Estratégia quantitativa de negociação baseada na dupla EMA e no índice de volatilidade de preços

Autora:ChaoZhang, Data: 2023-12-18 11:26:49
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Resumo

Esta estratégia é chamada de Moving Average Indicator e Price Volatility Combination Strategy. Ela combina a média móvel exponencial dupla (DEMA) e o índice de volatilidade de preços para gerar um sinal de negociação abrangente.

Princípio

A estratégia consiste em duas partes:

Indicador DEMA. Este indicador calcula as médias móveis exponenciais de 20 dias e 2 dias. Ele gera sinais de negociação quando o preço quebra a linha de 2 dias de cima ou quebra a linha de 20 dias de baixo.
O índice de volatilidade de preço de fechamento é um índice de volatilidade de preço de fechamento que representa a variação dos preços em um período de tempo.

Se o DEMA e o índice de volatilidade derem sinais ao mesmo tempo, as ordens finais de negociação longas ou curtas serão geradas.

Análise das vantagens

A estratégia apresenta as seguintes vantagens:

A combinação de múltiplos indicadores pode reduzir os falsos sinais e melhorar a fiabilidade do sinal.
A linha de 20 dias pode identificar efetivamente tendências de médio a longo prazo, e a linha de 2 dias pode capturar flutuações de curto prazo, tornando a combinação adaptável a diferentes ambientes de mercado.
O índice de volatilidade pode refletir eficazmente a volatilidade do mercado e as oportunidades de negociação.
Ao ajustar os parâmetros, pode adaptar-se a diferentes produtos e mercados de ciclos.

Análise de riscos

A estratégia apresenta também alguns riscos:

Em tendências de baixa volatilidade, o índice de volatilidade pode gerar sinais errados.
Em mercados rápidos e unidireccionais, a dupla EMA pode atrasar-se.
O aumento da complexidade dos múltiplos indicadores aumenta também o risco de otimização excessiva.

Orientações de otimização

A estratégia pode também ser otimizada nos seguintes aspectos:

A adição de mecanismos de stop loss pode efetivamente controlar a perda por ordem.
Otimizar os parâmetros para diferentes produtos e ciclos para melhorar a adaptabilidade.
Aumentar os indicadores de liquidez e volatilidade para melhorar a qualidade do sinal.
Adicionar algoritmos de aprendizagem de máquina para obter parâmetros dinâmicos e ajuste de peso.

Conclusão

Ao combinar EMAs duplas e índices de volatilidade, esta estratégia pode alcançar um bom desempenho comercial em mercados de tendências e voláteis.

/*backtest
start: 2023-11-17 00:00:00
end: 2023-12-17 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 12/04/2022
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This indicator plots 2/20 exponential moving average. For the Mov 
// Avg X 2/20 Indicator, the EMA bar will be painted when the Alert criteria is met.
//
// Second strategy
//  This histogram displays (high-low)/close
//  Can be applied to any time frame.
//
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
EMA20(Length) =>
    pos = 0.0
    xPrice = close
    xXA = ta.ema(xPrice, Length)
    nHH = math.max(high, high[1])
    nLL = math.min(low, low[1])
    nXS = nLL > xXA or nHH < xXA ? nLL : nHH
    iff_1 = nXS < close[1] ? 1 : nz(pos[1], 0)
    pos := nXS > close[1] ? -1 : iff_1
    pos


HLCH(input_barsback,input_percentorprice,input_smalength) =>
    pos = 0.0
    xPrice = (high-low)/close
    xPriceHL = (high-low)
    xPrice1 = input_percentorprice ? xPrice * 100: xPriceHL
    xPrice1SMA = ta.sma(math.abs(xPrice1), input_smalength)
    pos := xPrice1SMA[input_barsback] > math.abs(xPrice1) ? 1 :
    	     xPrice1SMA[input_barsback] < math.abs(xPrice1) ? -1 : nz(pos[1], 0)
    pos

strategy(title='Combo 2/20 EMA & (H-L)/C Histogram', shorttitle='Combo', overlay=true)
var I1 = '●═════ 2/20 EMA ═════●'
Length = input.int(14, minval=1, group=I1)
var I2 = '●═════ (H-L)/C Histogram  ═════●'
input_barsback = input(20, title="Look Back", group=I2)
input_percentorprice = input(false, title="% change", group=I2)
input_smalength = input(16, title="SMA Length", group=I2)
var misc = '●═════ MISC ═════●'
reverse = input.bool(false, title='Trade reverse', group=misc)
var timePeriodHeader = '●═════ Time Start ═════●'
d = input.int(1, title='From Day', minval=1, maxval=31, group=timePeriodHeader)
m = input.int(1, title='From Month', minval=1, maxval=12, group=timePeriodHeader)
y = input.int(2005, title='From Year', minval=0, group=timePeriodHeader)
StartTrade = time > timestamp(y, m, d, 00, 00) ? true : false
posEMA20 = EMA20(Length)
prePosHLCH = HLCH(input_barsback,input_percentorprice,input_smalength)
iff_1 = posEMA20 == -1 and prePosHLCH == -1 and StartTrade ? -1 : 0
pos = posEMA20 == 1 and prePosHLCH == 1 and StartTrade ? 1 : iff_1
iff_2 = reverse and pos == -1 ? 1 : pos
possig = reverse and pos == 1 ? -1 : iff_2
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)

Mais.