Combinação de estratégia de reversão quantitativa e volume
ChaoZhang
Visão geral
Esta estratégia é uma combinação de duas estratégias de negociação quantitativa, com o objetivo de produzir um sinal de negociação mais preciso e confiável. A primeira estratégia é baseada na inversão de preços e a segunda estratégia é baseada na análise de volume de transação. O sinal combinado pode aumentar efetivamente a probabilidade de lucro.
Princípio da estratégia
A estratégia consiste em duas partes:
- Estratégia de reversão
Use o indicador STO para avaliar os sinais de reversão. Faça mais quando o preço de fechamento de dois dias sobe e a linha lenta do STO é inferior a 50; Faça vazio quando o preço de fechamento de dois dias cai e a linha rápida do STO é superior a 50.
- Estratégia de volume de negócios
Calcular a relação entre volume e preço de transação em um determinado período, julgar a direção da polinomial e realizar o tratamento de suavização uniforme.
As estratégias são divididas em duas partes: mais é mais e menos é menos.
A combinação de sinais pode melhorar a qualidade do sinal, e qualquer estratégia pode reduzir significativamente a probabilidade de falsos sinais.
Vantagens estratégicas
- Combinação de duas estratégias independentes para melhorar a precisão do sinal
- A estratégia de inversão capta oportunidades, a estratégia de volume de negócios determina o futuro
- Duas estratégias de diferentes tipos se verificam mutuamente, reduzindo os sinais errados
- A combinação é simples, direta e fácil de implementar
- Parâmetros que podem ser independentemente otimizados para cada parte da estratégia
Risco estratégico
- A estratégia de reversão é fácil de enganar e exige uma saída rigorosa.
- Análise de volume de entrega pode atrasar
- Baseado apenas em indicadores quantitativos, mas com análise técnica
- A sequência de dados mais longa trained1 para calcular a linha média
- Os parâmetros de diferentes variedades não são necessariamente universais e precisam ser otimizados individualmente.
As medidas a seguir podem reduzir o risco:
- Optimizar os parâmetros STO para melhorar a capacidade de reconhecimento de reversão
- Combinado com outros indicadores, confirmou a ruptura do volume de transações
- Parâmetros de optimização do ciclo da mediana
- Avaliação de forma por meio de tecnologia gráfica
- Parâmetros de teste por variedade
Direção de otimização
A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:
- Os melhores parâmetros para testar o indicador STO
Ajustar parâmetros como K-valores e D-valores para encontrar a melhor combinação
- Verificação dupla da brecha de tráfego
Adição de critérios auxiliares como MACD, BOLL, etc.
- Parâmetros de optimização do ciclo da mediana
Teste de diferentes parâmetros de ciclo para um julgamento mais estável
- Introdução de gráficos baseados em sinais combinados
Por exemplo, quando o desamor acontece, você entra novamente.
- Combinação de parâmetros de teste de acordo com a variedade
Os parâmetros de diferentes variedades não são necessariamente os mesmos, e devem ser testados separadamente.
Resumir
Esta estratégia pode melhorar a qualidade e a precisão do sinal através da combinação de dois tipos diferentes de estratégias de inversão e transação, com a verificação mútua. Mas também é necessário prestar atenção à otimização de parâmetros, indicadores técnicos auxiliares e outros para melhorar a eficácia da estratégia. Podemos obter uma combinação de estratégias verdadeiramente estável e confiável testando constantemente os resultados de retorno, ajustando as regras de parâmetros e verificando em campo.
/*backtest
start: 2023-09-13 00:00:00
end: 2023-09-20 00:00:00
period: 15m
basePeriod: 5m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
// Copyright by HPotter v1.0 21/10/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal.
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50.
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
// This is another version of FVE indicator that we have posted earlier
// in this forum.
// This version has an important enhancement to the previous one that`s
// especially useful with intraday minute charts.
// Due to the volatility had not been taken into account to avoid the extra
// complication in the formula, the previous formula has some drawbacks:
// The main drawback is that the constant cutoff coefficient will overestimate
// price changes in minute charts and underestimate corresponding changes in
// weekly or monthly charts.
// And now the indicator uses adaptive cutoff coefficient which will adjust to
// all time frames automatically.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
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Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing)
vSlow = sma(vFast, DLength)
pos = 0.0
pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
FVI(Samples,Perma,Cintra,Cinter) =>
pos = 0
xhl2 = hl2
xhlc3 = hlc3
xClose = close
xIntra = log(high) - log(low)
xInter = log(xhlc3) - log(xhlc3[1])
xStDevIntra = stdev(sma(xIntra, Samples) , Samples)
xStDevInter = stdev(sma(xInter, Samples) , Samples)
xVolume = volume
TP = xhlc3
TP1 = xhlc3[1]
Intra = xIntra
Vintra = xStDevIntra
Inter = xInter
Vinter = xStDevInter
CutOff = Cintra * Vintra + Cinter * Vinter
MF = xClose - xhl2 + TP - TP1
FveFactor = iff(MF > CutOff * xClose, 1,
iff(MF < -1 * CutOff * xClose, -1, 0))
xVolumePlusMinus = xVolume * FveFactor
Fvesum = sum(xVolumePlusMinus, Samples)
VolSum = sum(xVolume, Samples)
xFVE = (Fvesum / VolSum) * 100
xEMAFVE = ema(xFVE, Perma)
pos :=iff(xFVE > xEMAFVE, 1,
iff(xFVE < xEMAFVE, -1, nz(pos[1], 0)))
pos
strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Volatility Finite Volume Elements", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
Samples = input(22, minval=1)
Perma = input(40, minval=1)
Cintra = input(0.1)
Cinter = input(0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posFVI = FVI(Samples,Perma,Cintra,Cinter)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posFVI == 1 , 1,
iff(posReversal123 == -1 and posFVI == -1, -1, 0))
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))
if (possig == 1)
strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
strategy.entry("Short", strategy.short)
if (possig == 0)
strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )