Estratégia quantitativa de moeda digital baseada em múltiplos indicadores


Data de criação: 2023-09-15 11:58:36 última modificação: 2023-09-15 11:58:36
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Este artigo detalha uma estratégia de negociação quantitativa multi-indicador para o design de moedas digitais. A estratégia utiliza indicadores como linha média, oscilante e canal para julgamento de entrada e controle de risco.

Princípios estratégicos

A estratégia baseia-se nas seguintes categorias de indicadores:

  1. O ROC Oscillator determina o intervalo entre os preços de compra e venda;

  2. A construção de uma dinâmica de suporte e resistência no Canal de Dongxian;

  3. O índice de força de atração determina as características básicas;

  4. Os indicadores de energia equilibrada avaliam a tendência para a falta de ar;

  5. As médias móveis filtram tendências.

O julgamento final de entrada só é formado quando vários sinais de indicador coincidem. Ao mesmo tempo, o ponto de parada de parada é definido para controlar o risco de uma única transação.

A vantagem estratégica

A maior vantagem da estratégia é que os indicadores são complementares, avaliando tendências e pontos-chave em várias dimensões.

Outra vantagem é que a configuração de stop-loss é diretamente razoável e ajuda na gestão ativa do dinheiro.

Finalmente, o espaço de parâmetros é amplo e pode ser minuciosamente otimizado para moedas digitais.

C. Riscos potenciais

Mas a estratégia também tem os seguintes problemas:

Em primeiro lugar, a combinação de vários indicadores aumenta a dificuldade de otimização de parâmetros.

Em segundo lugar, pode haver discrepâncias entre os indicadores e é necessário definir regras claras de discernimento.

Por fim, é necessário otimizar os parâmetros para uma variedade específica.

Quatro conteúdos, resumo

Este artigo descreve detalhadamente uma estratégia de quantificação de múltiplos indicadores especificamente para o design de moedas digitais. Ela usa razoavelmente vários indicadores para controle de risco e gerenciamento de ganhos. A estratégia pode obter ganhos estáveis por meio da otimização de parâmetros, mas também precisa de atenção para evitar dificuldades de otimização de controle e uso de indicadores.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-09-07 00:00:00
end: 2023-09-14 00:00:00
period: 4m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © mbagheri746

//@version=4
strategy("Bagheri IG Ether", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100)

TP = input(3000, minval = 1 , title ="Take Profit")
SL = input(3443, minval = 1 , title ="Stop Loss")


//_________________ RoC Definition _________________


rocLength = input(title="ROC Length", type=input.integer, minval=1, defval=185)
smoothingLength = input(title="Smoothing Length", type=input.integer, minval=1, defval=49)
src = input(title="Source", type=input.source, defval=close)

ma = ema(src, smoothingLength)
mom = change(ma, rocLength)

sroc = nz(ma[rocLength]) == 0
     ? 100
     : mom == 0
         ? 0
         : 100 * mom / ma[rocLength]

//srocColor = sroc >= 0 ? #0ebb23 : color.red
//plot(sroc, title="SROC", linewidth=2, color=srocColor, transp=0)
//hline(0, title="Zero Level", linestyle=hline.style_dotted, color=#989898)


//_________________ Donchian Channel _________________

length1 = input(43, minval=1, title="Upper Channel")
length2 = input(43, minval=1, title="Lower Channel")
offset_bar = input(90,minval=0, title ="Offset Bars")

upper = highest(length1)
lower = lowest(length2)

basis = avg(upper, lower)


DC_UP_Band = upper[offset_bar]
DC_LW_Band = lower[offset_bar]

l = plot(DC_LW_Band, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.red)
u = plot(DC_UP_Band, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.aqua)

fill(l,u,color = color.new(color.aqua,transp = 90))

//_________________ Bears Power _________________


wmaBP_period = input(61,minval=1,title="BearsP WMA Period")
line_wma = ema(close, wmaBP_period)

BP = low - line_wma


//_________________ Balance of Power _________________

ES_BoP=input(15, title="BoP Exponential Smoothing")
BOP=(close - open) / (high - low)

SBOP = rma(BOP, ES_BoP)

//_________________ Alligator _________________

//_________________ CCI _________________

//_________________ Moving Average _________________

sma_period = input(74, minval = 1 , title = "SMA Period")
sma_shift = input(37, minval = 1 , title = "SMA Shift")

sma_primary = sma(close,sma_period)

SMA_sh = sma_primary[sma_shift]

plot(SMA_sh, style=plot.style_line, linewidth=2, color=color.yellow)

//_________________ Long Entry Conditions _________________//

MA_Lcnd = SMA_sh > low and SMA_sh < high

ROC_Lcnd = sroc < 0

DC_Lcnd = open < DC_LW_Band

BP_Lcnd = BP[1] < BP[0] and BP[1] < BP[2]

BOP_Lcnd = SBOP[1] < SBOP[0]

//_________________ Short Entry Conditions _________________//

MA_Scnd = SMA_sh > low and SMA_sh < high

ROC_Scnd = sroc > 0

DC_Scnd = open > DC_UP_Band

BP_Scnd = BP[1] > BP[0] and BP[1] > BP[2]

BOP_Scnd = SBOP[1] > SBOP[0]

//_________________ OPEN POSITION __________________//


strategy.entry(id = "BUY", long = true , when = MA_Lcnd and ROC_Lcnd and DC_Lcnd and BP_Lcnd and BOP_Lcnd)

strategy.entry(id = "SELL", long = false , when = MA_Scnd and ROC_Scnd and DC_Scnd and BP_Scnd and BOP_Scnd)

//_________________ CLOSE POSITION __________________//

strategy.exit(id = "CLOSE BUY", from_entry = "BUY", profit = TP , loss = SL)

strategy.exit(id = "CLOSE SELL", from_entry = "SELL" , profit = TP , loss = SL)


//_________________ TP and SL Plot __________________//

currentPL= strategy.openprofit
pos_price = strategy.position_avg_price
open_pos = strategy.position_size

TP_line = (strategy.position_size  > 0) ? (pos_price + TP/100) : strategy.position_size < 0 ? (pos_price - TP/100) : 0.0
SL_line = (strategy.position_size  > 0) ? (pos_price - SL/100) : strategy.position_size < 0 ? (pos_price + SL/100) : 0.0

// hline(TP_line, title = "Take Profit", color = color.green , linestyle = hline.style_dotted, editable = false)
// hline(SL_line, title = "Stop Loss", color = color.red , linestyle = hline.style_dotted, editable = false)


Tline = plot(TP_line != 0.0 ? TP_line : na , title="Take Profit", color=color.green, trackprice = true, show_last = 1)
Sline = plot(SL_line != 0.0 ? SL_line : na, title="Stop Loss", color=color.red, trackprice = true, show_last = 1)
Pline = plot(pos_price != 0.0 ? pos_price : na, title="Stop Loss", color=color.gray, trackprice = true, show_last = 1)


fill(Tline , Pline, color = color.new(color.green,transp = 90))
fill(Sline , Pline, color = color.new(color.red,transp = 90))



//_________________ Label __________________//


inMyPrice           = input(title="My Price", type=input.float, defval=0)
inLabelStyle        = input(title="Label Style", options=["Upper Right", "Lower Right"], defval="Lower Right")

posColor = color.new(color.green, 25)
negColor = color.new(color.red, 25)
dftColor = color.new(color.aqua, 25)
posPnL   = (strategy.position_size != 0) ? (close * 100 / strategy.position_avg_price - 100) : 0.0
posDir   = (strategy.position_size  > 0) ? "long" : strategy.position_size < 0 ? "short" : "flat"
posCol   = (posPnL > 0) ? posColor : (posPnL < 0) ? negColor : dftColor
myPnL    = (inMyPrice != 0) ? (close * 100 / inMyPrice - 100) : 0.0

var label lb = na
label.delete(lb)
lb := label.new(bar_index, close,
   color=posCol,
   style=inLabelStyle=="Lower Right"?label.style_label_upper_left:label.style_label_lower_left,
   text=
      "╔═══════╗" +"\n" + 
      "Pos: "  +posDir +"\n" +
      "Pos Price: "+tostring(strategy.position_avg_price) +"\n" +
      "Pos PnL: "  +tostring(posPnL, "0.00") + "%" +"\n" +
      "My Price: " +tostring(inMyPrice) +"\n" +
      "My PnL: "   +tostring(myPnL, "0.00") + "%" +"\n" +
      "╚═══════╝")