 추적을 통해 트렌드에 있는 기회를 잡는 데 도움이 된다. . 그러나 또한 잘못된 판단과 일방적인 포지션의 위험에 직면하여, 지표 매개 변수 및 손실 전략을 적절히 최적화하여 위험을 줄이고, 수익 공간을 높이는 것이 필요합니다.

전략 소스 코드
/*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")