Estratégia de localizador de ondas com crossover VRSI-EMA e fusão VMACD
ChaoZhang
Visão geral
Esta é uma estratégia que combina o RSI aleatório, o EMA cruzado e o VMACD para identificar os pontos de reversão do mercado, que funcionam melhor quando a tendência de queda está prestes a ser revertida.
Princípio da estratégia
A estratégia baseia-se numa combinação dos seguintes indicadores:
- RSI aleatório (Random Sliding Average): usado para identificar sobrecompra e sobrevenda
- EMA (Média Móvel Indicativa) Cruzamento de linha rápida e lenta: julgar tendências e possíveis reversões
- VMACD (MACD): usado para confirmar sinais de reversão
Um sinal de compra é gerado quando o RSI aleatório rebenta da zona de oversold e atravessa a linha lenta na linha rápida do EM, enquanto o VMACD começa a subir. Além disso, um sinal de compra é gerado como um sinal auxiliar se o preço de curto prazo quebrar o SMA de 10 ciclos.
A estratégia acompanha a mudança desses indicadores em tempo real e calcula o SMA, EMA e outras informações após um determinado comprimento. Quando a condição de compra é acionada, a posição de compra é aberta com um número fixo de contratos.
Análise de vantagens
A estratégia combina vários indicadores para identificar oportunidades de reversão de mercado. Os principais benefícios são:
- O RSI aleatório tem uma forte capacidade de identificar sobrecompra e sobrevenda
- A EMA julga com alta precisão os sinais de reversão
- VMACD filtrando sinais falsos com eficiência
- Combinação de múltiplos indicadores para melhorar a qualidade do sinal
- O uso de SMAs de curto prazo como forma de parar perdas é razoável
Em suma, a estratégia pode ser eficaz para capturar sinais de reversão e construir posições de multiplo depois de cair para um determinado nível, resultando em lucro.
Análise de Riscos
Apesar das vantagens desta estratégia, há alguns riscos a serem considerados, principalmente:
- Risco sistêmico de que os mercados não possam reverter e continuem a cair
- Menos sinais são produzidos quando vários indicadores têm uma baixa probabilidade de desencadear condições de compra ao mesmo tempo
- SMA Stop Loss pode ser muito subjetivo, retroceder o efeito de controle em geral
- Não tem em conta os grandes choques no mercado
Para os riscos acima mencionados, pode-se obter uma otimização adicional da seguinte forma:
- Adicionar uma combinação de outros indicadores de reversão para aumentar a eficácia
- A combinação de tempo de parada e quantidade de parada
- Julgar o estado do mercado e evitar posições em situações de turbulência
- Otimização da lógica de stop-loss para evitar que o stop-loss seja demasiado radical
Direção de otimização
A estratégia pode ser aperfeiçoada em:
- Adicionar mais combinações de indicadores, formando clusters de indicadores e melhorando a qualidade do sinal
- Optimizar os parâmetros de acordo com as características dos grandes tipos de ativos
- Aumentar a probabilidade de reversão de um algoritmo de aprendizagem de máquina baseado em treinamento de dados históricos
- Adição de pontos de deslizamento durante a retrospectiva para aproximar os resultados das transações reais
- Optimizar a estratégia de stop loss para torná-la mais racional
- Detectar o estado da tendência, distinguir entre oscilações e tendências, e evitar posicionamentos cegos
Resumir
A estratégia de busca de ondas do cruzamento VRSI-EMA com a fusão VMACD é, em geral, uma boa estratégia para identificar oportunidades de reversão de queda. Combina vários indicadores para formar um sinal de compra e pode determinar efetivamente o momento da reversão.
/*backtest
start: 2022-11-14 00:00:00
end: 2023-11-20 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=3
strategy("Wavefinder+", overlay=true)
length = input(20)
confirmBars = input(2)
price = close
slow = input(12, "Short period")
fast = input(26, "Long period")
signal = input(9, "Smoothing period")
maFast = ema( volume * close, fast ) / ema( volume, fast )
maSlow = ema( volume * close, slow ) / ema( volume, slow )
da = maSlow - maFast
maSignal = ema( da, signal )
dm=da-maSignal
source = close
lengthRSI = input(14, minval=8), lengthStoch = input(14, minval=5)
smoothK = input(3,minval=3), smoothD = input(3,minval=3)
OverSold = input(25), OverBought = input(75)
rsi1 = rsi(source, lengthRSI)
rsi2= rsi(low, 20)
k = sma(stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = sma(k, smoothD)
k1= sma(stoch(rsi2, rsi2, rsi2, lengthStoch), smoothK)
d1= sma(k1, smoothD)
delta=k-d1
ma = ema(low, length)
ema5= ema(price,20)
sma= sma(price,10)
bcond = price < ma
lcond = price> ema5
bcount = 0
lcount= 0
bcount := bcond ? nz(bcount[1]) + 1 : 0
lcount := lcond ? nz(lcount[1]) + 1 : 0
if (lcount>1 and change(k)>3 and k>d and k<55 and rising(dm,1)) or ( k[1]-k[2]<-2 and k-k[1]>5 and k>35 and k<80) or (ma-sma>0.05*sma and rising(sma,3) and rising(dm,2))
strategy.entry("Long", strategy.long, qty=10000/close)
if (bcount == confirmBars)
strategy.close("Long")
if close<0.99*sma
strategy.close("Long")
plot(0.99*sma)
plot(ma)
//hline(OverSold,color=blue)
//hline(OverBought,color=blue)
//plot(d, color=red)
//plot(k, color=green,title="k-line")
//(close-close[3]<-0.05*close[3]) or (close-close[2]<-0.05*close[2]) or (close-close[2]<-0.05*close[2]) or (close-close[4]<-0.05*close[4]) or
//plot(strategy.equity, title="equity", color=red, linewidth=2, style=areabr)