Estratégia quantitativa multifatorial Dayue


Data de criação: 2023-12-04 13:04:03 última modificação: 2023-12-04 13:04:03
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Estratégia quantitativa multifatorial Dayue

Visão geral

A estratégia de quantificação multifatorial da Hyundai é uma estratégia de acompanhamento de linha longa que combina vários indicadores tecnológicos ao mesmo tempo. Utiliza principalmente a média móvel simples de 200 dias para determinar a direção geral do mercado, e combina a média móvel de 20 dias, o indicador MACD e o gráfico de nuvens de Ichimoku para fornecer sinais mais detalhados, determinando o ponto de parada específico.

A estratégia leva em consideração tendências de longo prazo e de curto prazo, bem como a verificação por múltiplos fatores, para filtrar eficazmente o ruído de negociação causado por brechas de pirataria. Ela busca oportunidades de qualidade e controla o risco, sendo adequada para investidores experientes em posições de linha média e longa.

Princípio da estratégia

Quando o preço está acima da média móvel de 200 dias, a estratégia considera um mercado de touros, em que o sinal de compra é gerado desde que a média de 20 dias e o MACD emitam um sinal de compra ao mesmo tempo e o preço esteja acima do preço mais alto do gráfico da nuvem ou dentro do gráfico da nuvem.

Quando o preço cai abaixo da média móvel de 200 dias, a estratégia considera que entra em um mercado de urso, quando os sinais são mais exigentes: o sinal de compra deve ser emitido simultaneamente com a média de 20 dias e o MACD, e o mapa de nuvens de Ichimoku deve emitir um sinal de compra em sentido contrário (nuvem verde ou preço acima do preço mais alto do mapa de nuvens), para gerar um sinal de compra.

A lógica de julgamento de um sinal de venda é semelhante à de um sinal de compra, mas na direção oposta: no mercado de touros, os preços são vendidos quando caem no fundo do gráfico de nuvens ou se revertem no gráfico de nuvens; no mercado de ursos, os preços são vendidos quando entram no gráfico de nuvens vermelhas ou na média de 20 dias e o indicador MACD emite um sinal de venda.

Análise de vantagens

A principal vantagem dessa estratégia é que ela combina vários indicadores de longo prazo para determinar a estrutura do mercado, o que é eficaz na eliminação de falsos sinais.

  1. A média móvel de 200 dias é usada para avaliar a tendência geral e evitar operações de contra-balanço.
  2. A linha média de 20 dias está focada nas tendências recentes, capturando oportunidades de mudança.
  3. Os indicadores MACD verificam se a tendência mudou.
  4. A imagem da nuvem de Ichimoku foi verificada novamente para evitar a produção de sinais errados.

A combinação de indicadores de curto e longo prazo também torna a estratégia adequada para operações de curto e médio prazo.

Análise de Riscos

O principal risco dessa estratégia é a probabilidade de vários indicadores emitirem sinais errados ao mesmo tempo. Embora a probabilidade seja extremamente baixa quando há dúvida de que não há caminho, ela ainda é inevitável em operações de longo prazo.

  1. Ajustar os parâmetros de forma apropriada, por exemplo, usando um número de períodos de linha média, para encontrar a melhor combinação de parâmetros.

  2. Parar rigoroso, parar a tempo de mudar de direção após o sinal errado. A estratégia em si não tem paragem definida e pode ser completada no disco.

  3. O uso de métodos como a garantia por prazo fixo para bloquear os lucros.

  4. Ajustar a posição de acordo com o suporte do nível do ciclo macro.

Direção de otimização

A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:

  1. Teste o efeito de diferentes parâmetros: você pode tentar mudar o período da linha média, os parâmetros do mapa da nuvem, etc., para encontrar a melhor combinação de parâmetros.

  2. Aumentar o módulo de stop loss: um stop loss móvel apropriado pode controlar melhor o risco.

  3. A combinação de indicadores de correlação, como a taxa de queda e queda, pode evitar a busca de alta e baixa.

  4. Introdução ao aprendizado de máquina: métodos de treinamento de pesos indicadores, como o uso de redes neurais.

  5. Validação em vários mercados: validação da robustez da estratégia em diferentes mercados.

Resumir

A estratégia de quantificação multifatorial da Hyatt filtra os sinais de ruído por meio de um conjunto de indicadores científicos, mantendo o lucro sob a premissa de controlar o risco. Ela considera tendências de grande ciclo e focaliza oportunidades de curto prazo, e pode ser amplamente usada em investimentos de médio e longo prazo. A estratégia pode ter um efeito ainda mais excelente por meio de métodos como otimização de parâmetros, otimização de stop loss e introdução de aprendizado de máquina.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-11-03 00:00:00
end: 2023-12-03 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy(title="MACD/EMA/SMA/Ichimoku Long Strategy",overlay=true)




// Ichimoku

conversionPeriods = input(9, minval=1, title="Conversion Line Periods"),
basePeriods = input(26, minval=1, title="Base Line Periods")
laggingSpan2Periods = input(52, minval=1, title="Lagging Span 2 Periods"),
displacement = input(26, minval=1, title="Displacement")

donchian(len) => avg(lowest(len), highest(len))

conversionLine = donchian(conversionPeriods)
baseLine = donchian(basePeriods)
leadLine1 = avg(conversionLine, baseLine)
leadLine2 = donchian(laggingSpan2Periods)


p1 = plot(leadLine1, offset = displacement, color=green,
 title="Lead 1")
p2 = plot(leadLine2, offset = displacement, color=red, 
 title="Lead 2")
fill(p1, p2, color = leadLine1 > leadLine2 ? color(green,50) : color(red,50))



bottomcloud=leadLine2[displacement-1]
uppercloud=leadLine1[displacement-1]




// SMA Indicator - Are we in a Bull or Bear market according to 200 SMA?
SMA200 = sma(close, input(200))
EMA = ema(close,input(20))


//MACD Indicator - Is the MACD bullish or bearish?

fastLength = input(12)
slowlength = input(26)
MACDLength = input(9)

MACD = ema(close, fastLength) - ema(close, slowlength)
aMACD = ema(MACD, MACDLength)
delta = MACD - aMACD

// Set Buy/Sell conditions

[main,signal,histo]=macd(close,fastLength,slowlength,MACDLength)

buy_entry = if ((uppercloud>bottomcloud or close>max(uppercloud,bottomcloud)) and close>EMA and (delta>0 and close>min(uppercloud,bottomcloud))) or (close<SMA200 and delta>0 and close>EMA and (uppercloud>bottomcloud or close>max(uppercloud,bottomcloud)))
    true
if close<EMA and ((delta<0 and close<min(uppercloud,bottomcloud)) or (uppercloud<bottomcloud and close>max(uppercloud,bottomcloud)))
    buy_entry = false


strategy.entry("Buy",true , when=buy_entry)
alertcondition(buy_entry, title='Long', message='Chart Bullish')


sell_entry = if ((uppercloud<bottomcloud or close<min(uppercloud,bottomcloud)) and close<EMA and (delta<0 and close<max(uppercloud,bottomcloud))) or (close>SMA200 and delta<0 and close<EMA and (uppercloud<bottomcloud or close<min(uppercloud,bottomcloud)))
    true
if close>EMA and ((delta>0 and close>max(uppercloud,bottomcloud)) or (uppercloud>bottomcloud and close<min(uppercloud,bottomcloud)))
    sell_entry = false



strategy.close("Buy",when= sell_entry)


alertcondition(sell_entry, title='Short', message='Chart Bearish')

//plot(delta, title="Delta", style=cross, color=delta>=0 ? green : red )