Strategi pelbagai faktor
ChaoZhang
Gambaran keseluruhan
Strategi pelbagai faktor menggabungkan tiga jenis strategi yang berbeza seperti strategi goyah, strategi trend dan strategi terobosan, untuk mendapatkan kesan strategi yang lebih baik dengan menggunakan kombinasi.
Prinsip Strategi
Strategi multi-factor dimodelkan berdasarkan aspek berikut:
Sebahagian daripada strategi goyah menggunakan penunjuk rawak untuk menentukan masa membeli dan menjual. Khususnya, ia menghasilkan isyarat membeli apabila penunjuk rawak% K melintasi garis% D dari kawasan overbought; ia menghasilkan isyarat jual apabila garis% K melintasi garis% D dari kawasan overbought.
Strategi trend sebahagian menggunakan persilangan emas garis rata-rata SMA untuk menentukan arah trend. Apabila garis cepat melintasi garis lambat dari bawah, ia menghasilkan isyarat beli. Apabila garis cepat melintasi garis lambat dari atas, ia menghasilkan isyarat jual.
Bahagian strategi penembusan memantau sama ada harga menembusi harga tertinggi atau terendah dalam tempoh yang ditetapkan. Beli apabila harga melebihi harga tertinggi; Jual apabila harga di bawah harga terendah.
Berkongsi dengan indikator ADX untuk menilai kekuatan trend, hanya ambil bahagian dalam perdagangan trend apabila trend cukup kuat.
Menubuhkan garisan hentian dan garisan hentian, menetapkan nisbah hentian yang munasabah.
Sebagai gabungan, strategi multi-faktor mengikut logik berikut:
Apabila ADX lebih besar daripada tetes yang ditetapkan, dianggap bahawa trend cukup kuat, maka ia memulakan strategi trend; apabila ADX lebih kecil daripada tetes, dianggap berada dalam penjumlahan, maka ia hanya menjalankan strategi goyah.
Dalam keadaan trend, apabila SMA cepat perlahan garis emas melintasi membeli kedudukan terbuka, apabila mati garpu kedudukan kosong.
Dalam keadaan yang bergolak, isyarat perdagangan untuk menjalankan petunjuk rawak.
Strategi terobosan digunakan dalam kedua-dua keadaan pasaran untuk mengesan saluran.
Setting Stop Loss Stop Line Optimize Profit.
Analisis kelebihan
Kelebihan terbesar strategi multi faktor adalah gabungan pelbagai jenis strategi, yang dapat memberikan kesan strategi yang lebih baik dalam kedua-dua keadaan pasaran. Secara khusus, ia mempunyai kelebihan berikut:
Ia juga boleh membantu anda untuk mendapatkan peluang yang lebih tinggi dalam situasi yang sedang berlaku.
Ia boleh menghasilkan keuntungan dalam keadaan yang tidak menentu dan tidak terjebak dalam pegangan.
Dengan faktor keuntungan yang tinggi, tetapan stop loss adalah wajar.
“Saya tidak tahu apa-apa tentang apa yang berlaku di Malaysia, tetapi saya tidak tahu apa-apa tentang apa yang berlaku di Malaysia.
Ia boleh digabungkan dengan pelbagai petunjuk untuk menghasilkan isyarat perdagangan yang lebih kuat.
Anda boleh mendapatkan kombinasi parameter yang lebih baik dengan mengoptimumkan parameter.
Analisis risiko
Strategi pelbagai faktor juga mempunyai risiko, terutamanya:
Kombinasi faktor yang tidak sesuai boleh menyebabkan signal perdagangan bercampur aduk, dan perlu diuji berulang kali untuk mencari kombinasi faktor yang optimum.
Perlu mengoptimumkan pelbagai parameter, pengoptimuman yang lebih sukar dan memerlukan sokongan data sejarah yang mencukupi.
Jika anda tidak dapat menghentikan kerugian dalam masa yang tepat, ia boleh menyebabkan kerugian yang lebih besar.
Indeks ADX terlewat dan mungkin terlepas titik perubahan trend.
Perdagangan terobosan mudah dirampas dan memerlukan strategi hentian kerugian yang wajar.
Untuk mengatasi risiko ini, anda boleh mengoptimumkan dari:
Uji kestabilan pelbagai faktor dalam data sejarah, pilih faktor kestabilan.
Menggunakan kaedah pengoptimuman pintar seperti algoritma genetik untuk mencari parameter yang optimum.
Tetapkan garis hentian yang munasabah untuk mengawal pengeluaran maksimum.
Kaedah ini dikombinasikan dengan penunjuk tambahan untuk menilai trend yang berbalik.
Mengoptimumkan strategi henti kerugian untuk menembusi dagangan dan mengelakkan kerugian yang terlalu besar.
Arah pengoptimuman
Strategi berbilang faktor mempunyai ruang untuk pengoptimuman lebih lanjut:
Uji lebih banyak jenis faktor untuk mencari kombinasi yang lebih baik. Faktor lain seperti kadar turun naik, jumlah penukaran boleh dipertimbangkan.
Menggunakan kaedah pembelajaran mesin untuk mencari strategi terbaik.
Pengoptimuman parameter boleh menggunakan algoritma pintar untuk mencari keunggulan dengan cepat.
Boleh menguji pendapatan dalam tempoh pemegangan yang berbeza.
Anda boleh mempertimbangkan untuk menyesuaikan garis stop loss secara dinamik.
Anda boleh memperkenalkan lebih banyak syarat penapisan, seperti peningkatan jumlah lalu lintas, untuk meningkatkan kualiti isyarat.
Tanda-tanda ADX boleh mempertimbangkan parameter pengoptimuman atau digantikan dengan indikator penghakiman trend yang lebih maju.
ringkaskan
Strategi pelbagai faktor mengambil kira pelbagai logik perdagangan seperti trend, gegaran, dan perobosan, dan dapat memperoleh hasil yang lebih baik dalam kedua-dua keadaan pasaran. Berbanding dengan strategi tunggal, strategi pelbagai faktor dapat memperoleh keuntungan yang lebih stabil, dengan ruang peningkatan yang baik.
/*backtest
start: 2023-09-30 00:00:00
end: 2023-10-30 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
// strategy("Strategy_1", shorttitle="Strategy1",overlay=true ,pyramiding = 12, initial_capital=25000, currency='EUR', commission_type = strategy.commission.cash_per_order, commission_value = 3, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 20)
// Revision: 1
// Author: Jonas
// === INPUT ===
// > BACKTEST RANGE <
FromMonth = input(defval=1, title="From Month", minval=1, maxval=12)
FromDay = input(defval=1, title="From Day", minval=1, maxval=31)
FromYear = input(defval=2017, title="From Year", minval=2010)
ToMonth = input(defval=1, title="To Month", minval=1, maxval=12)
ToDay = input(defval=1, title="To Day", minval=1, maxval=31)
ToYear = input(defval=9999, title="To Year", minval=2010)
// > STRATEGY SETTINGS <
bolOS = input(defval = false, type=input.bool, title="Oscillating Strategy")
bolTS = input(defval = true, type=input.bool, title="Trend Strategy")
bolBO = input(defval = false, type=input.bool, title="Breakout Strategy")
strStrategy = input(defval = "Long", type=input.string, title="Trade Strategy",options = ["Long", "Short","Long & Short"])
flStopLoss = input(defval = 2.0, title="Stop Loss %", type=input.float)/100
flTakeProfit = input(defval = 4.0, title="Take Profit %", type=input.float)/100
// > SMA <
fastMA = input(defval=8, type=input.integer, title="FastMA length", minval=1, step=1)
slowMA = input(defval=21, type=input.integer, title="SlowMA length", minval=1, step=1)
// > ADX <
adx_len = input(defval=10, type=input.integer, title="ADX length", minval=1, step=1)
adx_trend = input(defval=30, type=input.integer, title="ADX Tr", minval=1, step=1)
adx_choppy = adx_trend
adx_limit = adx_trend
// > TRENDSCORE <
ts_fromIndex = input(title="From", type=input.integer, minval=1, defval=10)
ts_toIndex = input(title="To", type=input.integer, minval=1, defval=14)
ts_src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)
// > Oscillator <
stoch_length = 14
stoch_OverBought = 75
stoch_OverSold = 25
stoch_smoothK = 3
stoch_smoothD = 3
// === BACK TEST RANGE FUNCTION ===
window_start = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00) // backtest start window
window_finish = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59) // backtest finish window
window() => // create function "within window of time"
time >= window_start and time <= window_finish ? true : false
//plot(stop_level_Long, title="TEST",color=color.red, style=plot.style_linebr, linewidth=2)
//plot(take_level_Long, color=color.green, style=plot.style_linebr, linewidth=2)
// === ADX ===
adx_up = change(high)
adx_down = -change(low)
adx_trur = rma(tr, adx_len)
adx_plus = fixnan(100 * rma(adx_up > adx_down and adx_up > 0 ? adx_up : 0, adx_len) / adx_trur)
adx_minus = fixnan(100 * rma(adx_down > adx_up and adx_down > 0 ? adx_down : 0, adx_len) / adx_trur)
adx_sum = adx_plus + adx_minus
ADX = 100 * rma(abs(adx_plus - adx_minus) / (adx_sum == 0 ? 1 : adx_sum), adx_len)
//=== TRENDSCORE ===
trendscore(ts_src, ts_fromIndex, ts_toIndex) =>
ts_sum = 0.0
for i = ts_fromIndex to ts_toIndex
ts_sum := ts_sum + (ts_src >= nz(ts_src[i]) ? 1 : -1)
ts_sum
intTS = trendscore(ts_src, ts_fromIndex, ts_toIndex)
// Long if TrendDirection = 1, Short if TrendDirection = -1; Indifferent if TrendDirection = 0
intTrendDirection = (intTS > (ts_toIndex-ts_fromIndex)) ? 1 : (intTS < (ts_fromIndex-ts_toIndex)) ? -1 : 0
// > TREND CONDITION <
adx_growing = ADX > highest(ADX[1],3)
intTrend = ((ADX >= adx_limit) and (ADX[1] >= adx_limit) and adx_growing) ? intTrendDirection : 0
// === ATR ===
ATR = sma(tr,10)
ATR_100 = ATR /abs(high - low)
// === STOCHASTICS ===
stoch_k = sma(stoch(close, high, low, stoch_length), stoch_smoothK)
stoch_d = sma(stoch_k, stoch_smoothD)
// === FILTER & CONDITIONS ===
// > STOCHASTICS <
bolFilter_OS1 = close[1] > hl2[1]
bolSigOsc_long_1 = (na(stoch_k) or na(stoch_d)) ? false : (crossover(stoch_d,stoch_OverSold) and stoch_k > stoch_d) ? true:false
bolSigOsc_short_1 = (na(stoch_k) or na(stoch_d)) ? false : (crossunder(stoch_d,stoch_OverBought) and stoch_k < stoch_d) ? true:false
bolLongOpenOS = bolSigOsc_long_1 and bolFilter_OS1
bolLongCloseOS = bolSigOsc_short_1
bolShortOpenOS = bolSigOsc_short_1 and bolFilter_OS1
bolShortCloseOS = bolSigOsc_long_1
// > TREND <
bolFilter_TS1 = close[1] > hl2[1] and open[1] < hl2[1]
bolFilter_TS2 = sma(close,50)>sma(close,50)[10]
bolFilter_TS3 = close[1] < hl2[1] and open[1] > hl2[1]
bolSigTrendLO1 = sma(close, fastMA) > sma(close, slowMA)
bolSigTrendLO2 = close > sma(close,fastMA)
bolSigTrendLO3 = bolSigTrendLO1 and bolSigTrendLO2
bolSigTrendLC1 = sma(close, fastMA) < sma(close, slowMA)
bolSigTrendLC2 = close < sma(close, fastMA)
bolSigTrendLC3 = bolSigTrendLC1 and bolSigTrendLC2
bolSigTrendSO1 = bolSigTrendLC3
bolSigTrendSC1 = bolSigTrendLO1
bolLongOpenTS = bolSigTrendLO3 and bolFilter_TS1
bolLongCloseTS = bolSigTrendLC3 and bolFilter_TS3
bolShortOpenTS = bolSigTrendSO1 and bolFilter_TS3
bolShortCloseTS = bolLongOpenTS and bolFilter_TS1
plot(sma(close, fastMA), title='FastMA', color=color.green, linewidth=2, style=plot.style_line) // plot FastMA
plot(sma(close, slowMA), title='SlowMA', color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_line) // plot SlowMA
// > BREAKOUT <
flFilter_BS1 = 0.5 * stdev(close,slowMA)[1]
bolFilter_BS2 = volume > sma(volume,slowMA)*1.25
bolSigBreakoutLO1 = close > (highestbars(high,slowMA)[1] + flFilter_BS1)
bolSigBreakoutLC1 = barssince(bolSigBreakoutLO1)==5
bolSigBreakoutSO1 = close < lowestbars(low,slowMA)[1] - flFilter_BS1
bolSigBreakoutSC1 = barssince(bolSigBreakoutSO1)==5
bolLongOpenBO = bolSigBreakoutLO1 and bolFilter_BS2
bolLongCloseBO = bolSigBreakoutLC1
bolShortOpenBO = bolSigBreakoutSO1 and bolFilter_BS2
bolShortCloseBO = bolSigBreakoutSC1
//=== STRATEGIES ENTRIES & EXITS ===
// > STOPS & LIMITS <
stop_level_Long = strategy.position_avg_price * (1 - flStopLoss)
take_level_Long = strategy.position_avg_price * (1 + flTakeProfit)
stop_level_Short = strategy.position_avg_price * (1 + flStopLoss)
take_level_Short = strategy.position_avg_price * (1 - flTakeProfit)
// > ENTRIES / CLOSES / EXITS <
if window() //only in backtest-window
if (bolOS == true)
if (intTrend == 0)
if(strStrategy == "Long" or strStrategy == "Long & Short")
strategy.entry("Lng Osc", strategy.long, when=bolLongOpenOS) // buy long when "within window of time" AND crossover
if(strStrategy == "Short" or strStrategy == "Long & Short")
strategy.entry("Short Osc", strategy.short, when=bolShortOpenOS)
strategy.close("Lng Osc", when=(bolLongCloseOS))
//strategy.exit("Exit L OS/STD", "Lng Osc", stop = strategy.position_avg_price - 2*stdev(close,10))
strategy.exit("Exit L OS/%", "Lng Osc", stop=stop_level_Long)
strategy.close("Short Osc", when=(bolShortCloseOS))
//strategy.exit("Exit S OS/STD", "Short Osc", stop = strategy.position_avg_price + 2*stdev(strategy.position_avg_price,10))
strategy.exit("Exit S OS/%", "Short Osc", stop=stop_level_Short)
if (bolTS == true)
if (not(intTrend == 0))
if((strStrategy == "Long") or (strStrategy == "Long & Short"))
strategy.entry("Lng TD", strategy.long, when=bolLongOpenTS) // buy long when "within window of time" AND crossover
if((strStrategy == "Short") or (strStrategy == "Long & Short"))
strategy.entry("Short TD", strategy.short, when=(bolShortOpenTS and bolTS)) // buy long when "within window of time" AND crossover
strategy.exit("Exit L TD", "Lng TD", stop=stop_level_Long)
strategy.close("Lng TD", when=bolLongCloseTS)
strategy.exit("Exit S TD", "Short TD", stop=stop_level_Short)
strategy.close("Short TD", when=bolShortCloseTS)
if (bolBO == true)
if((strStrategy == "Long") or (strStrategy == "Long & Short"))
strategy.entry("Lng BO", strategy.long, when=bolLongOpenBO) // buy long when "within window of time" AND crossover
strategy.close("Lng BO", when=bolLongCloseBO)
//strategy.exit("Exit L BO/STD", "Lng BO", stop = strategy.position_avg_price - 2*stdev(strategy.position_avg_price,10))
strategy.exit("Exit L BO/2.5%", "Lng BO", stop=stop_level_Long)
if((strStrategy == "Short") or (strStrategy == "Long & Short"))
strategy.entry("Short BO", strategy.short, when=bolShortOpenBO) // buy long when "within window of time" AND crossover
strategy.close("Short BO", when=bolShortCloseBO)
//strategy.exit("Exit S BO/STD", "Short BO", stop = strategy.position_avg_price - 2*stdev(strategy.position_avg_price,10))
strategy.exit("Exit S BO/%", "Short BO", stop=stop_level_Short)