Estratégias de negociação de momentum personalizadas
ChaoZhang
Visão geral
Trata-se de uma estratégia de negociação personalizada que combina indicadores de dinâmica com filtragem de entidades de linha K. Utiliza integralmente três indicadores técnicos: o índice de dinâmica aleatória, o RSI rápido e a filtragem de entidades de linha K.
Princípio da estratégia
Esta estratégia usa os seguintes três indicadores para avaliar sinais de negociação:
Índice de dinâmica aleatória (SMI): combina a distância entre os corpos da linha K e a posição relativa do preço de fechamento para determinar se a dinâmica de preços é forte ou fraca. Quando o SMI atravessa a linha de limite, gera um sinal de compra, e quando o SMI atravessa a linha de limite, gera um sinal de venda.
RSI rápido ((linha de 7 dias): Ele julga a situação de supercompra de preços. RSI abaixo de 20 gera um sinal de compra para supervenda e acima de 80 gera um sinal de venda para supervenda.
Filtragem de entidades de linha K: calcula o tamanho médio das entidades de linha K nos últimos 10 dias e é válida quando as entidades de linha K de hoje excedem um terço dessa média, evitando o sinal de invalidez.
Esta estratégia julga primeiro os sinais do SMI e do RSI e, se atender aos requisitos de sinal de um dos indicadores, determina se o sinal é válido em combinação com o filtro de entidade da linha K. Se for válido, gera um sinal de negociação.
Análise de vantagens
A estratégia tem as seguintes vantagens:
A combinação de vários indicadores permite um julgamento mais preciso e confiável.
Adicione o filtro de entidades de linha K para evitar sinais inválidos.
A combinação de um julgamento de sobrecompra com um julgamento de sobrevenda permite capturar mais facilmente os sinais de uma reviravolta na tendência.
A maior quantidade de transações em duas direções aumenta as oportunidades de lucro.
A utilização de posições parciais de negociação para evitar perdas excessivas em uma única transação.
Análise de Riscos
A estratégia também apresenta alguns riscos:
O indicador pode gerar sinais errados e causar prejuízos. A otimização de parâmetros pode reduzir os sinais errados.
Algumas posições de negociação não são capazes de aproveitar ao máximo as oportunidades de tendência em cada direção. Pode-se obter maior lucro aumentando a posição de negociação.
O SMI, como principal indicador, é sensível à configuração de parâmetros, e uma configuração inadequada pode perder oportunidades de negociação ou aumentar os sinais errados.
A operação é frequente e os custos de transação aumentam.
Direção de otimização
Esta estratégia pode ser melhorada em várias direções:
Otimizar os parâmetros do SMI e RSI para encontrar a melhor combinação de parâmetros.
Aumentar a amplificação de posições e mecanismos de gestão de posições, obtendo maior retorno na tendência.
Aumentar a estratégia de stop loss e reduzir o risco de perdas únicas.
A combinação de mais indicadores para avaliar a confiabilidade do sinal reduz a falha.
O uso de contratos eficientes reduz os custos de transação.
Resumir
Esta estratégia utiliza um conjunto de três indicadores técnicos de filtragem de entidades SMI, RSI rápido e linha K, para alcançar uma estratégia de negociação personalizada baseada em dinâmica, que leva em conta os benefícios de supercompra e supervenda. Ela possui vantagens como o julgamento preciso, a identificação de sinais eficazes, a combinação de supercompra e supervenda e negociação em excesso.
/*backtest
start: 2023-10-23 00:00:00
end: 2023-11-22 00:00:00
period: 6h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//Noro
//2018
//@version=2
strategy(title = "Noro's Stochastic Strategy v1.2", shorttitle = "Stochastic str 1.2", overlay = false, default_qty_type = strategy.percent_of_equity, default_qty_value = 100, pyramiding = 0)
//Settings
needlong = input(true, defval = true, title = "Long")
needshort = input(true, defval = true, title = "Short")
usemar = input(false, defval = false, title = "Use Martingale")
capital = input(100, defval = 100, minval = 1, maxval = 10000, title = "Capital, %")
usesmi = input(true, defval = true, title = "Use SMI Strategy")
usersi = input(true, defval = true, title = "Use RSI Strategy")
usebod = input(true, defval = true, title = "Use Body-Filter")
a = input(5, "SMI Percent K Length")
b = input(3, "SMI Percent D Length")
limit = input(50, defval = 50, minval = 1, maxval = 100, title = "SMI Limit")
fromyear = input(2017, defval = 2017, minval = 1900, maxval = 2100, title = "From Year")
toyear = input(2100, defval = 2100, minval = 1900, maxval = 2100, title = "To Year")
frommonth = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 12, title = "From Month")
tomonth = input(12, defval = 12, minval = 01, maxval = 12, title = "To Month")
fromday = input(01, defval = 01, minval = 01, maxval = 31, title = "From day")
today = input(31, defval = 31, minval = 01, maxval = 31, title = "To day")
//Fast RSI
fastup = rma(max(change(close), 0), 7)
fastdown = rma(-min(change(close), 0), 7)
fastrsi = fastdown == 0 ? 100 : fastup == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + fastup / fastdown))
//Stochastic Momentum Index
ll = lowest (low, a)
hh = highest (high, a)
diff = hh - ll
rdiff = close - (hh+ll)/2
avgrel = ema(ema(rdiff,b),b)
avgdiff = ema(ema(diff,b),b)
SMI = avgdiff != 0 ? (avgrel/(avgdiff/2)*100) : 0
SMIsignal = ema(SMI,b)
//Lines
plot(SMI, color = blue, linewidth = 3, title = "Stochastic Momentum Index")
plot(SMIsignal, color = red, linewidth = 3, title = "SMI Signal Line")
plot(limit, color = black, title = "Over Bought")
plot(-1 * limit, color = black, title = "Over Sold")
plot(0, color = blue, title = "Zero Line")
//Body Filter
nbody = abs(close - open)
abody = sma(nbody, 10)
body = nbody > abody / 3 or usebod == false
//Signals
up1 = SMI < -1 * limit and close < open and body and usesmi
dn1 = SMI > limit and close > open and body and usesmi
up2 = fastrsi < 20 and close < open and body and usersi
dn2 = fastrsi > 80 and close > open and body and usersi
exit = ((strategy.position_size > 0 and close > open) or (strategy.position_size < 0 and close < open)) and body
//Trading
profit = exit ? ((strategy.position_size > 0 and close > strategy.position_avg_price) or (strategy.position_size < 0 and close < strategy.position_avg_price)) ? 1 : -1 : profit[1]
mult = usemar ? exit ? profit == -1 ? mult[1] * 2 : 1 : mult[1] : 1
lot = strategy.position_size == 0 ? strategy.equity / close * capital / 100 * mult : lot[1]
if up1 or up2
if strategy.position_size < 0
strategy.close_all()
strategy.entry("long", strategy.long, needlong == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if dn1 or dn2
if strategy.position_size > 0
strategy.close_all()
strategy.entry("Short", strategy.short, needshort == false ? 0 : lot, when=(time > timestamp(fromyear, frommonth, fromday, 00, 00) and time < timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59)))
if time > timestamp(toyear, tomonth, today, 23, 59) or exit
strategy.close_all()