A estratégia de negociação intradiária do Bitcoin de John baseada em múltiplos indicadores

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-07 15:23:44
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Resumo

Esta estratégia combina os quatro indicadores RSI, MFI, Stoch RSI e MACD para implementar a negociação intradiária de bitcoin. As ordens só serão colocadas quando vários indicadores derem sinais de compra ou venda simultaneamente para controlar os riscos.

Estratégia lógica

O indicador RSI é usado para determinar se o mercado está sobrecomprado ou sobrevendido.
O indicador de IFM avalia o fluxo de capitais no mercado, gerando um sinal de compra quando a IFM está abaixo de 23 e um sinal de venda quando a IFM está acima de 80.
O indicador Stoch RSI determina se o mercado está sobrecomprado ou sobrevendido.
O indicador MACD avalia a tendência e o impulso do mercado. Ele gera um sinal de compra quando a linha rápida está abaixo da linha lenta e o histograma é negativo, e um sinal de venda para o cenário oposto.

Análise das vantagens

A combinação de quatro indicadores principais melhora a precisão do sinal e evita perdas causadas pela falha de um único indicador.
As ordens são colocadas apenas quando vários indicadores emitem sinais simultaneamente, o que reduz muito a probabilidade de falsos sinais.
A adoção de estratégias de negociação intradiária evita riscos overnight e reduz os custos de capital.

Riscos e soluções

A frequência de negociação da estratégia pode ser relativamente baixa, com certos riscos temporais. Os parâmetros do indicador podem ser adequadamente relaxados para aumentar o número de negociações.
Ainda existe a probabilidade de que os indicadores possam dar sinais errados. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser introduzidos para ajudar a julgar a confiabilidade dos sinais do indicador.
Os parâmetros dos indicadores podem ser ajustados em conformidade ou pode ser adicionada mais lógica dos indicadores.

Orientações de otimização

Adicionar a funcionalidade de parâmetros de indicador adaptativo. Ajustar os parâmetros de indicador em tempo real com base na volatilidade do mercado e velocidade de mudança.
Adicione a lógica de stop loss. Stop loss de saída se as perdas excederem uma certa porcentagem para controlar eficazmente a perda única.
Incorporar indicadores de sentimento. Aumentar julgamentos multidimensionais, como o calor do mercado e medo do mercado para melhorar o espaço de lucro estratégico.

Conclusão

Ao verificar os sinais através de quatro principais indicadores, esta estratégia pode efetivamente reduzir a taxa de sinal falso e é uma estratégia de lucro relativamente estável de alta frequência.

/*backtest
start: 2023-11-29 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/


//@version=5
strategy('John Day Stop Loss', overlay=false, pyramiding=1, default_qty_type=strategy.cash, default_qty_value=10000, initial_capital=10000, currency='USD', precision=2)
strategy.risk.allow_entry_in(strategy.direction.long) 

from_day = input.int(defval=1, title='From Day', minval=1)
from_month = input.int(defval=1, title='From Month', minval=1)
from_year = input.int(defval=2021, title='From Year', minval=2020)
to_day = input.int(defval=1, title='To Day', minval=1)
to_month = input.int(defval=1, title='To Month', minval=1)
to_year = input.int(defval=2025, title='To Year', minval=2020)

time_cond = time > timestamp(from_year, from_month, from_day, 00, 00) and time < timestamp(to_year, to_month, to_day, 00, 00)
//time_cond = true

//Stop Loss
longProfitPerc = input.float(title="Stop Loss Profit (%)", defval=2.1) / 100
longExitPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longProfitPerc)

//RSI - yellow
up = ta.rma(math.max(ta.change(close), 0), 14)
down = ta.rma(-math.min(ta.change(close), 0), 14)
rsi = down == 0 ? 100 : up == 0 ? 0 : 100 - (100 / (1 + up / down))
plot(rsi, "RSI", color=#00FFFF)
buy_rsi = true // rsi < 40
sell_rsi = true //rsi > 70

//MFI - cyan
mf = ta.mfi(hlc3, 14)
plot(mf, "MF", color=#FFFF00)
buy_mfi = mf < input.int(defval=23, title='Max MF', minval=1)
sell_mfi = mf > input.int(defval=80, title='Min MF', minval=1)

//Stoch RSI
OverBought_StochRSI = input(80)
OverSold_StochRSI = input(34)
smoothK = input.int(3, "K", minval=1)
smoothD = input.int(2, "D", minval=1)
lengthRSI = input.int(14, "RSI Length", minval=1)
lengthStoch = input.int(14, "Stochastic Length", minval=1)
srcRSI = input(close, title="RSI Source")
rsi1 = ta.rsi(srcRSI, lengthRSI)
kStochRSI = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, lengthStoch), smoothK)
d = ta.sma(kStochRSI, smoothD)
co = ta.crossover(kStochRSI,d)
cu = ta.crossunder(kStochRSI,d)

buy_stochRSI = co and kStochRSI < OverSold_StochRSI
sell_stochRSI = cu and kStochRSI > OverBought_StochRSI

plot(kStochRSI, "K", color=#2962FF)
plot(d, "D", color=#FF6D00)
h0 = hline(OverBought_StochRSI, "Upper Band", color=#787B86)
h1 = hline(OverSold_StochRSI, "Lower Band", color=#787B86)
fill(h0, h1, color=color.rgb(33, 150, 243, 90), title="Background")

//MACD
// Getting inputs
fast_length = input(title="Fast Length", defval=12)
slow_length = input(title="Slow Length", defval=26)
src = input(title="Source", defval=close)
signal_length = input.int(title="Signal Smoothing",  minval = 1, maxval = 50, defval = 9)
sma_source = input.string(title="Oscillator MA Type",  defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
sma_signal = input.string(title="Signal Line MA Type", defval="EMA", options=["SMA", "EMA"])
// Plot colors
//col_macd = input(#2962FF, "MACD Line  ", group="Color Settings", inline="MACD")
//col_signal = input(#FF6D00, "Signal Line  ", group="Color Settings", inline="Signal")
//col_grow_above = input(#26A69A, "Above   Grow", group="Histogram", inline="Above")
//col_fall_above = input(#B2DFDB, "Fall", group="Histogram", inline="Above")
//col_grow_below = input(#FFCDD2, "Below Grow", group="Histogram", inline="Below")
//col_fall_below = input(#FF5252, "Fall", group="Histogram", inline="Below")
// Calculating
fast_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, fast_length) : ta.ema(src, fast_length)
slow_ma = sma_source == "SMA" ? ta.sma(src, slow_length) : ta.ema(src, slow_length)
macd = fast_ma - slow_ma
signal = sma_signal == "SMA" ? ta.sma(macd, signal_length) : ta.ema(macd, signal_length)
hist = macd - signal
buy_MACD = macd < signal and hist < 0 
sell_MACD = macd > signal and hist > 0 

//buy_MACD = true 
//sell_MACD = true

//plot(hist, title="Histogram", style=plot.style_columns, color=(hist>=0 ? (hist[1] < hist ? col_grow_above : col_fall_above) : (hist[1] < hist ? col_grow_below : col_fall_below)))
//plot(macd, title="MACD", color=col_macd)
//plot(signal, title="Signal", color=col_signal)

sessionColor = color(na)
if time_cond

    if (not na(kStochRSI) and not na(d))
        cmt = str.tostring(close)
    	if (buy_stochRSI and buy_MACD and buy_mfi and buy_rsi)
    		strategy.entry("BUY", strategy.long, comment='BUY @ ' + cmt)
    		if longProfitPerc != 0
    		    strategy.exit(id="x", stop=longExitPrice, comment='EXIT @ ' + str.tostring(longExitPrice))
        	sessionColor := input.color(#0000FF, "buy") //red
    	if (sell_stochRSI and sell_MACD and sell_mfi and sell_rsi)
    		strategy.entry("SELL", strategy.short, comment='SELL @ ' + cmt)
    		sessionColor := input.color(#FF0000, "sell") //green
    	
bgcolor(sessionColor)

Mais.