Estratégia quantitativa dupla dos CCI

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-11-28 15:47:04
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Resumo

Esta estratégia combina o indicador técnico clássico CCI e os índices duplos VCI e MCI auto-desenvolvidos para formar sinais de negociação, que é uma estratégia de negociação quantitativa típica. Ao identificar a tendência e o impulso das mudanças de volume e preço, determina a direção principal do mercado atual e forma sinais de negociação. Pode ser amplamente usado para instrumentos financeiros como moedas digitais, câmbio e ações.

Princípio da estratégia

Calcular a média móvel ohlc4 e combiná-la com o indicador cci para avaliar o nível dos preços;
Cálculo do indicador OBV para medir o fluxo de capital;
Calcular o índice VCI, que mede a distribuição do fluxo de capital através da variância do indicador de circunferência;
Calcular o índice ICM, que mede a distribuição dos preços através da variância dos preços;
Comparar os índices VCI e MCI para avaliar o sentimento do mercado;

ICV > ICM, forte interesse de compra;
ICV < ICM, forte interesse de venda;

Formar sinais longos e curtos com base na comparação de VCI e MCI;

Análise das vantagens

A estratégia tem em conta múltiplas dimensões, tais como o preço, o volume de negociação e o fluxo de capital, para avaliar o sentimento do mercado, com sinais relativamente precisos;
O ICV e o ICM são calculados por desvio-padrão dinâmico, que pode adaptar-se às alterações do mercado em tempo real;
Os parâmetros da estratégia foram otimizados através de um extenso backtesting e apresentam uma forte estabilidade;

Análise de riscos

O cálculo dos indicadores de preços e volume de negociação está atrasado e não pode capturar eventos súbitos com antecedência;
Uma única estratégia não pode cobrir integralmente condições de mercado complexas e voláteis;
É necessário combiná-lo com outros indicadores auxiliares e não pode julgar sozinho o mercado;

Orientações de otimização

Incorporar modelos preditivos, como a aprendizagem profunda, para melhorar a precisão do julgamento do sinal;
Adicionar módulos de controlo de riscos, tais como stop loss, para reforçar a estabilidade da estratégia;
Experimentar diferentes combinações de parâmetros para testar a aplicabilidade em mercados específicos;

Conclusão

Esta estratégia forma sinais de negociação comparando índices CCI duplos, levando em conta fatores como preço e volume de negociação para avaliar o sentimento do mercado. É uma estratégia comercial quantitativa típica e prática.

/*backtest
start: 2023-10-28 00:00:00
end: 2023-11-27 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
strategy("MCI and VCI - Modified CCI Formulas")
test = cci(ohlc4, 13)
test1 = cci(ohlc4, 20)

obv(src) => cum(change(src) > 0 ? volume : change(src) < 0 ? -volume : 0*volume)
mDisc = input(0, title="Mode Discrepency")
mDiv = input(0.015, title="Interval")
mean(_src, _length)=>
    _return = sum(_src, _length) / _length

median(_src, _length)=>
    _return = _src
    for _i = 0 to _length
        _return := _return == 0 ? _src : (_return + _src[_i]) / 2
    _return


len = input(20, title="Standard (Average) Length")
mmm = input(20, title="Lookback length")
srcV = obv(input(ohlc4))
srcP = input(close)
x = sma(srcV, len)
MDV2 = abs(stdev(median(x, len), mmm))
MDV3 = abs(stdev(mean(x, len), mmm))
AMDV = (MDV2+MDV3)/2
pt1v = (srcV-ema(srcV, len))/ AMDV
pt2v = 1/mDiv
VCI=pt1v*pt2v
y = ema(srcP, len)
MDP2 =  abs(stdev(median(y, len), mmm))
MDP3 = abs(stdev(mean(y, len), mmm))
AMDA = (MDP2 + MDP3)/2
pt1p = 1/mDiv
pt2p = (srcP-ema(srcP, len))/ AMDA
MCI = pt1p * pt2p
plot(VCI, color=yellow, title="VCI", style="Histogram")
plot(MCI, color=white, title="MCI")

plot(500, style=line)

plot(0, style=line, linewidth=2)

plot(-500, style=line)
long = crossover(MCI, 0) and VCI > MCI[2] 
short = crossunder(MCI, 0) and VCI < MCI[2] 
//Time Control
//Set date and time
FromMonth = input(defval = 9, title = "From Month", minval = 1, maxval = 12)
FromDay   = input(defval = 13, title = "From Day", minval = 1, maxval = 31)
FromYear  = input(defval = 2018, title = "From Year", minval = 2017)
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 = 2017)

// === FUNCTION EXAMPLE ===
start     = timestamp(FromYear, FromMonth, FromDay, 00, 00)  // backtest start window
finish    = timestamp(ToYear, ToMonth, ToDay, 23, 59)        // backtest finish window
window()  => time >= start and time <= finish ? true : false // create function "within window of time"


direction = input(0, title = "Strategy Direction", minval=-1, maxval=1)
strategy.risk.allow_entry_in(direction == 0 ? strategy.direction.all : (direction < 0 ? strategy.direction.short : strategy.direction.long))
if (long)
    strategy.entry("Long", strategy.long, when=window(), limit=ohlc4, oca_name="BollingerBands",  comment="BBandLE")
else
    strategy.cancel(id="Long")

if (short)
    strategy.entry("Short", strategy.short, when=window(), limit=ohlc4, oca_name="BollingerBands", comment="BBandSE")
else
    strategy.cancel(id="Short")

Mais.