Estratégia de equilíbrio de reversão dupla


Data de criação: 2023-12-15 16:56:20 última modificação: 2023-12-15 16:56:20
cópia: 1 Cliques: 673
1
focar em
1621
Seguidores

Estratégia de equilíbrio de reversão dupla

Visão geral

A estratégia de equilíbrio de dupla inversão é uma estratégia de combinação que utiliza a estratégia de inversão e a estratégia de decomposição de onda. A estratégia primeiro gera um sinal de negociação usando o sistema de inversão 123, em seguida, em combinação com a decomposição do padrão de experiência (EMD) para o processamento de onda, combinando os dois sinais de negociação, para obter uma maior taxa de vitória.

Princípio da estratégia

123 Sistema de inversão

O sistema de inversão 123 vem do livro de Ulf Jensen How to get three-fold returns in the futures market. Esta parte da estratégia pertence ao tipo de estratégia de inversão. Faça mais quando o preço de fechamento é superior a 2 dias consecutivos do preço de fechamento do dia anterior e a linha K lenta é inferior a 50 dias em 9 dias; Faça zero quando o preço de fechamento é inferior a 2 dias consecutivos do preço de fechamento do dia anterior e a linha K rápida é superior a 50 dias em 9 dias.

Desagregação de padrões de experiência (EMD)

A desagregação do modelo de experiência (EMD) é um método de análise de dados auto-adaptável. Ele pode separar efetivamente os diferentes componentes de frequência dos dados e extrair tendências de longo prazo dos dados. Aqui, definimos a duração como 20, a delta como 0,5, a fração como 0,1, gerando sinais de negociação de acordo com os diferentes componentes de frequência dos preços.

Síntese de sinais

A estratégia de duplo equilíbrio de inversão combina o sistema de inversão 123 com o sinal de negociação decomposto do modelo de experiência, confirmando a entrada quando os dois sinais coincidem. Isso aumenta a taxa de vitória da estratégia.

Análise de vantagens

A dupla estratégia de equilíbrio de reversão combina estratégias de reversão e tecnologia de processamento de sinais digitais, aproveitando integralmente os benefícios de diferentes modelos. O sistema de reversão capta oportunidades de reversão de curto prazo, a desagregação de padrões de experiência capta tendências de longo prazo, e a combinação de ambos pode aumentar a estabilidade da estratégia.

A estratégia também introduziu a forma 123, que evita que a inversão não ideal seja arbitragem. Configurar parâmetros razoáveis na decomposição do modelo de experiência ajuda a filtrar parte do ruído e reduzir os sinais errados.

Análise de Riscos

O maior risco da estratégia de duplo equilíbrio de inversão é o fracasso da inversão. Embora a introdução da forma 123 possa reduzir essa probabilidade, lembre-se de que a inversão de negociação tem uma maior incerteza por natureza. Além disso, a decomposição do padrão de experiência, como um método de oscilação adaptativo, também pode falhar em situações extremas.

Para controlar esses riscos, podemos ajustar adequadamente os parâmetros de reversão, garantindo que o sinal de reversão seja mais confiável. Também é possível testar diferentes métodos de filtragem para obter melhores efeitos de filtragem. Além disso, é necessário manter uma pequena quantidade de negociação para evitar perdas individuais excessivas.

Direção de otimização

A estratégia pode ser melhorada em vários aspectos:

  1. Testar sistemas de inversão com diferentes parâmetros para determinar a melhor combinação de parâmetros

  2. Tente diferentes métodos de filtragem digital, como a transformação de microondas, a transformação de Hilbert, etc.

  3. Aumentar as estratégias de stop loss para controlar as perdas individuais

  4. Combinado com outros indicadores, para garantir uma direção de negociação mais precisa e confiável

  5. Optimizar a gestão de fundos e determinar as melhores proporções de tamanho de transação

Resumir

A dupla estratégia de equilíbrio de reversão combina a aplicação de estratégias de reversão e tecnologia de processamento de sinais digitais. A estratégia tem uma forte versatilidade e extensibilidade e é uma estratégia de negociação recomendada.

Código-fonte da estratégia
/*backtest
start: 2023-11-14 00:00:00
end: 2023-12-14 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 30/06/2020
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// 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.
//
// Second strategy
// The related article is copyrighted material from Stocks & Commodities Mar 2010
//
// 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

Empirical(Length,Delta,Fraction) =>
    pos = 0
    xBandpassFilter = 0.0
    xPeak = 0.0
    xValley =0.0
    xPrice = hl2
    beta = cos(3.1415 * (360 / Length) / 180)
    gamma = 1 / cos(3.1415 * (720 * Delta / Length) / 180)
    alpha = gamma - sqrt(gamma * gamma - 1)
    xBandpassFilter := 0.5 * (1 - alpha) * (xPrice - xPrice[2]) + beta * (1 + alpha) * nz(xBandpassFilter[1]) - alpha * nz(xBandpassFilter[2])
    xMean = sma(xBandpassFilter, 2 * Length)
    xPeak :=  iff (xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] > xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xPeak[1])) 
    xValley :=  iff (xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter and xBandpassFilter[1] < xBandpassFilter[2], xBandpassFilter[1], nz(xValley[1])) 
    xAvrPeak = sma(xPeak, 50)
    xAvrValley = sma(xValley, 50)
    nAvrPeak = Fraction * xAvrPeak
    nAvrValley = Fraction * xAvrValley
    pos := iff(xMean > nAvrPeak and xMean > nAvrValley, 1,
    	   iff(xMean < nAvrPeak and xMean < nAvrValley, -1, nz(pos[1], 0)))
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Empirical Mode Decomposition", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthEMD = input(20, minval=1)
Delta = input(0.5)
Fraction = input(0.1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posEmpirical = Empirical(LengthEMD,Delta,Fraction)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posEmpirical == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posEmpirical == -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 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )