Estratégia quantitativa da tríade inversa

Autora:ChaoZhang, Data: 12/01/2023 14:14:46
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Resumo

A Estratégia Quantitativa da Tríade Reversa combina a Estratégia de Reversão 123 e o Oscilador Acelerador para julgar inversões de tendência e gerar sinais de negociação mais precisos.

Estratégia lógica

Esta estratégia consiste em dois códigos lógicos independentes.

A primeira parte é a Estratégia de Reversão 123. Seu princípio para julgar sinais de reversão é: um sinal de compra é gerado quando o preço de fechamento é menor que o fechamento anterior por dois dias consecutivos e a linha STOCH K de 9 dias está abaixo da linha D; Um sinal de venda é gerado quando o preço de fechamento é maior que o fechamento anterior por dois dias consecutivos e a linha STOCH K de 9 dias está acima da linha D.

A segunda parte é o indicador do oscilador do acelerador. Este indicador reflete a velocidade de mudança do oscilador impressionante, calculando a diferença entre o oscilador impressionante e sua média móvel de 5 períodos, o que pode ajudar a identificar pontos de reversão de tendência antes do oscilador impressionante.

Finalmente, esta estratégia combina os sinais dos dois indicadores: quando os sinais de ambos os indicadores estão na mesma direção (ambos longos ou ambos curtos), o sinal de direção correspondente é emitido; quando os sinais dos dois indicadores são inconsistentes, um sinal zero é emitido.

Análise das vantagens

Esta estratégia combina julgamentos de indicadores duplos para filtrar alguns sinais falsos, tornando os sinais mais precisos e confiáveis.

Análise de riscos

O maior risco desta estratégia é que o preço já tenha se invertido significativamente antes de os indicadores gerarem sinais, resultando na falta do melhor ponto de entrada.

Para abordar o risco do ponto de entrada, mais indicadores de reversão podem ser combinados para garantir a confiabilidade do sinal; para o problema de otimização de parâmetros, um mecanismo de ajuste dinâmico pode ser estabelecido para garantir a racionalidade dos parâmetros.

Orientações de otimização

Os seguintes aspectos desta estratégia podem ser otimizados:

  1. Adicionar condições de filtragem para evitar a geração de sinais errados durante os estágios de alta volatilidade

  2. Combinar mais indicadores de reversão para formar um mecanismo de validação múltipla

  3. Estabelecer um mecanismo de autoadaptação de parâmetros para ajustar dinamicamente os parâmetros do indicador

  4. Otimizar as estratégias de stop loss para controlar o stop loss único

Conclusão

A Estratégia Quantitativa da Tríade Reversa melhora a precisão do sinal por meio da verificação dupla, o que é útil para entender os principais pontos de reversão do mercado. Ao mesmo tempo, também deve-se prestar atenção para prevenir riscos como atraso do indicador e falha dos parâmetros. É necessária verificação e otimização contínua da estratégia para adaptá-la ao ambiente de mercado em constante mudança. Esta estratégia é adequada para investidores com alguma experiência quantitativa de negociação.


/*backtest
start: 2023-11-23 00:00:00
end: 2023-11-30 00:00:00
period: 2h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=3
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 25/04/2019
// This is combo strategies for get 
// a cumulative signal. Result signal will return 1 if two strategies 
// is long, -1 if all strategies is short and 0 if signals of strategies is not equal.
//
// 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.
//
// Secon strategy
// The Accelerator Oscillator has been developed by Bill Williams 
// as the development of the Awesome Oscillator. It represents the 
// difference between the Awesome Oscillator and the 5-period moving 
// average, and as such it shows the speed of change of the Awesome 
// Oscillator, which can be useful to find trend reversals before the 
// Awesome Oscillator does.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
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

AcceleratorOscillator(nLengthSlow, nLengthFast) =>
    xSMA1_hl2 = sma(hl2, nLengthFast)
    xSMA2_hl2 = sma(hl2, nLengthSlow)
    xSMA1_SMA2 = xSMA1_hl2 - xSMA2_hl2
    xSMA_hl2 = sma(xSMA1_SMA2, nLengthFast)
    nRes =  xSMA1_SMA2 - xSMA_hl2
    cClr = nRes > nRes[1] ? blue : red
    pos = 0.0
    pos := iff(nRes > 0, 1,
             iff(nRes < 0, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal and Accelerator Oscillator (AC)", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
nLengthSlow = input(34, minval=1, title="Length Slow")
nLengthFast = input(5, minval=1, title="Length Fast")
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posAcceleratorOscillator = AcceleratorOscillator(nLengthSlow, nLengthFast)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posAcceleratorOscillator == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posAcceleratorOscillator == -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 ? red: possig == 1 ? green : blue ) 

Mais.